İşlem gücünün yapay zekâ inovasyonları üzerindeki etkisini anlamak

Yapay zekâ (AI) ile bilgi işlem gücü arasında çok yakın bir ilişki vardır. Bilgi işlem gücü, bilgisayar sistemlerinin görevleri işlemesine ve yürütmesine yardımcı olduğu için yapay zekâ uygulamaları açısından vazgeçilmezdir. Bu uygulamalar, karmaşık algoritmaları ve büyük veri kümelerini yönetmek için önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir; GPU'lar da bu noktada devreye girer. Başlangıçta görüntü ve video işlemeyi hızlandırmak için tasarlanan GPU'lar, yani Grafik İşlem Birimleri, artık yapay zekânın gerektirdiği yoğun veri işleme ve derin öğrenme görevlerini yürütmek için vazgeçilmez hâle geldi.

Son birkaç yılda yapay zekâdaki gelişmelerin katlanarak arttığını gördük. Doğal olarak yapay zekâ donanımındaki gelişmelerin de bu büyümeye uyum sağlaması ve geride kalmaması gerekiyor. Bir araştırmaya göre GPU performansı 2003'ten bu yana yaklaşık 7.000 kat arttı.

Daha güçlü, hızlı ve verimli donanımlar, araştırmacıların ve mühendislerin giderek daha karmaşık yapay zekâ modelleri geliştirmesini sağlıyor. Yapay zekâya yönelik bilgi işlem altyapısının artan talepleri karşılamak üzere nasıl geliştiğini inceleyelim.

Yapay zekâ donanımı: Giderek büyüyen bir gündem#

GPU'ların yapay zekâ geliştirmedeki rolü yadsınamaz. Bu güçlü işlemciler, yapay zekâ modellerini eğitmek ve dağıtmak için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırır. Aslında modern yapay zekâ teknolojisinin bel kemiğini oluştururlar. Ancak ilgi çekenler yalnızca GPU'lar değil.

Yapay zekâya özel üretilen ve GPU'larla rekabet eden çipler görmeye başlıyoruz. Bu çipler, yapay zekâ görevlerini daha iyi ve daha hızlı yerine getirmesine yardımcı olmak üzere sıfırdan tasarlanıyor. Yapay zekâ bilişiminin geleceğini geliştirmek için kapsamlı araştırmalar ve çalışmalar yürütülüyor. Birçok şirket yapay zekâ hesaplama gücüne yatırım yapıyor; küresel yapay zekâ donanımı pazarının 2023'te 53,71 milyar dolar değerinde olmasının ve 2033'e kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara ulaşmasının nedenlerinden biri de bu.

Yapay zekâ donanımındaki gelişmeler neden son zamanlarda gündemde? Özel yapay zekâ donanımlarına yöneliş, farklı sektörlerdeki yapay zekâ uygulamalarının artan taleplerini yansıtıyor. Yapay zekâ çözümlerini başarıyla geliştirmek için donanımda yaşanan değişikliklerden haberdar olarak rekabette önde kalmak önemlidir.

Yapay zekâ 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. Yapay zekâ donanımında öne çıkanlar.

Apple, harici GPU kullanmaktan yapay zekâ hızlandırması için sinir motorları içeren kendi M serisi çiplerini geliştirmeye geçti ve sıkı denetimindeki ekosistemini güçlendirdi. Google ise Tensör İşlem Birimi (TPU) altyapısına büyük yatırımlar yapmayı sürdürüyor. TPU'lar, GPU'lardan daha hızlı çalışıp daha az enerji tüketmek üzere tasarlanmış yapay zekâ çipleridir; bu özellikleri onları yapay zekâ çözümlerini daha büyük ölçekte eğitmek ve dağıtmak için ideal kılar.

Benzer şekilde AMD, veri merkezlerini ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarını hedefleyen Instinct hızlandırıcı serisiyle yapay zekâ donanımı alanına girdi. NVIDIA da A100 ve H100 Tensor Core GPU'ları gibi yapay zekâ iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmayı sürdürüyor.

Bu köklü oyuncuların yanı sıra birçok girişim ve araştırma kurumu yeni yapay zekâ çip mimarileri geliştirmeye yöneliyor. Örneğin Graphcore, Akıllı İşlem Birimi (IPU) ile seyrek hesaplamalar konusunda uzmanlaşıyor. Cerebras Systems ise aşırı ölçekli yapay zekâ iş yükleri için tasarlanmış devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunuyor.

Yapay zekâ donanımındaki en yeni gelişmeler#

Piyasaya çıkan en yeni yapay zekâ donanımlarına göz atalım.

9 Nisan 2024'te Intel, Intel'in NVIDIA H100 GPU'dan daha iyi performans gösterdiğini söylediği en yeni yapay zekâ çipi Gaudi 3'ü tanıttı:

• İki kattan fazla güç verimliliği ve yapay zekâ modeli işlemede 1,5 kat daha yüksek hız.
• Anakartla birlikte veya bağımsız kart olarak sunulması gibi esnek yapılandırmalarla kullanılabilir.
• Meta'nın Llama'sı ve Abu Dabi'nin Falcon'u gibi çeşitli yapay zekâ modellerinde başarıyla test edildi. Bu testler, Stable Diffusion ve konuşma tanıma için OpenAI'ın Whisper'ı da dahil olmak üzere çeşitli yapay zekâ modellerini eğitme ve dağıtmadaki etkinliğini kanıtladı.

Şekil 2. Intel Gaudi 3.

Gaudi 3'ten önce, 18 Mart 2024'te NVIDIA en yeni yapay zekâ platformu Blackwell'i tanıttı. Çeşitli alanlarda çığır açan gelişmelere güç vermek üzere tasarlanan bu platform şu özelliklere sahip:

• NVIDIA, Blackwell'in "dünyanın en güçlü çipi" olduğunu iddia ediyor.
• 208 milyar transistörlü çift kalıplı bir GPU'ya ve 10 TB/sn çipler arası bağlantıya sahip olması, veri merkezi ölçeğindeki üretken yapay zekâda güç ve verimlilik için yeni standartlar belirliyor.
• Google Cloud, Amazon Web Services ve Microsoft Azure gibi önde gelen bulut hizmeti sağlayıcıları; üretken yapay zekâ, derin öğrenme ve bulut bilişim hizmetlerindeki gelişmelere ivme kazandırmak için Blackwell'i kullanma planlarını duyurdu.

Şekil 3. NVIDIA Blackwell.

Özel yapay zekâ çiplerinin yükselişi#

Bu arada birçok teknoloji devi, hizmetlerine güç vermek için kendi özel yapay zekâ çiplerini geliştiriyor.

10 Nisan 2024'te Meta, Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcısı (MTIA) ürününün en son sürümünü duyurdu. Meta'nın veri merkezlerinde hâlihazırda çalışan bu ikinci nesil çip, hesaplama performansı ve bellek bant genişliği açısından daha iyi performans gösteriyor. Bu iyileştirmeler, Facebook ve Instagram gibi platformlardaki sıralama ve öneri motorları gibi Meta'nın yapay zekâ uygulamalarının performansını destekliyor.

Şekil 4. Meta’nın MTIA ürününün en son 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.

Yapay zekâ donanımı nerelerde kullanılıyor?#

Yapay zekâ donanımı, birçok farklı sektörde çeşitli yapay zekâ çözümlerini destekler. Sağlık hizmetlerinde MRI ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç verir; karmaşık görevleri yerine getirir ve hızlı, doğru teşhis için büyük veri hacimlerini verimli şekilde işler.

Finans kuruluşları, dolandırıcılık tespiti ve yatırım optimizasyonu için verileri analiz etmek üzere yapay zekâ algoritmalarını kullanır. Finansal veri analizinin karmaşık yapısı, muazzam hesaplama iş yükünü etkili biçimde karşılayabilmek için gelişmiş donanım kapasitesi gerektirir.

Otomotiv sektöründe bu donanım, otonom araçlarda gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine yardımcı olur. Nesne algılama ve çarpışma önleme gibi görevlerin, hızlı karar alma ve yolcu güvenliği için güçlü işlem kapasitesine sahip gelişmiş donanımlarla desteklenmesi gerekir.

Şekil 5. Otonom bir aracın beyni.

Perakendeciler, tercihleri tahmin etmek ve ilgili ürünleri önermek için departmanlar genelinde çok büyük miktarda müşteri verisini analiz ederek alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek ve satışları artırmak amacıyla yapay zekâ destekli öneri motorları kullanır. Farklı veri kümelerini analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturma ihtiyacı, gerçek zamanlı yanıtlar ve daha yüksek kullanıcı etkileşimi için gelişmiş donanım gerektirir.

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

Bu, buzdağının yalnızca görünen kısmı. Üretimden tarıma kadar yapay zekâ donanımını her yerde görebilirsin.

İşlem gücüyle yapay zekâyı ölçeklendirme#

Yapay zekâ donanımı genellikle büyük ölçekli görevleri yerine getirecek şekilde tasarlanır. Dünya genelindeki sektörlerde yapay zekâ dağıtımlarının ölçeğini kavramak zor olabilir; ancak ölçeklenebilir yapay zekânın doğru donanıma bağlı olduğu açıktır.

Örneğin BMW ile NVIDIA arasındaki iş birliğini ele alalım. BMW yılda 2,5 milyon otomobil üretiyor; dolayısıyla operasyonlarının ölçeği çok büyük. BMW, kalite kontrolü ve kestirimci bakımdan lojistik ve tedarik zinciri yönetimine kadar üretim sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için yapay zekâ kullanıyor.

BMW, bu tür talepleri karşılamak için NVIDIA Quadro RTX 8000 ve RTX destekli sunucular gibi gelişmiş yapay zekâ donanım çözümlerinden yararlanıyor. Bu teknolojiler, yapay zekâ dağıtımlarını kolaylaştırıyor ve daha ölçeklenebilir hâle getiriyor.

İşlem gücü, yapay zekâ çözümünün farklı bileşenlerini etkiler#

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

Ancak model dönüştürme, doğruluk kaybına yol açabilir ve bu olasılık önceden göz önünde bulundurulmalıdır. ONNX (Açık Sinir Ağı Değişimi) gibi entegrasyon araçları, yapay zekâ modellerini çok çeşitli donanım platformlarında dağıtmak için standart bir biçim sunabilir. YOLOv8 gibi popüler modellerin, birden fazla dağıtım seçeneğine uyum sağlamak amacıyla kullanıcılara özel eğitimli modellerini pek çok farklı biçimde dışa aktarma seçeneği sunmasının nedeni de budur.

Enerji verimliliği, yapay zekâ bilişiminin geleceğinin ayrılmaz bir parçasıdır#

Gelişmiş yapay zekâ işlem gücünün etkisi yapay zekâyla sınırlı değil; enerji sektörünü de etkiliyor.

Şekil 6. Sürdürülebilir yapay zekâ donanımına doğru.

Örneğin, gelişmiş bir büyük dil modeli (LLM) olan Meta'nın Llama 3 modeli, her birinde 24.576 NVIDIA H100 GPU bulunan, özel olarak oluşturulmuş iki veri merkezi kümesi kullanılarak eğitildi. Yazılım iyileştirmeleriyle birlikte bu kurulum, Llama 3 eğitiminin Llama 2 eğitiminden yaklaşık üç kat daha verimli olmasını sağladı. Dolayısıyla yapay zekâ donanımındaki gelişmeler, enerji verimliliği daha yüksek operasyonlara da katkıda bulunuyor.

Ayrıca, Sam Altman gibi kişilerin devreye girmesiyle yapay zekâ ile enerji arasındaki ilişki daha fazla ilgi görüyor. OpenAI CEO'su olarak tanınan Altman, yakın zamanda nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka açtı. Yenilikçi nükleer fisyon teknolojisine sahip Oklo, enerji üretimini dönüştürmeyi ve yapay zekâ operasyonları için gerekli veri merkezlerine güç sağlamayı hedefliyor. Son birkaç yılda Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates ve Amazon'un kurucusu Jeff Bezos da nükleer santrallere yatırım yaptı.

Devrelerin ötesinde#

Geleceğe baktığımızda, özellikle kuantum bilişimin yükselişiyle yapay zekâ donanımında büyük sıçramalar yaşanması bekleniyor. Yapay zekâ modelleri karmaşıklaştıkça, modellerin tüm potansiyelini açığa çıkarmak için özelleşmiş donanımlar kritik önem kazanıyor. Yapay zekâya özel çiplerden kuantum bilişim araştırmalarına kadar donanım inovasyonu, daha karmaşık ve etkili yapay zekâ çözümlerinin geliştirilmesini sağlıyor.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atabilir ve topluluğumuza katılabilirsin. Yapay zekânın Formula 1 yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en yeni blog yazılarımızı incele.