Hesaplama gücünün yapay zeka inovasyonları üzerindeki etkisini anlamak

Yapay zeka (AI) ve işlem gücü çok yakın bir ilişkiye sahiptir. İşlem gücü, bilgisayar sistemlerinin görevleri işlemesine ve yürütmesine yardımcı olduğu için AI uygulamaları açısından vazgeçilmezdir. Bu uygulamalar, karmaşık algoritmaları ve büyük veri kümelerini yönetmek için önemli miktarda hesaplama kaynağına ihtiyaç duyar; GPU'lar tam da bu noktada devreye girer. GPU'lar veya Grafik İşlem Birimleri, başlangıçta görüntü ve video işlemeyi hızlandırmak için tasarlanmış olsalar da, artık AI'nın gerektirdiği yoğun veri işleme ve derin öğrenme görevlerini yönetmek için temel bir bileşen haline gelmiştir.

Son birkaç yılda AI alanındaki ilerlemelerin katlanarak arttığını gördük. Doğal olarak, AI donanımlarındaki gelişmelerin bu büyümeye uyum sağlaması ve ayak uydurması gerekiyor. Bir araştırma, GPU performansının 2003 yılından bu yana yaklaşık 7.000 kat arttığını ortaya koymuştur.

Daha güçlü, daha hızlı ve daha verimli donanımlar, araştırmacıların ve mühendislerin giderek daha karmaşık AI modelleri geliştirmesine olanak tanır. AI için bilgi işlem altyapısının yapay zekanın artan taleplerini karşılamak adına nasıl evrildiğini inceleyelim.

Link to this sectionAI donanımı: Giderek büyüyen bir konu#

GPU'ların AI geliştirmedeki rolü yadsınamaz. Bu güçlü işlemciler, AI modellerinin eğitimi ve dağıtımı için gereken karmaşık hesaplamaları hızlandırır. Temel olarak, modern AI teknolojisinin bel kemiğini oluştururlar. Ancak dikkat çeken sadece GPU'lar değil.

Onlarla rekabet eden, sadece AI için üretilmiş çipler görmeye başlıyoruz. Bu çipler, AI'nın işini daha iyi ve daha hızlı yapmasına yardımcı olmak için sıfırdan inşa ediliyor. AI bilişiminin geleceğini iyileştirmek için çok sayıda araştırma ve çalışma yürütülüyor. Birçok şirket AI işlem gücüne yatırım yapıyor ki bu da, küresel AI donanım pazarının 2023 yılında 53,71 milyar dolar değerinde olmasının ve 2033 yılına kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara ulaşmasının beklendiği nedenlerden biri.

AI donanımındaki gelişmeler neden son zamanlarda bir konuşma konusu haline geldi? Özelleşmiş AI donanımlarına geçiş, farklı sektörlerdeki AI uygulamalarının artan taleplerini yansıtıyor. Başarılı AI çözümleri yaratmak için donanımda yaşanan değişikliklerin farkında olarak oyunun bir adım önünde olmak önemlidir.

Link to this sectionAI donanımındaki kilit 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 Donanımındaki Liderler.

Apple, harici GPU kullanmaktan vazgeçip AI hızlandırması için kendi sinir motorlarına sahip M-serisi çiplerini geliştirmeye yöneldi ve bu sayede sıkı kontrol altında tuttuğu ekosistemini güçlendirdi. Bu arada Google, Tensor Processing Unit (TPU) altyapısına yoğun yatırım yapmaya devam ediyor. TPU'lar, GPU'lara göre daha hızlı çalışmak ve daha az enerji tüketmek üzere üretilmiş AI çipleridir; bu da onları daha geniş ölçekte AI çözümleri eğitmek ve dağıtmak için harika kılar.

Aynı şekilde AMD, veri merkezlerini ve yüksek performanslı bilgi işlem uygulamalarını hedefleyen Radeon Instinct hızlandırıcı serisiyle AI donanım arenasına giriş yaptı. Ayrıca NVIDIA, A100 ve H100 Tensor Core GPU'lar gibi AI iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmaya devam ediyor. Arm Holdings şirketini yakın zamanda satın almaları, birçok mobil cihaza güç sağlayan 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 ise aşırı ölçekli AI iş yükleri için özel olarak üretilmiş devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunuyor.

Link to this sectionEn güncel AI donanım gelişmeleri#

Ortaya çıkan en son AI donanımlarına bir göz atalım.

Intel, 9 Nisan 2024 tarihinde NVIDIA'nın H100 GPU'suna kıyasla üstün performans sunan en yeni AI çipi Gaudi 3'ü tanıttı:

• İki katından fazla güç verimliliği ve 1,5 kat daha hızlı AI model işleme.
• Anakart üzerinde birleşik veya bağımsız bir kart olarak esnek konfigürasyonlarda mevcuttur.
• Meta'nın Llama'sı ve Abu Dabi'nin Falcon'u gibi çeşitli AI modelleri üzerinde başarıyla test edildi; bu da Stable Diffusion ve OpenAI'nin konuşma tanıma için Whisper'ı dahil olmak üzere çeşitli AI modellerini eğitmek ve dağıtmak için etkinliğini kanıtlıyor.

Şekil 2. Intel’in Gaudi 3'ü.

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

• NVIDIA, Blackwell'in "dünyanın en güçlü çipi" olduğunu iddia ediyor.
• 208 milyar transistöre ve 10 TB/s çipten çipe ara bağlantıya sahip çift kalıplı bir GPU ile övünerek, veri merkezi ölçeğindeki üretken AI'da güç ve verimlilik için 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 hızlandırmak için Blackwell'i kullanma planlarını duyurdular.

Şekil 3. NVIDIA’nın Blackwell'i.

Link to this sectionÖzel AI çiplerinin yükselişi#

Bu arada, birçok teknoloji devi kendi 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. Halihazırda Meta'nın veri merkezlerinde operasyonel 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.

Şekil 4. Meta’nın en son MTIA sürümü.

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 atılmış stratejik bir hamledir.

Link to this sectionAI donanımı nerelerde kullanılıyor?#

AI donanımı, birçok farklı sektörde çeşitli AI çözümlerini destekler. Sağlık hizmetlerinde, hızlı ve hassas teşhis için büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyerek ve karmaşık görevleri üstlenerek MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç sağlar.

Finans kuruluşları, dolandırıcılık tespiti ve yatırım optimizasyonu için verileri analiz etmek adına AI algoritmalarını kullanır. Finansal veri analizinin karmaşık doğası, büyük hesaplama iş yükünü etkili bir şekilde ele almak için gelişmiş donanım yetenekleri gerektirir.

Otomotiv endüstrisinde, otonom araçlardaki gerçek zamanlı sensör verilerini işlemeye yardımcı olur. Nesne algılama ve çarpışma önleme gibi görevler, hızlı karar verme ve yolcu güvenliği için güçlü işlem yeteneklerine sahip gelişmiş donanımlarla desteklenmelidir.

Şekil 5. Otonom Bir Aracın Beyni.

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

Perakende mağazalarıyla ilgili bir başka örnek, müşteri davranışlarını izlemek ve analiz etmek için bilgisayarlı görü kullanılmasıdır. Perakendeciler, müşterilerin çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlayabilir, popüler ürünleri tanımlayabilir ve yaya trafiği modellerini tespit edebilir. Bu bulgulara dayanarak, satışları artırmak için mağaza düzenlerini ve ürün yerleşimlerini optimize edebilirler. İşlem gücü, büyük video veri hacimlerinin gerçek zamanlı işlenmesi için önemlidir. Hareketlerin ve etkileşimlerin doğru takibi sağlam donanıma bağlıdır. Bu olmadan, veri işlemenin hızı ve doğruluğu tehlikeye girer ve müşteri davranış analizi etkinliğini kaybeder.

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

Link to this sectionAI'yı işlem gücüyle ölçeklendirmek#

AI donanımı genellikle büyük görevleri üstlenmek için inşa edilir. Dünya çapındaki endüstrilerdeki AI dağıtımlarının ölçeğini kavramak zor olabilir, ancak ölçeklenebilir AI'nın doğru donanıma sahip olmaya bağlı olduğu açıktır.

Örneğin BMW ve NVIDIA arasındaki iş birliğini ele alalım. BMW'nin yılda 2,5 milyon araç üretmesiyle, operasyonlarının ölçeği çok büyüktür. BMW, kalite kontrolden kestirimci bakıma, lojistikten tedarik zinciri yönetimine kadar üretim sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için AI kullanıyor.

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

Link to this sectionİşlem gücü, AI çözümünüzün farklı bölümlerini etkiler#

AI uygulamalarına hesaplama gücü sağlamanın ötesinde, seçtiğiniz AI donanımı çözümünüzü model performansı, model dönüştürme ihtiyaçları, dağıtım esnekliği ve genel doğruluk açısından etkiler. AI modelleri eğitilip test edildikten sonra, genellikle seçilen dağıtım platformlarında çalışacak bir formata dönüştürülürler.

Ancak, model dönüştürme doğruluk kaybına yol açabilir ve bunun önceden düşünülmesi gerekir. ONNX (Open Neural Network Exchange) gibi entegrasyon araçları, AI modellerini çeşitli donanım platformlarında dağıtmak için standartlaştırılmış bir format sağlayabilir. YOLOv8 gibi popüler modellerin, kullanıcılarına özel eğitilmiş modellerini birçok farklı dağıtım seçeneğine uyum sağlayacak şekilde birçok farklı formatta dışa aktarma seçeneği sunmasının nedeni de budur.

Link to this sectionEnerji verimliliği, AI bilişiminin geleceğinin ayrılmaz bir parçasıdır#

Gelişmiş AI işlem gücünün etkisi sadece AI ile sınırlı değildir; aynı zamanda enerji sektörüne de dokunmaktadır.

Şekil 6. Sürdürülebilir AI Donanımına Doğru.

Örneğin, gelişmiş bir büyük dil modeli (LLM) olan Meta'nın LLaMA-3 modeli, her biri 24.576 NVIDIA H100 GPU ile donatılmış iki özel yapım veri merkezi kümesi kullanılarak eğitildi. Bu sağlam donanım kurulumu sayesinde Meta, işlem hızını artırmayı ve enerji tüketiminde %40'lık önemli bir düşüş sağlamayı başardı. Yani, AI donanımındaki ilerlemeler daha enerji verimli operasyonlara da katkıda bulunuyor.

Dahası, Sam Altman gibi insanların dahil olmasıyla AI ve enerji arasındaki bağlantı daha fazla dikkat çekiyor. OpenAI'nin CEO'su olarak bilinen Altman, yakın zamanda nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka açtı. Yenilikçi nükleer fisyon teknolojisine sahip Oklo, enerji üretimini dönüştürmeyi ve potansiyel olarak AI operasyonları için gerekli olan veri merkezlerine güç sağlamayı hedefliyor. Son birkaç yılda, hem Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates hem de Amazon'un kurucusu Jeff Bezos nükleer santrallere yatırım yaptılar.

Link to this sectionDevrelerin ötesinde#

İleriye baktığımızda, AI donanımının geleceği, özellikle kuantum bilişimin yükselişiyle büyük sıçramalar yapmaya hazırlanıyor. Uzmanlar, 2030 yılına kadar kuantum bilişim pazarının 65 milyar dolara yakın bir değere ulaşabileceğini tahmin ediyor. AI modelleri karmaşıklık açısından büyüdükçe, tam potansiyellerini ortaya çıkarmak için özel donanım çok önemli hale geliyor. AI'ya özgü çiplerden kuantum bilişim keşiflerine kadar, donanım inovasyonu daha karmaşık ve etkili AI çözümlerinin geliştirilmesine öncülük ediyor.

AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için GitHub depomuza göz atmaktan ve topluluğumuzla etkileşime geçmekten çekinme. AI'nın Formula 1 yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en son blog yazılarımızı keşfet.