ลิขสิทธิ์ © 2025 ACCESS Newswire สงวนสิทธิ์ทุกประการ

ในสิ่งที่คาดว่าจะกลายเป็นแนวปฏิบัติมาตรฐาน เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ถูกนำมาใช้เพื่อตรวจจับสัญญาณของมะเร็งด้วยความแม่นยำที่สูงกว่ามนุษย์ที่ผ่านการฝึกอบรม โมเดล AI รุ่นใหม่ที่ล้ำสมัยนี้มีอัตราความสำเร็จเกือบ 100% และแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าที่สำคัญในด้านการวินิจฉัยมะเร็ง ความร่วมมือระดับนานาชาติจากนักวิทยาศาสตร์ รวมถึงนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยชาร์ลส์ดาร์วิน (CDU) ของออสเตรเลีย ได้สร้างโมเดล AI ที่เป็นนวัตกรรมชื่อ ECgMPL โมเดลนี้สามารถวิเคราะห์ภาพจุลภาคของเซลล์และเนื้อเยื่อเพื่อตรวจจับมะเร็งเยื่อบุโพรงมดลูก ซึ่งเป็นหนึ่งในชนิดเนื้องอกในระบบสืบพันธุ์ที่พบเห็นได้บ่อยที่สุด ด้วยความแม่นยำที่น่าประทับใจถึง 99

ในงาน GTC บริษัท NVIDIA ได้เปิดตัวซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ส่วนบุคคล NVIDIA DGX™ ซึ่งขับเคลื่อนโดยแพลตฟอร์ม NVIDIA Grace Blackwell ผลิตภัณฑ์ใหม่รวมถึง DGX Spark—ซึ่งก่อนหน้านี้รู้จักในชื่อ Project DIGITS—และซุปเปอร์คอมพิวเตอร์เดสก์ท็อป DGX Station™ ที่มีสมรรถนะสูง นวัตกรรมเหล่านี้ช่วยให้นักพัฒนา AI, นักวิจัย, นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักศึกษา สามารถทำการสร้างต้นแบบ, ปรับแต่ง, และใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพบนเดสก์ท็อปของพวกเขา โดยมีตัวเลือกในการรันโมเดลในเครื่องหรือการนำไปใช้บน NVIDIA DGX Cloud หรือโครงสร้างพื้นฐานที่เร่งความเร็วอื่นๆ DGX Spark ซึ่งได้รับการยอมรับว่าเป็นซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ AI ขนาดเล็กที่สุด มาพร้อมกับ NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip ชิปนี้ติดตั้ง GPU NVIDIA Blackwell ที่ทรงพลังและ Tensor Cores รุ่นที่ห้าเพื่อให้พลังการคำนวณ AI ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการฝึกฝนและการใช้โมเดลขั้นสูง เทคโนโลยี NVLink™-C2C ที่เป็นนวัตกรรมยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการเชื่อมต่อหน่วยความจำ CPU และ GPU ทำให้สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างราบรื่นสำหรับเวิร์กโหลดที่ใช้หน่วยความจำมาก ในขณะเดียวกัน DGX Station ถูกสร้างขึ้นเพื่อการพัฒนา AI โดยมี NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip ที่มีหน่วยความจำที่สอดคล้องอย่างมากสำหรับเวิร์กโหลดขนาดใหญ่ การรวมกันของ NVIDIA ConnectX®-8 SuperNIC ยังรับประกันความสามารถในการเชื่อมต่อเครือข่ายที่รวดเร็ว ช่วยให้การสื่อสารระหว่างระบบหลายๆ ระบบเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ผลิตภัณฑ์ทั้งสองนี้ใช้แพลตฟอร์ม AI แบบเต็มรูปแบบของ NVIDIA ซึ่งช่วยให้การเปลี่ยนโมเดลจากเดสก์ท็อปไปสู่คลาวด์เป็นไปอย่างราบรื่นโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงโค้ดอย่างมีนัยสำคัญ ผู้ใช้ยังได้รับประโยชน์จากบริการไมโครเซอร์วิส NVIDIA NIM™ ผ่านแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ NVIDIA AI Enterprise เพื่อการใช้งานที่ปรับแต่งได้อย่างเหมาะสม การจอง DGX Spark เปิดให้บริการแล้ว ขณะที่ DGX Station คาดว่าจะวางจำหน่ายในปีนี้ผ่านพันธมิตรการผลิตหลายราย สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม NVIDIA ขอแนะนำให้สำรวจการบรรยายหลักและเซสชันที่เกี่ยวข้องในงานที่กำลังดำเนินอยู่ NVIDIA ซึ่งเป็นผู้นำในด้านการคำนวณที่เร่งความเร็ว เน้นย้ำว่าข้อความบางอย่างในประกาศเกี่ยวกับประสิทธิภาพและความพร้อมใช้งานของผลิตภัณฑ์มีความไม่แน่นอนอยู่โดยธรรมชาติ ปัจจัยต่างๆ อาจมีผลต่อผลลัพธ์ที่แท้จริง และ NVIDIA แนะนำให้ตรวจสอบรายงานที่มีรายละเอียดเพื่อเข้าใจถึงความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น บริษัทฯ ยังคงมุ่งมั่นในความโปร่งใสและจะไม่ปรับปรุงข้อความที่คาดการณ์ในอนาคตเหล่านี้เว้นแต่จะมีข้อกำหนดทางกฎหมาย

**Circular Protocol ร่วมมือกับ Arculus และ IT Lab เพื่อเสริมสร้างความปลอดภัยข้อมูลด้านสุขภาพ** บอสตัน, แมสซาชูเซตส์ – 19 มีนาคม 2025 – Circular Protocol ประกาศความร่วมมือกับ Arculus และ IT Lab เพื่อปรับปรุงความโปร่งใสและความปลอดภัยทางดิจิทัลในภาคการดูแลสุขภาพทั่วโลก ขณะที่การดูแลสุขภาพเปลี่ยนไปสู่รูปแบบดิจิทัล การตรวจสอบและยืนยันบันทึกของผู้ป่วยจึงมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับความถูกต้อง ความเป็นส่วนตัว และการป้องกันการฉ้อโกง โครงการนี้นำเสนอโซลูชันที่ผสานเข้าในเครือข่ายคลินิก โดยให้เป็นกุญแจที่ปลอดภัยสำหรับการจัดการและปกป้องข้อมูลด้านสุขภาพที่สำคัญผ่านอุปกรณ์ MedTech เป้าหมายของบล็อกเชน Circular คือการสร้างเครือข่ายดิจิทัลสำหรับการยืนยันและตรวจสอบบันทึกทางการแพทย์และธุรกรรม โดยการรวม Arculus Authentication เข้ากับอุปกรณ์ MedTech เจ้าหน้าที่ที่ได้รับอนุญาตสามารถใช้บัตรที่มีคีย์ส่วนตัวเพื่อลงชื่อดิจิทัลในขั้นตอนและการตรวจสอบบนบล็อกเชน Circular แค่แตะบัตรกับคอมพิวเตอร์ บัตรนี้จะช่วยให้ผู้ให้บริการด้านสุขภาพจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานพยาบาลได้อย่างปลอดภัย ดร

### ภาพรวมตลาดอุปกรณ์บล็อกเชน ตลาดอุปกรณ์บล็อกเชนคาดว่าจะเติบโตจาก 17

Pruna AI ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพจากยุโรปที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริธึมการบีบอัดสำหรับโมเดล AI จะเปิดตัวกรอบการเพิ่มประสิทธิภาพในรูปแบบโอเพนซอร์สในวันพฤหัสบดีนี้ บริษัทได้ออกแบบกรอบการทำงานที่นำเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพที่หลากหลาย เช่น การแคช การตัด การทำให้มีขนาดเล็กลง และการกลั่น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างมีประสิทธิภาพ “กรอบการทำงานของเราได้มาตรฐานการบันทึกและโหลดโมเดลที่บีบอัด รวมทั้งรวมเทคนิคการบีบอัดเหล่านี้และประเมินประสิทธิภาพของโมเดลที่บีบอัดหลังการเพิ่มประสิทธิภาพ” จอห์น รัชวาน ผู้ร่วมก่อตั้งและ CTO ของ Pruna AI กล่าวในการสัมภาษณ์กับ TechCrunch โดยเฉพาะอย่างยิ่ง กรอบการทำงานของ Pruna AI สามารถประเมินได้ว่าเกิดการสูญเสียคุณภาพที่สำคัญหรือไม่หลังจากการบีบอัดโมเดล รวมถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพที่ได้รับ “หากใช้คำเปรียบเทียบ เราก็คล้ายกับ Hugging Face ในการสร้างมาตรฐานสำหรับ transformers และ diffusers — การกำหนดวิธีการเรียก ใช้งาน และบันทึก เป็นต้น เรากำลังทำสิ่งเดียวกันสำหรับวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพ” เขากล่าว ห้องปฏิบัติการ AI ขนาดใหญ่หลายแห่งกำลังใช้เทคนิคการบีบอัดที่หลากหลายอยู่แล้ว ตัวอย่างเช่น OpenAI ได้ใช้การกลั่นเพื่อพัฒนารุ่นที่รวดเร็วขึ้นของโมเดลหลัก แนวทางนี้มีแนวโน้มส่งผลต่อการสร้าง GPT-4 Turbo ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เร็วขึ้นของ GPT-4 โมเดลการสร้างภาพ Flux

**NVIDIA เปิดตัว NVIDIA Dynamo: ปฏิวัติการอนุมาน AI** ที่ GTC NVIDIA ได้เปิดตัว NVIDIA Dynamo ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์อนุมานแบบโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของโมเดลการอนุมาน AI ในขณะที่ลดต้นทุนลง เมื่อการอนุมาน AI กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น การปรับแต่งคำขออนุมานในกลุ่ม GPU จึงเป็นสิ่งสำคัญในการเพิ่มรายได้ Dynamo ซึ่งเป็นผู้สืบทอดของ NVIDIA Triton Inference Server™ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมาก ทำให้รายได้สำหรับโรงงาน AI ที่ใช้โมเดล Llama บนแพลตฟอร์ม NVIDIA Hopper™ เพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า เมื่อใช้งานโมเดล DeepSeek-R1 บนคลัสเตอร์ขนาดใหญ่ การปรับแต่งของ Dynamo จะเพิ่มการสร้างโทเค็นขึ้นมากกว่า 30 เท่าต่อ GPU คุณสมบัติหลักของ Dynamo ได้แก่ ความสามารถในการจัดการการจัดสรร GPU อย่างมีพลศาสตร์ตามความต้องการ การถ่ายโอนข้อมูลไปยังที่เก็บข้อมูลที่มีต้นทุนต่ำ และการเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรผ่านการบริการแบบแยกส่วนซึ่งการประมวลผลและการสร้างการตอบสนองเกิดขึ้นบน GPU ที่แตกต่างกัน วิธีการนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลต่างๆ เช่น ครอบครัว Llama Nemotron ใหม่ของ NVIDIA โดยปรับปรุงเวลาในการตอบสนองจากการปรับแต่งอย่างอิสระ NVIDIA Dynamo มุ่งหวังที่จะสนับสนุนการปรับขนาดการอนุมาน AI อย่างกว้างขวางสำหรับบริษัทต่างๆ รวมถึง AWS, Google Cloud และอื่นๆ โดยทำให้การนำโมเดล AI ไปใช้ได้ง่ายขึ้น ด้วยส่วนประกอบต่างๆ เช่น GPU Planner เพื่อจัดการทรัพยากร, Smart Router เพื่อลดการคำนวณที่ซ้ำซ้อน และ Low-Latency Communication Library ที่ทันสมัย, Dynamo จึงช่วยทำให้กระบวนการอนุมานเป็นไปอย่างราบรื่น แพลตฟอร์มที่มีเทคโนโลยีทันสมัยนี้ไม่เพียงแค่เพิ่มประสิทธิภาพแต่ยังช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายอย่างมาก ซึ่งตรงกับความต้องการในอนาคตของ AI ที่มีการอนุมานแบบกำหนดเอง NVIDIA วางแผนที่จะรวม Dynamo เข้ากับบริการไมโครเซอร์วิส NIM™ และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ NVIDIA AI Enterprise ซึ่งมีการรับประกันความปลอดภัยและการสนับสนุนในระดับการผลิต NVIDIA ยังคงเป็นผู้นำด้านการประมวลผลที่เร่งความเร็ว โดยได้รับการสนับสนุนจากการพัฒนาที่หลากหลายด้านเทคโนโลยี AI ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถดูได้จากการบรรยายหลักของ NVIDIA GTC และการประชุมเฉพาะเกี่ยวกับ Dynamo