Uzmanlaşmış donanım, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) alanında devrim yaparak karmaşık görevlerin daha hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesine olanak tanıyor. Bu, geleneksel genel amaçlı donanımdan uzmanlaşmış çiplere geçiş, AI ve ML uygulamalarının artan taleplerini karşılamak amacıyla gerçekleşmektedir.
NVIDIA gibi şirketler uzun süredir AI çip pazarını domine etse de, Google gibi firmaların girişiyle rekabet artmaktadır. Google, Tensor Processing Units (TPU’lar) ile önemli adımlar atmış ve Amazon son zamanlarda eğitim sistemleri için özel bir AI çipi olan Trainium2’yi tanıtmıştır. Cerebras, SambaNova Systems, Graphcore ve Tenstorrent gibi start-up’lar da AI donanım çözümlerine yeni bakış açıları getirmektedir.
Ancak, bu uzmanlaşmış donanıma geçiş, DevOps ekipleri için zorluklar doğurmaktadır. Performans taşınabilirliğini sağlamak, uygulamaların farklı bilgi işlem mimarilerinde minimal değişikliklerle verimli bir şekilde çalıştığından emin olmayı gerektiren önemli bir zorluktur.
Değişen algoritmalar ve modelleriyle bilişsel hesaplamaın karmaşıklığı, çeşitli donanımlar arasında tutarlı bir yazılım deneyimi sağlamayı zorlaştırmaktadır. Bu sorunu çözmek için organizasyonlar, ortamlarını maksimum verimlilik için optimize etmelidir, hatta iş yükü bilinmediğinde bile. Bu optimizasyon süreci, sürekli bütünleştirme ve sürekli dağıtım (CI/CD) boru hatlarını içeren performans testleri ve doğrulamaları gerektiğinde daha karmaşık hale gelmektedir.
Organizasyonlar uzmanlaşmış donanımı benimserken, operasyon ekipleri ve müşteriler için bilgi kümeleri ve gereksiz karmaşıklıklar oluşturma potansiyeli vardır. Yalnızca belirli bir tür donanım veya uygulama kullanım senaryosuna odaklanan uzmanlar, inovasyonu teşvik edebilir ancak işbirliğine ve bilgi paylaşımına engel oluşturabilirler.
Bu zorluklarla başa çıkmak ve uzmanlaşmış donanımın potansiyelinden faydalanmak için DevOps ekipleri çeşitli stratejiler uygulayabilir. Amerika Enerji Bakanlığı’nın Exascale Computing Projecti gibi devam eden araştırma ve geliştirme çalışmaları, performans taşınabilirliği destekleyen yeni metodolojiler ve araçlar geliştirebilir. Varolan araçlar olan konteynerleştirme, benchmarklama ve profilleme, ve kod taşınabilirlik kitaplıkları da, dağıtım standartlarını belirleyerek ve yazılımı farklı donanım konfigürasyonları için optimize ederek performans taşınabilirliğine katkı sağlayabilir.
Sonuç olarak, anahtar, yinelemeli gelişimi ve sürekli iyileştirmeyi önceliklendiren çevik metodolojileri benimsemekte yatar. Bu yaklaşımları benimseyerek ve uzmanlaşmış donanımın yeteneklerinden faydalanarak, DevOps ekipleri AI ve ML teknolojilerinin tam potansiyelini açığa çıkarabilir.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com