برنامج SCALE من Spectral Compute هو مجموعة أدوات برمجية لـ GPGPU (الحوسبة العامة على وحدات معالجة الرسومات) تُمكّن من الترجمة الأصلية لتطبيقات CUDA على وحدات معالجة الرسومات من AMD دون تعديل كود CUDA الأصلي أو نظام البناء.
يعمل SCALE كبديل مباشر لمترجم nvcc الخاص بشركة NVIDIA، مما يسمح بالتكامل السلس مع أدوات البناء والبرامج النصية الحالية، ويدعم مختلف مشاريع CUDA مفت وحة المصدر مثل NVIDIA Thrust وBlender Cycles.
حاليًا، يدعم SCALE وحدات معالجة الرسومات من AMD مثل gfx1030 (Navi 21، RDNA 2.0) وgfx1100 (Navi 31، RDNA 3.0)، مع استمرار التطوير لدعم معماريات GPU إضافية.
تتمحور المناقشة حول جدوى وتشغيل CUDA (بنية الأجهزة الموحدة للحوسبة) على وحدات معالجة الرسومات من AMD، مع تسليط الضوء على التحديات التقنية والقانونية.
يجادل البعض بأن دعم طبقات الترجمة لـ CUDA على وحدات معالجة الرسومات من AMD غير عملي ويقترحون التركيز على المشاريع مفتوحة المصدر مثل PyTorch بدلاً من ذلك.
يُذكر أن واجهة الحوسبة غير المتجانسة للنقل (HIP) تعتبر حلاً محتملاً يتطلب جهدًا منخفضًا لنقل كود CUDA إلى وحدات معالجة الرسومات من AMD، على الرغم من أنها ليست خالية تمامًا من الجهد.
أحدث إصدار من فايرفوكس يجمع الآن بيانات المستخدم بشكل افتراضي، حيث يقدم ميزة الإسناد المحافِظ على الخصوصية (PPA) لقياس الإعلانات بشكل مجهول، مما أثار جدلاً.
يجادل النقاد بأن جمع البيانات الافتراضي هذا يقوض ثقة المستخدمين ويشكك في نية موزيلا لتعزيز الإيرادات، مما يتحدى سمعة فايرفوكس في الخصوصية.
تستخدم PPA خادم تجميع لتجميع البيانات بشكل مجهول، لكن المخاوف لا تزال قائمة بشأن مغادرة البيانات لأجهزة المستخدمين وإمكانية الوصول المستقبلي من قبل المعلنين.
تتيح Exo للمستخدمين إنشاء مجموعة ذكاء اصطناعي في المنزل باستخدام الأجهزة اليومية مثل أجهزة iPhone وiPad وAndroid وMac وأنظمة Linux، مما يلغي الحاجة إلى وحدات معالجة الرسومات NVIDIA المكلفة.
تشمل الميزات الرئيسية دعمًا واسعًا للنماذج (مثل LLaMA)، وتقسيمًا ديناميكيًا للنماذج، واكتشافًا تلقائيًا للأجهزة، وواجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع ChatGPT، وكل ذلك باستخدام اتصال نظير إلى نظير دون بنية رئيس-عامل.
إكسو هو برنامج تجريبي، لذا يجب على المستخدمين توقع وجود أخطاء مبكرة ويُشجعون على الإبلاغ عن المشكلات والمساهمة في المجتمع.
إكسو تتيح للمستخدمين تشغيل مجموعات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم في المنزل باستخدام الأجهزة اليومية، مما يوفر بديلاً للحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي.
يدعم المشروع أجهزة متنوعة، بما في ذلك الهواتف القديمة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة، ويهدف إلى توفير الخصوصية والتخصيص والوصول دون اتصال لنماذج الذكاء الاصطناعي.
تسلط المناقشات الضوء على الموازنة بين النماذج الذكاء الاصطناعي المحلية والسحابية، بما في ذلك التكلفة والأداء والخصوصية، حيث يفضل بعض المستخدمين الإعدادات المحلية للبيانات الشخصية أو الحساسة.