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.
Son birkaç yılda, YZ gelişmelerinin katlanarak büyüdüğünü gördük. Doğal olarak, YZ donanımındaki gelişmelerin bu büyümeyi karşılaması ve ayak uydurması gerekiyor. Bir çalışma, GPU performansının 2003'ten beri 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 YZ geliştirmedeki rolü tartışılmazdır. Bu güçlü işlemciler, YZ modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırır. Esasen, modern YZ teknolojisinin omurgası olarak hizmet ederler. 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, sıkı bir şekilde kontrol ettiği ekosistemini güçlendirerek, harici GPU'lar kullanmaktan AI hızlandırması için nöral motorlara sahip kendi M serisi çiplerini geliştirmeye geçti. Bu arada Google, Tensor İşleme Birimi (TPU) altyapısına büyük yatırımlar yapmaya devam ediyor. TPU'lar, GPU'lardan daha hızlı çalışmak ve daha az enerji kullanmak üzere inşa edilmiş AI çipleridir, bu da onları daha büyük ölçekte AI çözümlerini eğitmek ve dağıtmak için harika kılar.
Benzer şekilde, AMD, veri merkezlerini ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarını hedefleyen Radeon Instinct hızlandırıcı serisiyle AI donanım arenasına girdi. Ayrıca, Nvidia, A100 ve H100 Tensor Çekirdekli GPU'lar gibi AI iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmaya devam ediyor. Yakın zamanda Arm Holdings'i satın alması, birçok mobil cihaza güç veren çip mimarileri üzerindeki kontrolünü 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'sundan üstün performans sunan en son AI çipi Gaudi 3'ü tanıttı:
.webp)
Gaudi 3'ten önce, 18 Mart 2024'te NVIDIA, çeşitli alanlarda atılımlara güç vermek için tasarlanmış ve aşağıdaki özelliklere sahip olan en son AI platformu Blackwell'i tanıttı:
.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 tanıttılar. Bu, maliyet yapılarını optimize etmek ve Nvidia gibi üçüncü taraf tedarikçilere olan 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 diğer örnek ise müşteri davranışını izlemek ve analiz etmek için bilgisayarlı görü kullanmaktır. Perakendeciler, müşterilerin çevreleriyle nasıl etkileşimde bulunduğunu 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 işlem gücü önemlidir. Hareketlerin ve etkileşimlerin doğru takibi, sağlam donanıma bağlıdır. Aksi takdirde, veri işlemenin hızı ve doğruluğu tehlikeye girer ve müşteri davranış analizinin etkinliği azalır.
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 iş birliğini ele alalım. BMW'nin yılda 2,5 milyon otomobil üretmesiyle, operasyonlarının ölçeği muazzamdır. BMW, üretim sürecinin kalite kontrolü ve tahmini bakımdan lojistik ve tedarik zinciri yönetimine kadar çeşitli yönlerini optimize etmek için yapay zekayı kullanıyor.
BMW, bu tür talepleri karşılamak için NVIDIA'nın Quadro RTX 8000 ve RTX destekli sunucuları gibi gelişmiş yapay zeka donanım çözümlerine güveniyor. Bu teknolojiler, yapay zeka dağıtımlarını kolaylaştırır ve daha ölçeklenebilir hale getirir.
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 dönüştürme doğruluk kaybına yol açabilir ve önceden dikkate alınması gerekir. ONNX (Açık Nöral Ağ Değişimi) gibi entegrasyon araçları, yapay zeka modellerini çeşitli donanım platformlarında dağıtmak için standartlaştırılmış bir format sağlayabilir. Bu aynı zamanda, YOLOv8 gibi popüler modellerin, kullanıcılara özel olarak eğitilmiş modellerini çeşitli dağıtım seçeneklerine uyacak şekilde birçok farklı formatta dışa aktarma seçeneği sunmasının da nedenidir.
Gelişmiş yapay zeka işlem gücünün etkisi yapay zeka ile sınırlı değil; aynı zamanda enerji sektörüne de dokunuyor.
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. Meta, bu sağlam donanım kurulumu sayesinde işlem hızını artırmayı ve enerji tüketiminde %40'lık önemli bir azalma elde etmeyi başardı. Dolayısıyla, yapay zeka donanımındaki gelişmeler de daha enerji verimli operasyonlara katkıda bulunuyor.
Dahası, yapay zeka ve enerji arasındaki bağlantı, Sam Altman gibi kişilerin katılımıyla daha fazla dikkat çekiyor. OpenAI'nin CEO'su olarak bilinen Altman, kısa süre önce nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka açtı. Yenilikçi nükleer fisyon teknolojisiyle Oklo, enerji üretimini dönüştürmeyi ve potansiyel olarak yapay zeka operasyonları için gerekli olan veri merkezlerine güç sağlamayı amaçlıyor. Son birkaç yılda, 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.
