كيف تعمل DeepL وNVIDIA على تطوير البنية التحتية للحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي في أوروبا
النقاط الرئيسية
- تتشارك DeepL و NVIDIA شراكة استراتيجية في البنية التحتية تقوم على تنسيق الأجهزة والبرمجيات والتحسينات من أجل تعزيز أداء الحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
- أصبحت DeepL أول شركة في أوروبا تنشر NVIDIA DGX SuperPOD مع أنظمة DGX GB200: وهو إنجاز بارز في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في أوروبا.
- يتعامل SuperPOD مع نماذج ذات تريليونات من المعلمات، مما يتيح لباحثي DeepL اختبار الأفكار بشكل أسرع، والتدريب على النماذج بسرعة أكبر، وتقديم استدلال شبه فوري.
- يتجاوز تعاون DeepL مع NVIDIA الأجهزة ليشمل العمل المشترك على تخطيط إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وخوارزميات تحسين الحواسيب الفائقة.
- يؤدي العمل على التحسين على مستوى البرمجيات إلى تحقيق مكاسب ملموسة في كفاءة الطاقة، مما يتيح لـ DeepL تحقيق المزيد بفضل قدرتها الحاسوبية الموسعة.
- دخلت DeepL في شراكة مع EcoDataCenter لتركيب بنية تحتية للتبريد السائل مسبقًا، مما يجعلها جاهزة لنشر أقوى جهاز من NVIDIA حتى الآن.
- تم بناء الحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي من DeepL على بنية تحتية مصممة لتوفير السرعة والدقة والأداء متعدد اللغات على نطاق المؤسسات.
تتطلب تقنية الذكاء الاصطناعي تآزرًا مذهلاً بين البرمجيات وقوة الحوسبة، على عكس الأجيال السابقة من منتجات SaaS. وهي تتطلب أعمال تجارية قادرة على تنسيق الجهود بعناية، وتوقع ما هو ضروري لتطوير الذكاء الاصطناعي، والاستثمار في المستقبل معًا.
هذا هو بالضبط نوع العلاقة التي أقامت DeepL مع NVIDIA. إنها علاقة احتفلنا بها في NVIDIA GTC 2025، مؤتمر تكنولوجيا GPU الذي يُعتبر عمومًا بمثابة وودستوك الذكاء الاصطناعي.
حضر GTC العديد من أعضاء فريق القيادة التكنولوجية في DeepL، بما في ذلك الرئيس التنفيذي للتكنولوجيا (CTO) سيباستيان إندرلين ونائب الرئيس للبحوث ستيفان ميسكن.
قدم مهندس أبحاث الحوسبة عالية الأداء (HPC) في DeepL ماركوس شنوسقصة عن كيفية تعاون أعمالنا التجارية لتقديم أداء تدريب واستدلال رائد في الصناعة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من الجيل التالي.
إنها قصة عن ما يتطلبه الأمر لتخطي حدود أداء الذكاء الاصطناعي اليوم. وهذا يعني ليس فقط الاستثمار في الأجهزة المناسبة، بل أيضًا إيجاد طرق مبتكرة لاستخدامها إلى أقصى إمكاناتها.
تفضل بزيارة DeepL AI Labs لترى كيف نبني مستقبل الحلول اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي.
لماذا تعتبر الترقية القادمة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في DeepL مهمة
إنها أيضًا قصة بدأت للتو. أصبحت DeepL أول شركة في أوروبا تنشر NVIDIA DGX SuperPOD مع أنظمة DGX GB200.
يصف كبير مهندسي الحلول في NVIDIA توماس شوينماير هذه المجموعة من رقائق NVIDIA GB200 Grace Blackwell Superchips بأنها ما يعادل في مجال الذكاء الاصطناعي سيارة فورمولا 1 الفائزة بالبطولة.
في الاختبارات السابقة التي أجرتها NVIDIA لإمكانات SuperPOD، تصدرت هذه المجموعة جميع معايير الأداء في إطار عمل MLPerf مفتوح المصدر. يقيس هذا الإطار أداء الأجهزة للتدريب والاستدلال.
يستطيع SuperPOD التعامل مع نماذج ذات تريليونات من المعلمات، مما يتيح لباحثي DeepL تحقيق إمكانات جديدة:
- اختبار الأفكار الجديدة بشكل أسرع
- التدريب على النماذج بسرعة أكبر
- تقديم استدلال شبه فوري
إن وجود سيارة فورمولا 1 للذكاء الاصطناعي في المرآب يتيح لنا تقديم حلول لغوية قائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر إمكانية/إمكانات وأكثر دقة وأكثر قابلية للتكيف، كل عام.
وهذا يمكّننا من أن نكون جريئين وطموحين في المهام التي نحددها لـ DeepL. يمكننا التعامل مع حالات استخدام جديدة من خلال حلول مثل DeepL Voice وإعادة تصور تجربة العمل مع الذكاء الاصطناعي من خلال ميزات مثل Clarify.
وكما كان الحال من قبل، لا تأتي هذه المكاسب في الأداء من مجرد الاستثمار في الأجهزة المناسبة. بل تأتي من بناء علاقة حول كيفية استخدامنا وتطويرنا لتلك الأجهزة.
اكتشف كيف تعيد DeepL ابتكار ذاكرة الترجمة.
كيف تعمل DeepL و NVIDIA معًا لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي
يتضمن تعاوننا مع NVIDIA أكثر من مجرد الوصول إلى الأجهزة المتطورة. بل يشمل أيضًا العمل الوثيق على الإمكانيات التي ستحتاجها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والأنظمة التي يمكنها توفيرها:
- يتضمن تعاوننا مع NVIDIA مناقشات حول أنواع التدريب وإمكانات الاستدلال التي ستتطلبها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
- ويشمل محادثات حول تكوين الأجهزة، مثل DGX SuperPOD الجديد، التي يمكنها توفيرها.
- كما يعني العمل معًا على خوارزميات التحسين للبرمجيات التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر الفائقة.
- يمكن لهذا العمل أن يحقق مكاسب كبيرة في كفاءة الطاقة ويسمح لنا بإنجاز المزيد باستخدام السعة الإضافية المتوفرة لدينا.
يكتسب أي شخص يشاهد عرض ماركوس رؤى رائعة حول ما يعنيه ذلك عمليًا.
اكتشف اللحظات المهمة من DeepL Dialogues 2025.
لماذا يعد استعداد البنية التحتية أمرًا مهمًا للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي
أخيرًا، والأهم من ذلك، تساعد علاقة العمل الوثيقة مع NVIDIA في توجيه تعاوننا مع الموردين الآخرين.
يضم EcoDataCenter أجهزة الكمبيوتر الفائقة الحالية لشركة DeepL وهو أحد أكثر مراكز البيانات تقدمًا واستدامة في العالم. وقد توقعت أن الجيل القادم من الأجهزة سيتطلب تبريدًا سائلًا لتحقيق قفزة نوعية في الأداء.
لقد عملنا مع EcoDataCenter لإنشاء البنية التحتية اللازمة لهذا التبريد السائل، استعدادًا لنشر أقوى جهاز صنعته NVIDIA حتى الآن.
لهذا السبب كانت DeepL مستعدة لتصبح أول شركة في أوروبا تستفيد من SuperPOD الجديد. تساعدنا هذه القدرة على توقع عناصر احتياجات نظام الذكاء الاصطناعي على الاستمرار في توسيع حدود ما يمكن لهذه التكنولوجيا تحقيقه.
يشرفنا أن نكون قد قدمنا عرضًا في GTC في عام 2025. ونتطلع إلى الابتكارات المثيرة التي ستنبثق عن تعاوننا المستمر مع NVIDIA.
أدخل هذه البنية التحتية إلى عمل تجاري/شركة
هذا النوع من الاستثمار — في الشراكات والأجهزة والتحسين — هو ما يدعمحلول DeepL اللغوية القائمة على الذكاء الاصطناعي. نحن نبني أدوات للترجمة والكتابة والتواصل من أجل السرعة والدقة والأداء على نطاق المؤسسات.
سواء كانت فرقك تعمل على توطين المحتوى أو تحسين/تنقيح الكتابة التجارية أو تمكين الاجتماعات العالمية، فإن هذه البنية التحتية هي ما يتيح لك التواصل بوضوح وثقة عبر اللغات.
اتصل بقسم المبيعات لترى ماالمُترجم,Write,Voice,API، والتكاملات يمكن أن تفعلها لسير العمل متعدد اللغات في مؤسستك.