Meta Platformlar, Facebook’un ana şirketi olarak bilinen şirket, bu yıl veri merkezlerinde kendi özel tasarım yapay zeka yongalarını, Artemis adını verdikleri, kullanmaya başlayacak. Bu adım, şirketin Nvidia’nın dominant H100 yongalarına olan bağımlılığını azaltmayı ve yapay zeka çalışma yüklerini yürütme ile ilgili artan maliyetleri ele almaya yöneliktir.
Meta’nın Facebook, Instagram ve WhatsApp gibi hizmetlere generatif yapay zeka ürünlerini entegre etmesi, şirketin hesaplama kapasitesini artırmak için milyarlarca dolar yatırım yapmasını gerektirdi. Bunun için özelleştirilmiş yongaları satın almak ve veri merkezlerini buna göre yeniden yapılandırmak gerekmekteydi.
Meta’nın kendi yongasının başarılı bir şekilde kullanılması, yıllık enerji maliyetlerinde yüz milyonlarca dolarlık tasarrufa ve yonga satın alma maliyetlerinde milyarlarca dolara kadar kazanç sağlayabilir. Ancak şirket, yakın gelecekte hala Nvidia’nın H100 GPU’larına bağımlı olacak. Meta, bu yıl sonuna kadar yaklaşık 350.000 H100 işlemciyi hizmete almayı planlıyor.
Kendi yongasını geliştirmeye karar vermek, Meta’nın içeriğe yönelik yapay zeka silikon projesi için olumlu bir dönüm noktasını simgeliyor. Şirket, 2022 yılında Nvidia’nın GPU’larını tercih etmek için yonga projesinin ilk sürümünü sonlandırma kararı almıştı. Yeni yonga olan Artemis, önceki versiyonuyla aynı odak noktasına sahip olup, sıralama değerlendirmeleri yapmak ve kullanıcı isteklerine yanıt üretmek için algoritmaları kullanmayı içerir.
Meta’dan bir sözcü, “İçsel olarak geliştirdiğimiz hızlandırıcıların, Meta’ya özgü iş yükleri üzerinde en iyi performans ve verimlilik karışımını sunmak için ticari olarak mevcut GPU’larla tamamlayıcı nitelikte olduğunu düşünüyoruz.” şeklinde yorum yaptı.
Meta’nın Nvidia işlemcilerine olan bağımlılığını azaltma çabaları, potansiyel bir değişiklik gösterebilirken, Nvidia’nın GPU’ları şu anda Meta’nın yapay zeka altyapısında önemli bir rol oynamaya devam edecek. Ancak Artemis’in tanıtımı, Meta’nın verimliliği artırmaya ve yapay zeka alanında yenilikleri teşvik etmeye olan bağlılığını vurgulamaktadır.
Sık Sorulan Sorular
1. Meta Platformlar, bu yıl veri merkezlerinde ne kullanmayı planlıyor?
Meta Platformlar, veri merkezlerinde kendi özel tasarım yapay zeka yongalarını, Artemis adını verdikleri, kullanmayı planlıyor.
2. Meta neden kendi yongalarını kullanıyor?
Meta, kendi yongalarını kullanarak Nvidia’nın H100 yongalarına olan bağımlılığını azaltmayı ve yapay zeka çalışma yüklerini yürütme maliyetlerini ele almayı hedefliyor.
3. Meta, hesaplama kapasitesini artırmak için nasıl yatırım yapmıştır?
Meta, Facebook, Instagram ve WhatsApp gibi hizmetlere generatif yapay zeka ürünlerini entegre etmek için milyarlarca dolar yatırım yapmıştır ve özel yongaları satın almak için veri merkezlerini yeniden yapılandırmıştır.
4. Meta, Nvidia’nın H100 yongalarını tamamen değiştirecek mi?
Hayır, Meta, yakın gelecekte hala Nvidia’nın H100 GPU’larına bağımlı olacak ve yıl sonuna kadar yaklaşık 350.000 H100 işlemciye sahip olmayı planlıyor.
5. Meta’nın yeni yongası Artemis’in odak noktası nedir?
Meta’nın yeni yongası Artemis, sıralama değerlendirmeleri yapmak ve kullanıcı isteklerine yanıt üretmek için algoritmaları kullanmayı içeren yapay zeka çıkarımına odaklanmaktadır.
Tanımlar
– Yapay zeka (AI): Özellikle bilgisayar sistemleri tarafından öğrenme, akıl yürütme ve problem çözme gibi görevleri içeren, makineler tarafından insan zekası süreçlerinin simülasyonudur.
– Veri merkezleri: Bilgisayar sistemlerini ve telekomünikasyon ve depolama sistemleri gibi ilişkili bileşenleri barındırmak için kullanılan tesislerdir. Büyük miktarda veriyi depolayabilir, işleyebilir ve yönetebilirler.
– GPU’lar (Grafik İşlem Birimleri): Karmaşık grafik ve paralel hesaplama görevlerini yönetmek üzere tasarlanmış özel işlemcilerdir ve genellikle yapay zeka ve makine öğrenme uygulamalarında kullanılırlar.
Önerilen İlgili Linkler:
1. Yapay zeka – Wikipedia (https://tr.wikipedia.org/wiki/Yapay_zeka)
2. Veri merkezleri – Wikipedia (https://tr.wikipedia.org/wiki/Veri_merkezi)
3. Nvidia GPU Hızlandırılmış Uygulamaları (https://www.nvidia.com.tr/object/gpu-accelerated-applications-tr.html)
The source of the article is from the blog radardovalemg.com