فتح بطاقات RTX 30 يعزز أداء الذكاء الاصطناعي ويرفع أسعار وحدات معالجة الرسومات المستعملة
يستخدم مشروع Zagitta/gpu-unlock مفتوح المصدر وحدةً في نواة لينكس لرفع أداء FP16 وBF16 على بطاقات NVIDIA Ampere الاستهلاكية، بما فيها RTX 3090 Ti، من دون تعديل vBIOS. وفي اختبارات المشروع، ارتفع أداء BF16 في 3090 Ti من 87.50 إلى 157.41 TFLOPS، بينما ارتفع أداء TF32 من 42.58 إلى 82.61 TFLOPS.
تشير تقارير المجتمع إلى أن فتح بطاقات RTX 30 قد يحسّن أداء مرحلة الإعداد المسبق (prefill) لنماذج اللغة الكبيرة بنحو 14% إلى 36%، ولا سيما في أعباء العمل كثيفة العمليات المصفوفية. وتعتمد الفوائد على طبيعة عبء العمل؛ فقد لا يتحسن كثيرًا أداء فك الترميز واستدلال INT8 والمهام المقيّدة بعرض نطاق الذاكرة. الأداة تجريبية وتركّز حاليًا على لينكس، وقد يتطلب استخدامها تعطيل Secure Boot؛ ولا توجد ضمانات للتوافق أو الاستقرار.
أثارت التقارير عن ارتفاع أسعار بطاقات RTX 3090 المستعملة مخاوف من أن يؤدي تجدد الطلب على الذكاء الاصطناعي المحلي إلى زيادة أسعار وحدات معالجة الرسومات الأقدم، ما قد يقلل فرص حصول اللاعبين على صفقات جيدة. ولم يتم التحقق من الادعاءات بأن بطاقات RTX 40 تحقق مكاسب مماثلة. وقد يعيد هذا التطور تشكيل الطلب على وحدات معالجة الرسومات، لكنه لا يملك أثرًا مباشرًا ومثبتًا على أسعار العملات المشفرة.
Neutral
الخبر محايد بالنسبة إلى أسواق العملات المشفرة، لأنه يتناول أداء وحدات معالجة الرسومات المخصصة للمستهلكين وقيمة إعادة بيعها، ولا يتعلق بتغير أسعار العملات المشفرة أو نشاط البروتوكولات أو التنظيم. ويشير المقال إلى أن الطلب على وحدات معالجة الرسومات انتقل من تعدين العملات المشفرة إلى تشغيل أعباء عمل الذكاء الاصطناعي محليًا. ويذكّر ذلك بالفترة التي أعقبت دمج إيثيريوم، حين أسهم تراجع الطلب على التعدين في انخفاض أسعار بعض بطاقات الرسومات المستعملة؛ لكن المحرك الحالي هو استدلال الذكاء الاصطناعي، وليس ربحية التعدين.
على المدى القصير، قد تدفع التقارير عن ارتفاع أسعار إعادة بيع RTX 3090 المتداولين إلى متابعة أسهم الشركات المرتبطة بوحدات معالجة الرسومات وأشباه الموصلات، لكن المقال لا يقدم أدلة على وجود تأثير مباشر في BTC أو ETH أو السيولة الأوسع لسوق العملات المشفرة. وتعتمد مكاسب الأداء المعلنة على نوع عبء العمل، كما أن الأداة تجريبية وموجهة لنظام Linux، ما يحد من سرعة تأثيرها في الطلب الأوسع على الأجهزة.
على المدى الطويل، قد يتنافس الطلب الأقوى على وحدات معالجة الرسومات لأغراض الذكاء الاصطناعي مع التعدين على إمدادات الأجهزة، وقد يؤثر في اقتصاديات الأصول القابلة للتعدين باستخدام GPU إذا ارتفعت الأسعار بدرجة كبيرة. وستعتمد هذه النتيجة على عوامل مثل توافر وحدات معالجة الرسومات وتكاليف الطاقة وصعوبة الشبكة وأسعار العملات. ولا يثبت المقال أن المعدّنين يعودون إلى التعدين باستخدام GPU، لذا يظل أي تأثير في سوق العملات المشفرة غير مباشر وغير مؤكد.