16 Mayıs 2024
Yapay zeka teknolojisi ilerledikçe, yeni ve geliştirilmiş yapay zeka işlem gücüne olan ihtiyaç da artıyor. İşlem gücünün yapay zeka hareketini nasıl ileriye taşıdığını keşfedin.
Yapay zeka (YZ) ve işlem gücü çok yakın bir ilişkiyi paylaşır. İşlem gücü, bilgisayar sistemlerinin görevleri işlemesine ve yürütmesine yardımcı olduğundan, YZ uygulamaları için çok önemlidir. Bu uygulamalar, karmaşık algoritmaları ve büyük veri kümelerini yönetmek için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir ve bu noktada GPU'lar devreye girer. GPU'lar veya Grafik İşleme Birimleri, başlangıçta görüntü ve video işlemeyi hızlandırmak için tasarlanmıştı, ancak YZ'nin gerektirdiği yoğun veri işleme ve derin öğrenme görevlerini yönetmek için vazgeçilmez hale geldi.
Geçtiğimiz birkaç yıl içinde yapay zeka alanındaki gelişmelerin katlanarak arttığını gördük. Doğal olarak, YZ donanımındaki ilerlemelerin de bu büyümeye ayak uydurması gerekiyor. Yapılan bir araştırma, GPU performansının 2003'ten bu yana yaklaşık 7.000 kat arttığını ortaya koydu.
Daha güçlü, daha hızlı, daha verimli donanım, araştırmacıların ve mühendislerin giderek daha karmaşık YZ modelleri geliştirmesine olanak tanır. YZ için bilgi işlem altyapısının yapay zekanın artan taleplerini karşılamak için nasıl geliştiğini anlayalım.
GPU'ların yapay zeka geliştirmedeki rolü yadsınamaz. Bu güçlü işlemciler, yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırır. Esasen, modern YZ teknolojisinin backbone olarak hizmet ediyorlar. Ancak dikkat çeken sadece GPU'lar değil.
Onlarla rekabet eden, yalnızca YZ için yapılmış çipler görmeye başlıyoruz. Bu çipler, YZ'nin işini daha da iyi ve daha hızlı yapmasına yardımcı olmak için sıfırdan oluşturulmuştur. YZ bilişiminin geleceğini iyileştirmek için çok fazla araştırma ve çalışma yapılıyor. Birçok şirket YZ işlem gücüne yatırım yapıyor; bu da YZ donanımı için küresel pazarın 2023'te 53,71 milyar dolar olarak değerlenmesinin ve 2033'e kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara yükselmesinin nedenlerinden biri.
YZ donanımındaki gelişmeler neden son zamanlarda bir konuşma konusu haline geldi? Özel YZ donanımına geçiş, farklı sektörlerdeki YZ uygulamalarının artan taleplerini yansıtmaktadır. YZ çözümleri oluşturmada başarılı olmak için, donanımda meydana gelen değişikliklerin farkında olarak oyunun önünde kalmak önemlidir.
Önde gelen donanım üreticileri, dahili geliştirme, stratejik ortaklıklar ve satın almalar yoluyla performansı ve verimliliği artırarak yeni nesil donanımlar geliştirmek için yarışıyor.
.webp)
Apple, harici GPU'lar kullanmaktan yapay zeka hızlandırma için nöral motorlara sahip kendi M serisi çiplerini geliştirmeye geçerek sıkı bir şekilde kontrol edilen ekosistemini güçlendirdi. Bu arada Google , Tensor İşleme BirimiTPU) altyapısına büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor. TPU'lar, GPU'lardan daha hızlı çalışmak ve daha az enerji kullanmak üzere tasarlanmış yapay zeka çipleridir; bu da onları yapay zeka çözümlerini daha büyük ölçekte eğitmek ve dağıtmak için harika kılar.
Aynı şekilde AMD de veri merkezlerini ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarını hedefleyen Radeon Instinct serisi hızlandırıcılarıyla yapay zeka donanım arenasına giriş yaptı. Nvidia da A100 ve H100 Tensor Core GPU'lar gibi yapay zeka iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmaya devam ediyor. Yakın zamanda Arm Holdings 'i satın almaları, birçok mobil cihaza güç veren çip mimarileri üzerindeki kontrollerini artırmayı amaçlıyor.
Bu yerleşik oyuncuların ötesinde, birçok startup ve araştırma kurumu yeni AI çip mimarilerine yöneliyor. Örneğin, Graphcore, Intelligence Processing Unit (IPU) ile seyrek hesaplamalar konusunda uzmanlaşmıştır. Cerebras Systems, aşırı ölçekli AI iş yükleri için uyarlanmış devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunuyor.
Piyasaya çıkan en son AI donanımına bir göz atalım.
9 Nisan 2024'te Intel , Nvidia'nın H100 GPU'suna göre üstün performansa sahip en yeni yapay zeka yongası Gaudi 3'ü tanıttı:
.webp)
Gaudi 3'ten önce, 18 Mart 2024'te NVIDIA en yeni yapay zeka platformu olan Blackwell'i tanıttı. Bu platform, çeşitli alanlardaki atılımları güçlendirmek için tasarlanmıştır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir:
.webp)
Bu arada, çeşitli teknoloji devleri, hizmetlerine güç sağlamak için kendi özel AI çiplerini geliştiriyor.
10 Nisan 2024'te Meta, Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcısı'nın (MTIA) en son sürümünü duyurdu. Meta'nın veri merkezlerinde zaten faaliyette olan bu ikinci nesil çip, işlem 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.
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, birçok farklı sektörde çeşitli AI çözümlerini destekler. Sağlık hizmetlerinde, MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç vererek, hızlı ve kesin teşhis için karmaşık görevleri yerine getirir ve büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işler.
Finans kuruluşları, sahtekarlık tespiti ve yatırım optimizasyonu için verileri analiz etmek üzere yapay zeka algoritmaları kullanır. Finansal veri analizinin karmaşık yapısı, muazzam hesaplama iş yükünü etkin bir şekilde yönetmek için gelişmiş donanım yetenekleri gerektirir.
Otomotiv endüstrisinde, otonom araçlarda gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine yardımcı olur. Nesne tespiti ve çarpışma önleme gibi görevlerin, hızlı karar verme ve yolcu güvenliği için güçlü işlem yeteneklerine sahip gelişmiş donanımlar tarafından desteklenmesi gerekir.
Perakendeciler, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek ve tercihleri tahmin etmek ve ilgili ürünleri önermek için departmanlar arası geniş müşteri verilerini analiz ederek satışları artırmak için yapay zeka destekli öneri motorları kullanır. Çeşitli veri kümelerini analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturma ihtiyacı, gerçek zamanlı yanıtlar ve gelişmiş kullanıcı etkileşimi için gelişmiş donanım gerektirir.
Perakende mağazalarıyla ilgili bir başka örnek de müşteri davranışını izlemek ve analiz etmek için bilgisayarla görmeyi kullanmaktır. Perakendeciler müşterilerin çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlayabilir, popüler ürünleri belirleyebilir ve yaya trafiği modellerini detect edebilir. Bu bulgulara dayanarak, satışları artırmak için mağaza düzenlerini ve ürün yerleştirmelerini optimize edebilirler. Büyük video veri hacimlerinin gerçek zamanlı işlenmesi için bilgi işlem gücü önemlidir. Hareketlerin ve etkileşimlerin doğru takibi sağlam donanıma bağlıdır. Bu olmadan, veri işlemenin hızı ve doğruluğu tehlikeye girer ve müşteri davranış analizinin etkinliğini azaltır.
Bu sadece buzdağının görünen kısmı. Üretimden tarıma kadar yapay zeka donanımı her yerde görülebilir.
Yapay zeka donanımı genellikle büyük görevleri yerine getirmek için üretilir. Dünya çapındaki endüstrilerdeki yapay zeka dağıtımlarının ölçeğini kavramak zor olabilir, ancak ölçeklenebilir yapay zekanın doğru donanıma sahip olmaya bağlı olduğu açıktır.
Örneğin BMW ve NVIDIA arasındaki işbirliğini ele alalım. Yılda 2,5 milyon otomobil üreten BMW'nin operasyonlarının ölçeği çok büyük. BMW, kalite kontrol ve öngörücü bakımdan lojistik ve tedarik zinciri yönetimine kadar üretim sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için yapay zekayı kullanıyor.
BMW, bu tür talepleri karşılamak için NVIDIA'nın Quadro RTX 8000 ve RTX destekli sunucular gibi gelişmiş yapay zeka donanım çözümlerine güveniyor. Bu teknolojiler, yapay zeka dağıtımlarını daha kolay ve daha ölçeklenebilir hale getiriyor.
Yapay zeka uygulamalarına işlem gücü sağlamanın ötesinde, seçtiğiniz yapay zeka donanımı, model performansı, model dönüştürme ihtiyaçları, dağıtım esnekliği ve genel doğruluk açısından çözümünüzü etkiler. Yapay zeka modelleri eğitildikten ve test edildikten sonra, genellikle seçilen dağıtım platformlarında çalışacak bir formata dönüştürülür.
Ancak, model dönüşümü doğruluk kaybına yol açabilir ve önceden düşünülmesi gerekir. ONNX (Open Neural Network Exchange) gibi entegrasyon araçları, yapay zeka modellerini çok çeşitli donanım platformlarına dağıtmak için standartlaştırılmış bir format sağlayabilir. Bu aynı zamanda YOLOv8 gibi popüler modellerin, kullanıcılara özel eğitimli modellerini çoklu dağıtım seçeneklerine hitap etmek için birçok farklı formatta dışa aktarma seçeneği sunmasının arkasındaki nedendir.
Gelişmiş yapay zeka işlem gücünün etkisi yapay zeka ile sınırlı değil; aynı zamanda enerji sektörüne de dokunuyor.
Örneğin, Meta'nın gelişmiş bir büyük dil modeli ( LLM) olan LLaMA-3, her biri 24.576 Nvidia H100 GPU ile donatılmış iki özel yapım veri merkezi kümesi kullanılarak eğitildi. Bu güçlü donanım kurulumu sayesinde Meta, işlem hızını artırmayı ve enerji tüketiminde %40'lık önemli bir azalma sağlamayı başardı. Dolayısıyla, yapay zeka donanımındaki gelişmeler de daha enerji verimli operasyonlara katkıda bulunuyor.
Dahası, yapay zeka ve enerji arasındaki bağlantı, Sam Altman gibi kişilerin dahil olmasıyla daha fazla dikkat çekiyor. OpenAI'nin CEO'su olarak bilinen Altman, kısa bir süre önce nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka açtı. Oklo, yenilikçi nükleer fisyon teknolojisi ile enerji üretimini dönüştürmeyi ve potansiyel olarak YZ operasyonları için gerekli olan veri merkezlerine güç sağlamayı amaçlıyor. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates ve Amazon'un kurucusu Jeff Bezos da nükleer santrallere yatırım yaptı.
İleriye baktığımızda, yapay zeka donanımının geleceği, özellikle kuantum hesaplamanın yükselişiyle birlikte büyük atılımlar yapmaya hazırlanıyor. Uzmanlar, 2030 yılına kadar kuantum hesaplama pazarının yaklaşık 65 milyar dolar değerinde olabileceğini tahmin ediyor. Yapay zeka modelleri karmaşıklık açısından büyüdükçe, özel donanım, tam potansiyellerini ortaya çıkarmak için çok önemli hale geliyor. Yapay zekaya özel çiplerden kuantum hesaplama araştırmalarına kadar, donanım inovasyonu, daha karmaşık ve etkili yapay zeka çözümlerinin gelişimini yönlendiriyor.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuzu incelemekten ve topluluğumuzla etkileşim kurmaktan çekinmeyin. Yapay zekanın Formula 1 yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en son blog gönderilerimizi keşfedin.
