Eğitim ve Çıkarım: Yapay Zeka Madalyonunun İki Yüzü
Çıkarımın önemini anlamak için, onu karşıtı olan eğitimden ayırmak önemlidir. Yapay zeka modelleri, akıllı uygulamaları yönlendiren motorlar, iki farklı aşamadan geçer:
Eğitim (Training): Bu, yapay zeka modelinin büyük veri kümelerinden öğrendiği, yoğun hesaplama gerektiren aşamadır. Bunu, modelin zekasını geliştirmek için büyük miktarda bilgi emdiği bir okula gitmesi gibi düşünün. Bu aşama muazzam işlem gücü gerektirir ve Nvidia’nın GPU’ları (Grafik İşlem Birimleri) tarihsel olarak burada üstünlük sağlamıştır ve eğitimde yer alan karmaşık hesaplamaları işlemek için gereken paralel işlem yeteneklerini sunar.
Çıkarım (Inference): Model eğitildikten sonra, dağıtılmaya ve çalışmaya hazırdır. Çıkarım burada devreye girer. Çıkarım, eğitilmiş modeli yeni verilere dayalı tahminler veya kararlar almak için kullanma sürecidir. Bu, modelin mezun olup bilgisini gerçek dünyada uygulaması gibidir. Eğitimden daha az hesaplama gerektirmesine rağmen, çıkarım hız, verimlilik ve genellikle düşük güç tüketimi gerektirir.
Bu ayrım çok önemlidir, çünkü eğitim ve çıkarım için donanım gereksinimleri önemli ölçüde farklılık gösterir. Nvidia’nın GPU’ları eğitim pazarında hakimken, çıkarım pazarı daha çeşitli ve rekabetçi bir ortam sunar.
Çıkarım Neden Önem Kazanıyor?
Yapay zeka çip pazarında çıkarımın artan önemine katkıda bulunan birkaç faktör vardır:
Yapay Zeka Uygulamalarının Yaygınlaşması: Yapay zeka artık araştırma laboratuvarları ve teknoloji devleriyle sınırlı değil. Akıllı telefonlardan ve akıllı evlerden otonom araçlara ve tıbbi teşhislere kadar hayatımızın her alanına hızla nüfuz ediyor. Bu yaygın dağıtım, yapay zeka modellerini kullanma süreci olan çıkarımın, benzeri görülmemiş bir ölçekte gerçekleştiği anlamına gelir.
Uç Bilişim (Edge Computing): Uç bilişimin yükselişi bir diğer önemli etkendir. Uç bilişim, verileri merkezi bulut sunucularına göndermek yerine kaynağa daha yakın işlemeyi içerir. Bu, otonom araçlar veya endüstriyel otomasyon gibi gerçek zamanlı yanıtlar gerektiren uygulamalar için çok önemlidir. Genellikle güç kısıtlı ortamlarda çalışan uç cihazlar, düşük güçlü, verimli çıkarım için optimize edilmiş yongalara ihtiyaç duyar.
Maliyet Optimizasyonu: Bir yapay zeka modelini eğitmek bir kerelik (veya seyrek) bir maliyet olsa da, çıkarım devam eden bir operasyonel giderdir. Yapay zeka dağıtımları ölçeklendikçe, çıkarım maliyeti önemli hale gelebilir. Bu, enerji tüketimini ve genel operasyonel maliyetleri azaltarak çıkarımı daha verimli bir şekilde gerçekleştirebilen yongalara olan talebi artırıyor.
Gecikme Gereksinimleri: Birçok yapay zeka uygulaması, özellikle gerçek zamanlı etkileşimleri içerenler, düşük gecikme süresi gerektirir. Bu, yapay zeka modelinin verileri işlemesi ve bir yanıt oluşturması için geçen sürenin minimum olması gerektiği anlamına gelir. Çıkarım için optimize edilmiş yongalar, bu gecikmeyi en aza indirmek ve daha hızlı ve daha duyarlı yapay zeka deneyimleri sağlamak için tasarlanmıştır.
Yapay Zeka Modellerinin Olgunlaşması: Yapay zeka modelleri daha karmaşık ve özelleşmiş hale geldikçe, optimize edilmiş çıkarım donanımına olan ihtiyaç artar. Genel amaçlı GPU’lar, eğitim için mükemmel olsa da, belirli, yüksek düzeyde ayarlanmış yapay zeka modellerini çalıştırmak için en verimli çözüm olmayabilir.
Meydan Okuyanlar Ortaya Çıkıyor: Çeşitlenen Bir Ortam
Çıkarımın artan önemi, Nvidia’nın hakimiyetine meydan okumak isteyen bir rakip dalgasını çekiyor. Bu şirketler, bu gelişen pazarda yer edinmek için çeşitli stratejiler ve teknolojiler kullanıyor:
Özel Mimarilere Sahip Startup’lar: Çok sayıda startup, özellikle çıkarım için tasarlanmış yongalar geliştiriyor. Bu yongalar genellikle doğal dil işleme veya bilgisayarla görme gibi belirli yapay zeka iş yükleri için optimize edilmiş yeni mimarilere sahiptir. Örnekler arasında Graphcore, Cerebras Systems ve SambaNova Systems gibi şirketler yer alır. Bu şirketler, özel donanımın belirli çıkarım görevlerinde genel amaçlı GPU’lardan daha iyi performans gösterebileceği fikrine güveniyorlar.
FPGA Tabanlı Çözümler: Alan Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA’lar), geleneksel GPU’lara ve ASIC’lere (Uygulamaya Özel Entegre Devreler) esnek bir alternatif sunar. FPGA’lar üretimden sonra yeniden programlanabilir ve farklı yapay zeka modellerine ve algoritmalarına uyarlanmalarını sağlar. Xilinx (şimdi AMD’nin bir parçası) ve Intel gibi şirketler, uyarlanabilir ve verimli çıkarım çözümleri sağlamak için FPGA’lardan yararlanıyor.
ASIC Geliştirme: ASIC’ler, belirli bir amaç için tasarlanmış özel yongalardır. Yapay zeka bağlamında, ASIC’ler belirli çıkarım iş yükleri için maksimum performans ve verimlilik sağlamak üzere tasarlanabilir. Google’ın kendi veri merkezlerinde yaygın olarak kullanılan Tensor İşlem Birimi (TPU), hem eğitim hem de çıkarım için tasarlanmış bir ASIC’e en iyi örnektir. Diğer şirketler de çıkarım pazarında rekabet avantajı elde etmek için ASIC geliştirmeyi sürdürüyor.
Yapay Zeka Tekliflerini Genişleten Yerleşik Yonga Üreticileri: Intel, AMD ve Qualcomm gibi geleneksel yonga üreticileri de boş durmuyor. Yapay zeka çıkarımı için optimize edilmiş yongaları içerecek şekilde ürün portföylerini aktif olarak genişletiyorlar. Örneğin Intel, CPU uzmanlığından yararlanıyor ve konumunu güçlendirmek için yapay zeka hızlandırıcılarında uzmanlaşmış şirketleri satın alıyor. AMD’nin Xilinx’i satın alması, çıkarım için güçlü bir FPGA tabanlı platform sağlıyor. Mobil işlemcilerde lider olan Qualcomm, akıllı telefonlarda ve diğer uç cihazlarda yapay zeka uygulamalarına güç sağlamak için yongalarına yapay zeka hızlandırma yetenekleri entegre ediyor.
Kendi Yongalarını Tasarlayan Bulut Sağlayıcıları: Amazon Web Services (AWS) ve Google Cloud gibi büyük bulut sağlayıcıları, çıkarım da dahil olmak üzere yapay zeka iş yükleri için giderek daha fazla kendi özel yongalarını tasarlıyor. Örneğin AWS’nin Inferentia yongası, bulutta çıkarımı hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu eğilim, bulut sağlayıcılarının altyapılarını kendi özel ihtiyaçları için optimize etmelerine ve harici yonga satıcılarına olan bağımlılıklarını azaltmalarına olanak tanır.
Çıkarım Hakimiyeti Savaşı: Önemli Hususlar
Yapay zeka çıkarım pazarındaki rekabet sadece ham işlem gücüyle ilgili değil. Başarıyı belirlemede birkaç başka faktör de çok önemlidir:
Yazılım Ekosistemi: Güçlü bir yazılım ekosistemi, geliştiricileri çekmek ve yapay zeka modellerini belirli bir yongaya dağıtmayı kolaylaştırmak için çok önemlidir. Nvidia’nın paralel bir hesaplama platformu ve programlama modeli olan CUDA platformu, eğitim pazarında büyük bir avantaj olmuştur. Rakipler, donanımlarını desteklemek için sağlam yazılım araçları ve kitaplıkları geliştirmek için çok çalışıyorlar.
Güç Verimliliği: Daha önce belirtildiği gibi, güç verimliliği, özellikle uçtaki birçok çıkarım uygulaması için kritik öneme sahiptir. Watt başına yüksek performans sağlayabilen yongalar önemli bir avantaja sahip olacaktır.
Maliyet: Çıkarım yongalarının maliyeti, özellikle büyük ölçekli dağıtımlar için önemli bir husustur. Performansı korurken rekabetçi fiyatlandırma sunabilen şirketler iyi konumlanacaktır.
Ölçeklenebilirlik: Çıkarım dağıtımlarını verimli bir şekilde ölçeklendirme yeteneği çok önemlidir. Bu, yalnızca tek tek yongaların performansını değil, aynı zamanda bir kümedeki birden çok yongayı bağlama ve yönetme yeteneğini de içerir.
Esneklik ve Programlanabilirlik: ASIC’ler belirli iş yükleri için yüksek performans sunarken, GPU’ların ve FPGA’ların esnekliğinden yoksundurlar. Gelişen yapay zeka modellerine ve algoritmalarına uyum sağlama yeteneği, birçok kullanıcı için önemli bir husustur.
Güvenlik: Yapay zekanın sağlık ve finans gibi hassas uygulamalarda artan kullanımıyla birlikte güvenlik her şeyden önemli hale geliyor.
Çıkarımın Geleceği: Çok Yönlü Bir Ortam
Çıkarım pazarı önemli bir büyüme ve çeşitlenme için hazır. Nvidia’nın eğitim alanında yaptığı gibi tek bir şirketin hakim olması pek olası değil. Bunun yerine, farklı yonga mimarileri ve satıcılarının belirli ihtiyaçlara ve uygulamalara hitap ettiği çok yönlü bir ortam görmemiz muhtemel.
Rekabet, inovasyonu teşvik edecek ve yapay zeka ile mümkün olanın sınırlarını zorlayacak kadar şiddetli olacak. Bu, sonuçta kullanıcılara fayda sağlayacak, daha hızlı, daha verimli ve daha uygun fiyatlı yapay zeka çözümlerine yol açacaktır. Çıkarımın yükselişi sadece Nvidia’nın hakimiyetine meydan okumakla ilgili değil; yapay zekanın tüm potansiyelini ortaya çıkarmak ve onu daha geniş bir uygulama ve endüstri yelpazesi için erişilebilir kılmakla ilgilidir. Önümüzdeki yıllar, yapay zeka çip pazarının bu kritik segmenti için belirleyici bir dönem olacak ve yapay zekanın dünya çapında nasıl dağıtıldığı ve kullanıldığının geleceğini şekillendirecek.