**Mafanikio kwa Mfano wa AI wa Kuzalisha Video Ukiwa na Chip ya Kiwanda Inayojiuza Ni Ndugu kwa Uchina na Kubadilisha Mandhari ya Kimataifa ya Vifaa vya AI** **Muda wa Kusoma: Dakika 2** **Kwa Nini Unaweza Kuwamini SCMP** *Zhang Tongin, Beijing* **Imepakiwa: Saa 7:00 Usiku, Machi 12, 2025** Katika juhudi za kupambana na uongozi wa jitu la Marekani, Nvidia katika vifaa vya AI, wanasayansi wa Kichina wameweza kufundisha kwa mafanikio mfano wa kisasa wa kuzalisha video wakitumia chip ya kibiashara, wakionyesha kasi na ufanisi bora ikilinganishwa na GPUs za hali ya juu. Mfumo huo, uitwao FlightVGM, ulipata ongezeko la utendaji la asilimia 30 na kuonyesha ufanisi wa nishati ambao ni mara 4. 5 zaidi kuliko GPU ya RTX 3090 ya Nvidia, yote hii ikifanyika kwenye chip ya V80 FPGA inayopatikana kwa urahisi kutoka Advanced Micro Devices (AMD), kampuni nyingine kubwa ya semiconductor ya Marekani. Uvumbuzi huu wa kihistoria ulipata tuzo maarufu ya Karatasi Bora katika mkutano wa FPGA 2025, ambao ulimalizika mnamo Machi 1. Hii ilionyesha mwanzo wa kihistoria kwa timu ya Kichina bara, ikionyesha mabadiliko makubwa katika harakati za kimataifa za kuboresha vifaa vya AI. FlightVGM ilitengenezwa na ushirikiano wa wanasayansi kutoka Chuo Kikuu cha Shanghai Jiao Tong, Chuo Kikuu cha Tsinghua, na kampuni ya kuanzishwa Infinigence-AI inayopatikana Beijing. Mfano huu una uwezo wa kubadilisha jinsi sekta zinavyotekeleza mifumo ya AI ya gharama nafuu na inayotumia nishati kwa ufanisi katika matumizi mbalimbali, ikiwemo robotics na magari yanayojiendesha. Field-programmable gate arrays (FPGAs) ni vifaa vya semiconductor vinavyoweza kutengenezwa upya, vinavyowezesha mabadiliko kwenye mzunguko na kazi zao baada ya utengenezaji. Kwa upande mwingine, chips za jadi kama CPUs (kituo cha usindikaji mkuu), GPUs (vitengo vya usindikaji picha), na ASICs (mizunguko iliyounganishwa kwa matumizi maalum) huwa na kazi zilizowekwa mara tu zinapotengenezwa. Katika nyanja za kizalishaji video na kompyuta za jumla, FPGAs na Nvidia GPUs zinatoa faida za kipekee.

FPGAs hutoa usanifu wa kubadilika kulingana na matumizi maalum, jambo linaloleta ufanisi mkubwa wa nishati na kupunguza ucheleweshaji. Kinyume chake, Nvidia GPUs ni maarufu kwa nguvu zao kubwa za usindikaji wa sambamba, hali inayoifanya kuwa bora katika kusimamia seti kubwa za data na kutekeleza kazi ngumu za usindikaji. Kwa kujenga juu ya utafiti wa awali, timu ya Kichina ilitengeneza FlightVGM kama mfano wa kwanza wa AI wa kuzalisha video uliofundishwa kwenye FPGAs. Kupitia uvumbuzi katika usanifu wa data na mbinu za kupanga, FlightVGM ilifikia utendakazi wa kompyuta ambao unazidi ule wa GPUs.