HaberlerYapay ZekaNVIDIA’nın yapay zekadaki etkileyici rolü

NVIDIA platformu, veri işlemeden AI modellerinin eğitim uygulamalarından dağıtıma kadar uçtan uca geliştirilmesini sağlıyor.
8 Kasım 201917

Yapay zeka kullanımı hayatımıza yayılıyor ve bu hem başlangıç ​​araştırmasında hem de dağıtımda muazzam yeni iş yükleri yaratıyor. NVIDIA GPU’lar bu iş yüklerini hızlandırmada önemli bir role sahip. Bulut ortaklarıyla birleştiğinde, NVIDIA GPU’ların kullanım maliyeti de kolaylaşıyor.

NVIDIA’nın yapay zekadaki etkileyici rolü

30 Eylül 2012’de, bilgisayar dünyasında önemli bir şey değişti. Bir bilgisayar programı 14 milyondan fazla görüntünün içeriğini doğru bir şekilde belirleyebildi. ImageNet yarışmasının galibi o yıl, yüzde 85 civarında bir doğrulukla AlexNet adında bir sistemdi. 

Bu yapay zekanın atılımını mümkün kılan, makine öğrenimini (ML) hızlandırmak için grafiksel işlem birimlerinin (GPU’lar) kullanılmasıydı. Bu atılım, GPU’ların üreticisi için NVIDIA için önemli bir fırsatın habercisi oldu.

NVIDIA’nın uzun süredir oyunculara sattığı GPU kartlarının şimdi önemli bir yeni uygulaması vardı: makine öğrenmesini hızlandırmak (ML) ve AI.

2006’da NVIDIA, kartlarının alternatif kullanımını sağlamak için CUDA yazılım kütüphanesini ve API’ını başlattı ancak 2012’deki ImageNet yarışması, AI için GPU kullanımını ana akıma getirdi.

Günümüzde birçok alandaki araştırmacı, şirketlerin GPU’larını ve ayrıca AI/ML iş yükleri için NVIDIA GPU örnekleri sunan tüm büyük bulut servis sağlayıcılarını kullanıyor. Bunlar arasında Alibaba Cloud, Amazon İnternet Servisleri, Google Cloud, IBM Cloud, Microsoft Azure ve Oracle Cloud bulunuyor.

AI model eğitimi için, NVIDIA platformu temel olarak eğitim süresini önemli ölçüde azaltarak bir zaman makinesi sağlıyor. Bu, veri bilimcilerin ve araştırmacıların yeni AI modelleri oluşturmak ve birçok farklı kullanım durumlarını çözmek için daha hızlı yinelemelerine yardımcı oluyor. Haftalar sürebilecek AI modelleri veya alternatifleri, şimdi NVIDIA ürünleriyle dakikalar ve saatler içinde eğitilebiliyor.

Bu AI modelleri, konuşma durumundaki AI, videoyu anlama ve önerilerde bulunma gibi uygulamalarda kullanıldığında NVIDIA platformu, gerçek zamanlı işlemeyi sağlıyor ve milyarlarca kullanıcıya verimli bir şekilde hizmet ediyor.

AI ve ML iş yüklerini hızlandırmak için GPU’ların kullanılması birçok farklı faktöre bağlı olarak genellikle 100 kat daha hızlı bir şekilde büyük fark yaratabilir. Bilim ve kriptografi gibi diğer yoğun hesaplama gerektiren uygulamalar GPU kullanımından yararlanabilir.

NVIDIA GPU’lar, AI, ML ve HPC uygulamaları için dünyanın en verimli enerji çözümlerini sağlıyor. NVIDIA GPU’lardaki Tensor Cores gibi yenilikler, AI için gereken en yüksek enerji verimliliğine sahip benzersiz performans seviyeleri sunuyor.

NVIDIA ekosistemiyle birlikte işlemci tasarımından sistemlere, süper bilgisayarlara ve tam ölçekli veri merkezlerine kadar her tasarım düzeyinde enerji verimliliğine odaklandı. NVIDIA GPU’lar ayrıca AI iş yükleri için geleneksel CPU sunucularından 20-25 kat daha verimlidir. Sonuç olarak NVIDIA GPU’lar, dünyadaki en enerji tasarruflu en iyi 25 süper bilgisayar sisteminden 23’ünün gücünü kullanıyor.