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.

Geçtiğimiz birkaç yılda, yapay zeka gelişmelerinin üstel olarak arttığını gördük. Doğal olarak, yapay zeka donanım ilerlemelerinin bu büyüme ayak uydurması gerekiyor. Bir araştırma, GPU performansının 2003'ten bu yana yaklaşık 7.000 kat arttığını ortaya koydu.

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.

AI 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.

Bunlarla rekabet eden, sırf yapay zeka için üretilmiş çipleri görmeye başlıyoruz. Bu çipler, yapay zekanın işini daha da iyi ve daha hızlı yapmasına yardımcı olmak için sıfırdan inşa edilmiştir. Yapay zeka bilişiminin geleceğini iyileştirmek için çok sayıda araştırma ve çalışma yapılıyor. Birçok şirket yapay zeka işlem gücüne yatırım yapıyor; bu da yapay zeka donanımı küresel pazarının 2023 yılında 53,71 milyar dolar değerinde olmasının ve 2033 yılına kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara çıkmasının beklenmesinin nedenlerinden biridir.

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.

AI 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. Yapay Zeka 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 bilişim uygulamalarını hedefleyen Radeon Instinct hızlandırıcı serisiyle yapay zeka donanımı alanına girdi. Ayrıca NVIDIA, A100 ve H100 Tensor Core GPU'lar gibi yapay zeka iş yükleri için optimize edilmiş GPU'lar geliştirmeye odaklanmaya devam ediyor. Arm Holdings şirketini yakın zamanda 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 ise aşırı ölçekli AI iş yükleri için özel olarak üretilmiş devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunuyor.

En 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's Gaudi 3.

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’s Blackwell.

Özel 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’s latest version of MTIA.

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.

AI donanımı nerelerde kullanılıyor?#

Yapay zeka donanımı, birçok farklı sektördeki çeşitli yapay zeka çözümlerini destekler. Sağlık alanında, hızlı ve kesin teşhis için karmaşık görevleri yöneten ve büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleyen MRI ve BT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç sağlar.

Finans kuruluşları, dolandırıcılık tespiti ve yatırım optimizasyonu amacıyla verileri analiz etmek için yapay zeka algoritmaları kullanır. Finansal veri analizinin karmaşık doğası, devasa hesaplama iş yükünün etkili bir şekilde üstesinden gelebilmek için gelişmiş donanım yetenekleri gerektirir.

Otomotiv endüstrisinde, otonom araçlardaki gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine yardımcı olur. Nesne tespiti ve çarpışma önleme gibi görevlerin, hızlı karar alma ve yolcu güvenliği için güçlü işlem yeteneklerine sahip gelişmiş donanımlarla desteklenmesi gerekir.

Şekil 5. Otonom Bir Aracın Beyni.

Perakendeciler, alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek ve tercihleri tahmin etmek ile ilgili ürünler önermek amacıyla departmanlardaki geniş müşteri verilerini analiz ederek satışları artırmak için yapay zeka destekli öneri motorları kullanır. Çeşitli veri setlerini analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneriler üretme ihtiyacı, gerçek zamanlı yanıtlar ve gelişmiş kullanıcı etkileşimi için gelişmiş donanım 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 işin sadece görünen kısmı. Üretimden tarıma kadar her yerde yapay zeka donanımı görülebilir.

AI'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 işbirliğini ele alalım. BMW yıllık 2,5 milyon araç ürettiği için operasyonlarının ölçeği çok büyüktür. BMW, kalite kontrol ve kestirimci bakımdan lojistik ve tedarik zinciri yönetimine kadar üretim sürecinin çeşitli yönlerini optimize etmek için yapay zeka 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.

İşlem 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 hesaba katılması gerekir. ONNX (Open Neural Network Exchange) gibi entegrasyon araçları, yapay zeka modellerini çeşitli donanım platformlarında dağıtmak için standartlaştırılmış bir biçim sağlayabilir. Bu aynı zamanda YOLOv8 gibi popüler modellerin, birden fazla dağıtım seçeneğine hitap etmek üzere kullanıcılarına özel eğitilmiş modellerini birçok farklı formatta dışa aktarma seçeneği sunmasının arkasındaki nedendir.

Enerji 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 yapay zeka donanımına doğru hareket.

Örneğin, gelişmiş bir büyük dil modeli (LLM) olan Meta'nın LLaMA-3 modeli, her biri 24.576 adet 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 önemli ölçüde %40'lık bir azalma elde etmeyi başardı. Dolayısıyla yapay zeka donanımındaki gelişmeler, daha enerji verimli operasyonlara da katkıda bulunuyor.

Üstelik Sam Altman gibi isimlerin de işin içine girmesiyle yapay zeka ile enerji arasındaki bağlantı daha fazla ilgi görüyor. OpenAI'ın CEO'su olarak bilinen Altman, yakın zamanda nükleer enerji şirketi Oklo'yu halka açık hale getirdi. Yenilikçi nükleer fisyon teknolojisiyle Oklo, enerji üretimini dönüştürmeyi ve potansiyel olarak yapay zeka operasyonları için gerekli olan veri merkezlerine güç sağlamayı amaçlıyor. Geçtiğimiz birkaç yılda Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates ve Amazon'un kurucusu Jeff Bezos da nükleer santrillere yatırım yaptı.

Devrelerin 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.

GitHub deposunu incelemekten ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla etkileşim kurmaktan çekinme. Yapay zekanın Formula 1 yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en son blog yazılarımızı keşfet.