YZ teknolojisi ilerledikçe, yeni ve gelişmiş YZ işlem gücüne duyulan ihtiyaç da artıyor. Bilgi işlem gücünün YZ hareketini ileriye taşımaya nasıl yardımcı olduğunu keşfedin.
Yapay zeka (YZ) ve bilgi işlem gücü arasında çok yakın bir ilişki vardır. Bilgi işlem gücü, bilgisayar sistemlerinin görevleri işlemesine ve yürütmesine yardımcı olduğu için YZ uygulamaları için çok önemlidir. Bu uygulamalar, karmaşık algoritmaları ve büyük veri setlerini yönetmek için önemli hesaplama kaynakları gerektirir; GPU'lar da bu noktada devreye girer. GPU'lar veya Grafik İşleme Birimleri, başlangıçta görüntü ve video işlemeyi hızlandırmak için tasarlanmıştır, ancak YZ'nin gerektirdiği yoğun veri işleme ve derin öğrenme görevlerini yönetmek için gerekli hale gelmiştir.
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 yılından bu yana yaklaşık 7.000 kat arttığını ortaya koydu.
Daha güçlü, daha hızlı ve daha verimli donanımlar, araştırmacıların ve mühendislerin giderek daha karmaşık hale gelen yapay zeka modelleri geliştirmelerini sağlıyor. Yapay zeka 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 bel kemiği olarak hizmet ediyorlar. Ancak dikkat çeken sadece GPU'lar değil.
Sadece yapay zeka için üretilen ve onlarla rekabet eden çipler görmeye başlıyoruz. Bu çipler, YZ'nin işini daha iyi ve daha hızlı yapmasına yardımcı olmak için sıfırdan üretildi. YZ bilgi işleminin geleceğini iyileştirmek için çok sayıda araştırma ve çalışma yapılıyor. Birçok şirket YZ işlem gücüne yatırım yapıyor, bu da YZ donanımı için küresel pazarın 2023 yılında 53,71 milyar dolar olarak değerlendirilmesinin ve 2033 yılına kadar yaklaşık 473,53 milyar dolara yükselmesinin beklenmesinin nedenlerinden biri.
YZ donanımındaki gelişmeler neden son zamanlarda konuşulan bir konu haline geldi? Uzmanlaşmış yapay zeka donanımına geçiş, farklı sektörlerdeki yapay zeka uygulamalarının artan taleplerini yansıtıyor. Başarılı bir şekilde YZ çözümleri oluşturmak için, donanımda meydana gelen değişikliklerin farkında olarak oyunun bir adım önünde olmak önemlidir.
Önde gelen donanım üreticileri, dahili geliştirme, stratejik ortaklıklar ve satın almalar yoluyla performans ve verimliliği artırarak yeni nesil donanımlar geliştirmek için yarışıyor.
.avif)
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 Processing Unit (TPU) 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 girmiştir. Ayrıca Nvidia , 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 yapay zeka çip mimarilerine girişiyor. Örneğin Graphcore, Zeka İşleme Birimi (IPU) ile seyrek hesaplamalarda uzmanlaşmıştır. Cerebras Systems, aşırı ölçekli YZ iş yükleri için özel olarak tasarlanmış devasa bir çip olan Wafer Scale Engine'i sunmaktadır.
En son çıkan yapay zeka donanımlarına bir göz atalım.
9 Nisan 2024 tarihinde Intel , Nvidia'un H100 GPU modeline göre daha üstün performansa sahip en yeni yapay zeka çipi Gaudi 3'ü tanıttı:
.avif)
Gaudi 3'ten önce, 18 Mart 2024'te NVIDIA en son yapay zeka platformu olan Blackwell'i tanıttı. Bu platform, çeşitli alanlarda atılımlara güç sağlamak için tasarlanmıştır ve aşağıdaki özelliklere sahiptir:
.avif)
Bu arada, birkaç teknoloji devi, hizmetlerini güçlendirmek için kendi özel yapay zeka çiplerini geliştiriyor.
Meta, 10 Nisan 2024 tarihinde Meta Eğitim ve Çıkarım Hızlandırıcısının (MTIA) en son sürümünü duyurdu. Meta'nın veri merkezlerinde halihazırda çalışır durumda olan bu ikinci nesil çip, işlem ve bellek bant genişliği açısından daha iyi performans gösteriyor. Bu yükseltmeler, Meta'nın sıralama ve öneri motorları gibi yapay zeka uygulamalarının Facebook ve Instagram gibi platformlardaki 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.
Yapay zeka donanımı, birçok farklı sektörde çeşitli yapay zeka çözümlerini desteklemektedir. Sağlık hizmetlerinde, MRI ve CT taramaları gibi tıbbi görüntüleme sistemlerine güç verir, karmaşık görevleri yerine getirir ve hızlı ve kesin teşhis için büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işler.
Finans kurumları, dolandırıcılık tespiti ve yatırım optimizasyonu amacıyla verileri analiz etmek için yapay zeka algoritmalarını kullanıyor. Finansal veri analizinin karmaşık yapısı, muazzam hesaplama iş yükünü etkili bir şekilde ele almak için gelişmiş donanım yetenekleri gerektirir.
Otomotiv endüstrisinde, otonom araçlarda gerçek zamanlı sensör verilerinin işlenmesine yardımcı olur. Nesne algılama ve çarpışmadan kaçınma gibi görevlerin, hızlı karar verme ve yolcu güvenliği için güçlü işleme yeteneklerine sahip gelişmiş donanımlarla desteklenmesi gerekir.
Perakendeciler , tercihleri tahmin etmek ve ilgili ürünleri önermek için departmanlar arasında geniş müşteri verilerini analiz ederek alışveriş deneyimlerini kişiselleştirmek ve satışları artırmak için yapay zeka odaklı öneri motorlarını kullanıyor. Farklı veri kümelerini analiz etme ve kişiselleştirilmiş öneriler oluşturma ihtiyacı, gerçek zamanlı yanıtlar ve gelişmiş kullanıcı etkileşimi için gelişmiş donanım gerektiriyor.
Perakende mağazalarıyla ilgili bir başka örnek de müşteri davranışını izlemek ve analiz etmek için bilgisayarla görmenin kullanılmasıdır. Perakendeciler müşterilerin çevreleriyle nasıl etkileşime girdiğini anlayabilir, popüler ürünleri belirleyebilir ve yaya trafiği modellerini tespit 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 buzdağının görünen kısmı. Üretimden tarıma, yapay zeka donanımı her yerde görülebilir.
YZ donanımı genellikle büyük görevlerin üstesinden gelmek için üretilir. Dünya çapındaki sektörlerde YZ dağıtımlarının ölçeğini kavramak zor olabilir, ancak ölçeklenebilir YZ'nin 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'un Quadro RTX 8000 ve RTX destekli sunucuları gibi gelişmiş yapay zeka donanım çözümlerine güveniyor. Bu teknolojiler yapay zeka dağıtımlarını daha kolay ve ölçeklenebilir hale getiriyor.
Seçtiğiniz yapay zeka donanımı, yapay zeka uygulamalarına hesaplama gücü sağlamanın ötesinde, 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 dönüştürülürler.
Ancak, model dönüşümü doğruluk kaybına yol açabilir ve önceden düşünülmesi gerekir. ONNX (Open Neural Network Exchange) gibi entegrasyon araçları, yapay zeka modellerini çeşitli donanım platformlarına dağıtmak için standartlaştırılmış bir format sağlayabilir. Bu aynı zamanda YOLOv8 gibi popüler modellerin, kullanıcılara özel eğitimli modellerini birden fazla dağıtım seçeneğine hitap etmek için birçok farklı formatta dışa aktarma seçeneği sunmasının arkasındaki nedendir.
Gelişmiş yapay zeka hesaplama gücünün etkisi yapay zeka ile sınırlı değil; 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 sağlam 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 hem Microsoft'un kurucu ortağı Bill Gates hem de Amazon'un kurucusu Jeff Bezos da nükleer santrallere yatırım yaptı.
İleriye baktığımızda, yapay zeka donanımının geleceği, özellikle kuantum bilişimin yükselişiyle birlikte büyük sıçramalar yapmaya hazırlanıyor. Uzmanlar, 2030 yılına kadar kuantum bilişim pazarının yaklaşık 65 milyar dolar değerinde olabileceğini tahmin ediyor. YZ modellerinin karmaşıklığı arttıkça, tam potansiyellerini ortaya çıkarmak için özel donanımlar çok önemli hale geliyor. YZ'ye özel çiplerden kuantum bilişim keşiflerine kadar donanım inovasyonu, daha karmaşık ve etkili YZ çözümlerinin geliştirilmesini sağlıyor.
GitHub depomuza göz atmaktan ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuzla etkileşime geçmekten çekinmeyin. Yapay zekanın Formula 1 yarışları ve robotik gibi çeşitli alanlarda nasıl uygulandığını görmek için en son blog gönderilerimizi keşfedin.
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
