Yapay zeka benchmark organizasyonu MLCommons, son zamanlarda yayınladığı kapsamlı testler ve sonuçlar ile yüksek performanslı donanımların yapay zeka uygulamalarını çalıştırma hızını ve reaktivitesini değerlendirmektedir. Bu yeni eklenen benchmarklar, güçlü yapay zeka modellerinden gelen zengin verilerle cevap üretme sürecindeki AI yongalarının ve sistemlerinin verimliliğini ölçmeye odaklanmaktadır.
Bu testlerin sonuçları, ChatGPT gibi yapay zeka uygulamalarının kullanıcı sorgularına hızlı bir şekilde yanıt verebilme yeteneğine dair değerli içgörüler sunmaktadır. Meta Platforms tarafından geliştirilen Llama 2 adlı benchmark, büyük dil modelleri için soru-cevap senaryolarının hızını özellikle değerlendirmektedir. Llama 2, etkileyici 70 milyar parametreye sahiptir.
MLCommons, Llama 2’nin yanı sıra metin-ile-görüntü oluşturmayı odaklayan MLPerf adında yeni bir benchmarking aracını da tanıtmıştır. Bu benchmark, Stability AI’ın Stable Diffusion XL modelini kullanmaktadır. Değerlendirildiğinde, Google’ın Alphabet, Supermicro ve Nvidia gibi saygın şirketler tarafından üretilen Nvidia’nın H100 yonga setlerine sahip sunucular, ham performans açısından açık bir şekilde en iyi sonuçları elde etmiştir. Diğer yandan, çeşitli sunucu üreticileri Nvidia’nın L40S yonga setlerine dayalı tasarımlarını sunmuşlardır; bu tasarımlar, görüntü oluşturma benchmarklarında rekabetçi performans göstermiştir.
Krai adında bir sunucu üreticisi ise, görüntü oluşturma benchmarkunda Qualcomm AI yongasını kullanan farklı bir yaklaşım sergilemiştir. Bu alternatif yonga, Nvidia’nın son teknoloji işlemcilerine kıyasla önemli ölçüde daha az enerji tüketmiştir ve daha çevre dostu bir yaklaşımı vurgulamıştır. Ayrıca Intel, Gaudi2 hızlandırıcı yongalarını içeren bir tasarım sunarak, elde edilen sonuçları “sağlam” olarak nitelendirmiştir.
Ham performans hala yapay zeka uygulamalarını dağıtma sürecinde önemli bir faktör olsa da, gelişmiş AI yongalarının enerji tüketimi endüstri için ciddi bir endişe kaynağıdır. AI şirketleri, güç tüketimini en aza indirgeyerek en iyi performansı sunan yongaları geliştirmeyi hedeflerler. Bu nedenle, MLCommons, güç tüketimini ölçmeye odaklanan ayrı bir benchmarking kategorisine sahiptir.
Bu son benchmark sonuçları, hem AI donanım üreticileri hem de AI uygulamalarını uygulamayı hedefleyen şirketler için değerli bilgiler sunmaktadır. Hem hızı hem de verimliliği vurgulayarak, bu testler, yapay zeka teknolojisinin ilerlemesini teşvik etmede önemli bir kaynak olarak hizmet etmektedir.
Sık Sorulan Sorular
MLCommons tarafından tanıtılan yeni benchmarklar nelerdir?
MLCommons, güçlü AI modellerinden gelen cevapları üretebilen AI yongalarının ve sistemlerinin hızını ve verimliliğini değerlendiren benchmarklar tanıttı. Ayrıca metin-ile-görüntü oluşturma için bir benchmark da tanıtıldı.
Benchmarklarda olağanüstü performans sergileyen sunucular hangileridir?
Google’ın Alphabet, Supermicro ve Nvidia gibi şirketler tarafından üretilen Nvidia’nın H100 yonga setlerine sahip sunucular, metin-ile-görüntü oluşturma benchmarklarında olağanüstü performans sergiledi.
Alternatif yongalara sahip tasarımlar umut vadeder sonuçlar gösterdi mi?
Evet, Krai adlı bir sunucu üreticisi, görüntü oluşturma benchmarklarında enerji verimliliği sergileyen Qualcomm AI yongalı bir tasarım sundu.
Neden güç tüketimi AI şirketleri için önemli bir faktördür?
Gelişmiş AI yongaları önemli miktarda enerji tüketir, bu da güç tüketiminin performansı optimize etmek ve güç kullanımını en aza indirmek isteyen AI şirketleri için önemli bir zorluk haline gelmesine neden olur.
Bu benchmarklar AI endüstrisine nasıl fayda sağlar?
Benchmark sonuçları, AI donanım üreticileri ve AI uygulamalarını uygulamayı hedefleyen şirketler için değerli içgörüler sunarak, yapay zeka teknolojisinin ilerlemesine ve gelişmesine yardımcı olur.
Daha fazla bilgi için MLCommons ve benchmarkları hakkında, resmi web sitelerini ziyaret edebilirsiniz: mlcommons.org
