İşlem gücünün yapay zekâ inovasyonları üzerindeki etkisini anlamak

Yapay zekâ (AI) ve hesaplama gücü arasında çok yakın bir ilişki vardır. Hesaplama gücü, bilgisayar sistemlerinin görevleri işlemesine ve yürütmesine yardımcı olduğu için AI uygulamaları açısından kritik öneme sahiptir. Bu uygulamalar, karmaşık algoritmaları ve büyük veri kümelerini yönetmek için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir; GPU'lar da tam bu noktada devreye girer. GPU'lar veya Grafik İşlem Birimleri, başlangıçta görüntü ve video işlemeyi hızlandırmak için tasarlanmıştı; ancak artık AI'ın gerektirdiği yoğun veri işleme ve derin öğrenme görevlerini yönetmek için vazgeçilmez hâle geldiler.

Son birkaç yılda AI ilerlemelerinin katlanarak arttığını gördük. Doğal olarak AI donanımındaki gelişmelerin bu büyümeye uyum sağlaması ve gelişmeleri yakalaması gerekiyor. Bir çalışma, GPU performansının 2003'ten bu yana yaklaşık 7.000 kat arttığını ortaya koydu.

Daha güçlü, hızlı ve verimli donanımlar, araştırmacıların ve mühendislerin giderek daha karmaşık AI modelleri geliştirmesine olanak tanır. Yapay zekânın artan taleplerini karşılamak üzere AI için hesaplama altyapısının nasıl geliştiğini anlayalım.

AI donanımı: Giderek büyüyen bir gündem#

GPU'ların AI geliştirmedeki rolü inkâr edilemez. Bu güçlü işlemciler, AI modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırır. Temel olarak modern AI teknolojisinin omurgasını oluştururlar. Ancak dikkatleri üzerine çekenler yalnızca GPU'lar değil.

Artık GPU'larla rekabet eden, yalnızca AI için üretilmiş çipler görmeye başlıyoruz. Bu çipler, AI'ın görevlerini daha iyi ve daha hızlı gerçekleştirmesine yardımcı olmak için sıfırdan tasarlanıyor. AI hesaplamanın geleceğini geliştirmek için yoğun araştırma ve çalışma yürütülüyor. Birçok şirket AI hesaplama gücüne yatırım yapıyor; bu da küresel AI donanımı pazarının 2023'te $53,71 milyar değerine ulaşmasının ve 2033'e kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara büyümesinin beklenmesinin nedenlerinden biri.

AI donanımındaki gelişmeler neden son zamanlarda gündem hâline geldi? Uzmanlaşmış AI donanımına yönelim, farklı sektörlerdeki AI uygulamalarının artan taleplerini yansıtıyor. AI çözümlerini başarıyla oluşturmak için donanımda yaşanan değişikliklerin farkında olarak gelişmelerin önünde olmak önemlidir.

AI donanımındaki önemli oyuncular#

Önde gelen donanım üreticileri; kurum içi geliştirme, stratejik ortaklıklar ve satın almalar yoluyla performansı ve verimliliği artırarak yeni nesil donanımlar geliştirmek için yarışıyor.

Şekil 1. AI Donanımında Liderler.

Apple, harici GPU'lar kullanmaktan AI hızlandırma için nöral motorlara sahip kendi M serisi çiplerini geliştirmeye geçerek sıkı denetlenen ekosistemini güçlendirdi. Bu sırada Google, Tensor İşleme Birimi (TPU) altyapısına büyük yatırımlar yapmayı sürdürüyor. TPU'lar GPU'lardan daha hızlı çalışmak ve daha az enerji kullanmak üzere tasarlanmış AI çipleridir; bu da onları AI çözümlerini daha büyük ölçekte eğitmek ve dağıtmak için ideal hâle getirir.

Benzer şekilde AMD, veri merkezlerini ve yüksek performanslı hesaplama uygulamalarını hedefleyen Radeon Instinct hızlandırıcı serisiyle AI donanımı alanına girdi. NVIDIA ise A100 ve H100 Tensor Core GPU'ları gibi AI iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmayı sürdürüyor. Şirketin yakın zamanda gerçekleştirdiği Arm Holdings satın alması, çok sayıda mobil cihaza güç veren çip mimarileri üzerindeki kontrolünü artırmayı amaçlıyor.

Bu yerleşik oyuncuların ötesinde, birçok girişim ve araştırma kurumu yeni AI çip mimarilerine yöneliyor. Örneğin Graphcore, Intelligence Processing Unit (IPU) ile seyrek hesaplamalar konusunda uzmanlaşıyor. Cerebras Systems ise aşırı ölçekli AI iş yüklerine göre tasarlanmış devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunuyor.

En yeni AI donanımı gelişmeleri#

Piyasaya çıkan en yeni AI donanımlarına göz atalım.

Intel, 9 Nisan 2024'te en yeni AI çipi Gaudi 3'ü tanıttı ve NVIDIA'nın H100 GPU'suna kıyasla üstün performans sunduğunu belirtti:

• İki kattan fazla güç verimliliği ve 1,5 kat daha hızlı AI modeli işleme.
• Anakartla birlikte paketlenmiş veya bağımsız kart olarak sunulma gibi esnek yapılandırmalarda kullanılabilir.
• Meta'nın Llama'sı ve Abu Dabi'nin Falcon'u gibi çeşitli AI modellerinde başarıyla test edildi; bu da Stable Diffusion ve konuşma tanıma için OpenAI'ın Whisper'ı dâhil olmak üzere çeşitli AI modellerini eğitme ve dağıtmadaki etkinliğini kanıtladı.

Şekil 2. Intel'in Gaudi 3'ü.

Gaudi 3'ten önce, 18 Mart 2024'te NVIDIA en yeni AI platformu Blackwell'i tanıttı. Bu platform, çeşitli alanlardaki atılımlara güç vermek üzere tasarlandı ve şu özelliklere sahip:

• NVIDIA, Blackwell'in "dünyanın en güçlü çipi" olduğunu belirtiyor.
• 208 milyar transistörlü çift kalıplı bir GPU'ya ve 10 TB/sn çipler arası bağlantıya sahip olan bu platform, veri merkezi ölçeğindeki üretken AI için güç ve verimlilik açısından yeni standartlar belirliyor.
• Google Cloud, Amazon Web Services ve Microsoft Azure gibi önde gelen bulut hizmeti sağlayıcıları; üretken AI, derin öğrenme ve bulut bilişim hizmetlerindeki ilerlemeleri desteklemek için Blackwell'i kullanma planlarını açıkladı.

Şekil 3. NVIDIA'nın Blackwell'i.

Özel AI çiplerinin yükselişi#

Bu sırada, birçok teknoloji devi hizmetlerine güç vermek için kendi özel AI çiplerini geliştiriyor.

Meta, 10 Nisan 2024'te Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcısı'nın (MTIA) en yeni sürümünü duyurdu. Meta'nın veri merkezlerinde hâlihazırda kullanılmakta olan bu ikinci nesil çip, hesaplama ve bellek bant genişliği açısından daha iyi performans gösteriyor. Bu yükseltmeler, Facebook ve Instagram gibi platformlarda sıralama ve öneri motorları gibi Meta'nın AI uygulamalarının performansını destekliyor.

Şekil 4. Meta'nın en yeni MTIA sürümü.

Benzer şekilde Google, Amazon ve Microsoft gibi diğer büyük oyuncular da bu yıl kendi özel silikon çiplerini tanıttı. Bu, maliyet yapılarını optimize etmek ve NVIDIA gibi üçüncü taraf tedarikçilere bağımlılığı azaltmak için stratejik bir hamle.

AI donanımı nerelerde kullanılıyor?#

AI donanımı, birçok farklı sektörde çeşitli AI çözümlerini destekler. Sağlık hizmetlerinde, MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç vererek karmaşık görevleri yerine getirir ve büyük veri hacimlerini hızlı ve hassas tanı için verimli biçimde işler.

Finans kuruluşları, dolandırıcılık tespiti ve yatırım optimizasyonu için verileri analiz etmek üzere AI algoritmalarını kullanır. Finansal veri analizinin karmaşık yapısı, muazzam hesaplama yükünü etkili biçimde işlemek için gelişmiş donanım yetenekleri gerektirir.

Otomotiv sektöründe, otonom araçlardaki gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine yardımcı olur. Nesne algılama ve çarpışmadan kaçınma gibi görevlerin hızlı karar alma ve yolcu güvenliği için güçlü işlem yeteneklerine sahip gelişmiş donanımlarla desteklenmesi gerekir.

Şekil 5. Otonom Bir Aracın Beyni.

Perakendeciler, departmanlar genelindeki geniş müşteri verilerini analiz ederek tercihleri tahmin etmek ve ilgili ürünleri önermek, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek ve satışları artırmak için AI destekli öneri motorlarını kullanır. Çeşitli veri kümelerini analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturma ihtiyacı, gerçek zamanlı yanıtlar ve daha yüksek kullanıcı etkileşimi için gelişmiş donanım gerektirir.

Perakende mağazalarıyla ilgili başka bir örnek de müşteri davranışını izlemek ve analiz etmek için bilgisayarlı görü kullanılmasıdır. Perakendeciler, müşterilerin çevreleriyle nasıl etkileşim kurduğunu anlayabilir, popüler ürünleri belirleyebilir ve yaya trafiği modellerini tespit edebilir. Bu bulgulara dayanarak satışları artırmak için mağaza düzenlerini ve ürün yerleşimlerini optimize edebilirler. Büyük video veri hacimlerinin gerçek zamanlı işlenmesi için hesaplama gücü önemlidir. Hareketlerin ve etkileşimlerin doğru biçimde izlenmesi, güçlü donanıma bağlıdır. Bu donanım olmadan veri işlemenin hızı ve doğruluğu zarar görür ve müşteri davranışı analizinin etkinliği azalır.

Bu, buzdağının yalnızca görünen kısmı. Üretimden tarıma kadar AI donanımını her yerde görmek mümkün.

Hesaplama gücüyle AI'ı ölçeklendirme#

AI donanımı genellikle büyük görevleri yerine getirmek üzere tasarlanır. Dünya genelindeki sektörlerde AI dağıtımlarının ölçeğini kavramak zor olabilir; ancak ölçeklenebilir AI'ın doğru donanımın mevcut olmasına bağlı olduğu açıktır.

Örneğin BMW ile NVIDIA arasındaki iş birliğini ele alalım. BMW'nin yılda 2,5 milyon otomobil üretmesi, operasyonlarının ölçeğinin ne kadar büyük olduğunu gösteriyor. BMW; kalite kontrolünden tahmine dayalı bakıma, lojistikten tedarik zinciri yönetimine kadar üretim sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için AI kullanıyor.

BMW, bu tür talepleri karşılamak için NVIDIA'nın Quadro RTX 8000'i ve RTX destekli sunucuları gibi gelişmiş AI donanımı çözümlerine güveniyor. Bu teknolojiler, AI dağıtımlarını daha kolay ve ölçeklenebilir hâle getiriyor.

Hesaplama gücü AI çözümünün farklı bölümlerini etkiler#

Seçtiğin AI donanımı, AI uygulamalarına hesaplama gücü sağlamanın ötesinde; model performansı, model dönüştürme gereksinimleri, dağıtım esnekliği ve genel doğruluk açısından çözümünü etkiler. AI modelleri eğitilip test edildikten sonra genellikle seçilen dağıtım platformlarında çalışacak bir biçime dönüştürülür.

Ancak model dönüştürme doğruluk kaybına yol açabilir ve önceden dikkate alınması gerekir. ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi) gibi entegrasyon araçları, AI modellerini çeşitli donanım platformlarında dağıtmak için standartlaştırılmış bir biçim sağlayabilir. YOLOv8 gibi popüler modellerin, birden fazla dağıtım seçeneğine uyum sağlamak üzere kullanıcılarına özel eğitilmiş modellerini birçok farklı biçimde dışa aktarma seçeneği sunmasının nedeni de budur.

Enerji verimliliği AI hesaplamanın geleceği için vazgeçilmezdir#

Gelişmiş AI hesaplama gücünün etkisi AI ile sınırlı değil; enerji sektörünü de etkiliyor.

Şekil 6. Sürdürülebilir AI donanımına doğru ilerleme.

Örneğin gelişmiş bir büyük dil modeli (LLM) olan Meta'nın LLaMA-3'ü, her biri 24.576 NVIDIA H100 GPU ile donatılmış, özel olarak oluşturulmuş iki veri merkezi kümesi kullanılarak eğitildi. Bu güçlü donanım kurulumu sayesinde Meta, işlem hızını artırmayı ve enerji tüketiminde önemli ölçüde %40 azalma sağlamayı başardı. Dolayısıyla AI donanımındaki gelişmeler, enerji açısından daha verimli operasyonlara da katkıda bulunuyor.

Ayrıca Sam Altman gibi kişilerin sürece dâhil olmasıyla AI ve enerji arasındaki bağlantı daha fazla ilgi görüyor. OpenAI'ın CEO'su olarak tanınan Altman, yakın zamanda nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka arz etti. Yenilikçi nükleer fisyon teknolojisine sahip Oklo, enerji üretimini dönüştürmeyi ve AI operasyonları için gerekli veri merkezlerine potansiyel olarak güç sağlamayı amaçlıyor. Son birkaç yılda Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates ve Amazon'un kurucusu Jeff Bezos da nükleer enerji santrallerine yatırım yaptı.

Devrenin ötesinde#

İleriye baktığımızda, özellikle kuantum bilişimin yükselişiyle AI donanımının geleceğinde büyük sıçramalar yaşanması bekleniyor. Uzmanlar, kuantum bilişim pazarının 2030'a kadar yaklaşık 65 milyar dolar değerine ulaşabileceğini öngörüyor. AI modelleri karmaşıklaştıkça, tüm potansiyellerini ortaya çıkarmak için uzmanlaşmış donanım kritik hâle geliyor. AI'a özel çiplerden kuantum bilişim araştırmalarına kadar donanım inovasyonu, daha karmaşık ve etkili AI çözümlerinin geliştirilmesini destekliyor.

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu inceleyebilir ve topluluğumuzla etkileşime geçebilirsin. AI'ın Formula One yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en yeni blog yazılarımızı incele.