Aramizda
Aktif Üye
Üretken yapay zekaya yönelik gelişmeler ve uygulama alanlarıyla ilgili tüm haberlerde bazen küçük bir parçacık göz ardı ediliyor: işlemci! Donanım geliştirme, yapay zeka eğitimi için hesaplamaları gerçekten gerçekleştirebilecek noktaya ulaşmamış olsaydı, mevcut heyecan mümkün olmazdı. Çünkü normal işlemciler çok yavaştır. Özel bilgi işlem hızlandırıcıları makine öğrenimi için gereklidir. Dolayısıyla, gerekli yarı iletkenlere erişimi olan herkes, mevcut gelişmeler söz konusu olduğunda diğerlerinden öndedir. İşte bu nedenle, bu haftaki AI güncellemesinin derinlemesine incelemesinde kendimizi bu kadar büyük etkiye sahip bu küçük bileşenlere adadık ve c’t’nin donanım departmanından meslektaşım Christof Windeck’e hoş geldiniz demek istiyorum.
Reklamcılık
Her şey grafik kartlarıyla başladı. Christof Windeck şöyle açıklıyor: “Bunlar aslında yalnızca 3D hızlandırıcılar olarak bilgisayarlara yerleştirildi.” Bu nedenle oyuncular için özellikle ilgi çekiciydi. Genel Amaçlı GPU fikri onlardan geliştirildi. Bu, birçok paralel aritmetik birimden oluşur ve programlanması giderek daha kolay hale gelmiştir. Bu GP GPU’ların artık yalnızca 3D grafikler için değil, genel bilgi işlem görevleri için de kullanılmasının nedeni budur.
Bu, onlarca yıldır sürekli olarak optimize edilmiştir. “Günümüzün yapay zeka hızlandırıcıları öncelikle çok güzel bir şekilde paralelleştirilebilen matris çarpımlarıyla ilgilidir ve bu bilgi işlem hızlandırıcıları, tabiri caizse artık oynatıcının hiçbir işine yaramayan özel aritmetik birimlere sahiptir.” Yapay zekalı bir süper bilgisayar için, bu süper özel hesap makinelerinin binlercesi süper hızlı bellek ve süper hızlı bir arayüzle birbirine bağlanır. “Yani, şu anda inşa edilmekte olan, bu kartlardan birkaç bin tanesinin de bir milyar dolardan fazla maliyete sahip olduğu bilgi işlem kümelerinden bahsediyoruz.”
Büyük Teknoloji yarışta büyük
Parası olan herkes (Meta, OpenAI, Google…) artık kendi yapay zeka modellerini olabildiğince çabuk eğitebilmek için bu pastadan bir parça istiyor. Peki bu, gerekli mali kaynaklara sahip olmayan küçük şirketleri nereye bırakıyor? C’t uzmanı bana büyük şirketlerin teklifini şöyle açıklıyor: “Arkadaşlar, hiç şansınızın olmadığını görüyorsunuz. Bize gelin. Modellerimizi kiralayın veya satın alın, sonra biraz ince ayar yapabilirsiniz -Ayar yapın.” Ancak yapay zeka modellerinin çok daha iyi optimize edilmesi gerektiğini söyleyen sesler de var. Bu, tam olarak bir amaca göre tasarlanmış veya daha büyük modellerden farklı yönleri dikkate alan ince modellerin ortaya çıkmasına neden olacaktır.
Piyasanın şu anda başta ABD ve Çin olmak üzere birkaç büyük firmanın hakimiyetinde olduğu yadsınamaz. Ancak Christof Windeck gelecekte bu ülkedeki küçük şirketler için hala bir fırsat görüyor. “Özellikle Alman orta ölçekli şirketi, konu BT olduğunda her zaman üçüncü sırada yer alan bir şirket. Ve bu da durumu kötü yapmıyor. Geçmiş, her şeyin illa büyük bir değişimle çözülmesi gerekmediğini gösteriyor. ilk vuruş .” Gelecek, hangi modelin hangi büyüklükte, hangi şirket için anlamlı olduğunu ve her şeyden önce ekonomik açıdan anlamlı olduğunu gösterecek. “Bilgisayar gücü var ve çok parası olan insanlar var. Bu yüzden onu kullanıyorlar. Ancak bu formdaki bu büyük modellerin gelecekte olup olmayacağını göreceğiz.”
(igr)
Haberin Sonu
Reklamcılık
Her şey grafik kartlarıyla başladı. Christof Windeck şöyle açıklıyor: “Bunlar aslında yalnızca 3D hızlandırıcılar olarak bilgisayarlara yerleştirildi.” Bu nedenle oyuncular için özellikle ilgi çekiciydi. Genel Amaçlı GPU fikri onlardan geliştirildi. Bu, birçok paralel aritmetik birimden oluşur ve programlanması giderek daha kolay hale gelmiştir. Bu GP GPU’ların artık yalnızca 3D grafikler için değil, genel bilgi işlem görevleri için de kullanılmasının nedeni budur.
Bu, onlarca yıldır sürekli olarak optimize edilmiştir. “Günümüzün yapay zeka hızlandırıcıları öncelikle çok güzel bir şekilde paralelleştirilebilen matris çarpımlarıyla ilgilidir ve bu bilgi işlem hızlandırıcıları, tabiri caizse artık oynatıcının hiçbir işine yaramayan özel aritmetik birimlere sahiptir.” Yapay zekalı bir süper bilgisayar için, bu süper özel hesap makinelerinin binlercesi süper hızlı bellek ve süper hızlı bir arayüzle birbirine bağlanır. “Yani, şu anda inşa edilmekte olan, bu kartlardan birkaç bin tanesinin de bir milyar dolardan fazla maliyete sahip olduğu bilgi işlem kümelerinden bahsediyoruz.”
Büyük Teknoloji yarışta büyük
Parası olan herkes (Meta, OpenAI, Google…) artık kendi yapay zeka modellerini olabildiğince çabuk eğitebilmek için bu pastadan bir parça istiyor. Peki bu, gerekli mali kaynaklara sahip olmayan küçük şirketleri nereye bırakıyor? C’t uzmanı bana büyük şirketlerin teklifini şöyle açıklıyor: “Arkadaşlar, hiç şansınızın olmadığını görüyorsunuz. Bize gelin. Modellerimizi kiralayın veya satın alın, sonra biraz ince ayar yapabilirsiniz -Ayar yapın.” Ancak yapay zeka modellerinin çok daha iyi optimize edilmesi gerektiğini söyleyen sesler de var. Bu, tam olarak bir amaca göre tasarlanmış veya daha büyük modellerden farklı yönleri dikkate alan ince modellerin ortaya çıkmasına neden olacaktır.
Piyasanın şu anda başta ABD ve Çin olmak üzere birkaç büyük firmanın hakimiyetinde olduğu yadsınamaz. Ancak Christof Windeck gelecekte bu ülkedeki küçük şirketler için hala bir fırsat görüyor. “Özellikle Alman orta ölçekli şirketi, konu BT olduğunda her zaman üçüncü sırada yer alan bir şirket. Ve bu da durumu kötü yapmıyor. Geçmiş, her şeyin illa büyük bir değişimle çözülmesi gerekmediğini gösteriyor. ilk vuruş .” Gelecek, hangi modelin hangi büyüklükte, hangi şirket için anlamlı olduğunu ve her şeyden önce ekonomik açıdan anlamlı olduğunu gösterecek. “Bilgisayar gücü var ve çok parası olan insanlar var. Bu yüzden onu kullanıyorlar. Ancak bu formdaki bu büyük modellerin gelecekte olup olmayacağını göreceğiz.”
(igr)
Haberin Sonu