Yapay Zeka alanındaki en son gelişmeleri sunmak ve tartışmak üzere endüstri liderlerini, araştırmacıları ve geliştiricileri bir araya getiren Nvidia’nın GTC (GPU Teknoloji Konferansı), San Jose, California’da dalgalar yaratmaya devam ediyor. “AI Woodstock” olarak adlandırılan etkinlik, Nvidia, OpenAI, xAI, Meta, Google ve Microsoft gibi endüstri devlerini; L’Oréal, Lowe’s, Shell ve Verizon gibi büyük şirketlerin yöneticilerini bir araya getirdi.
Konferans sırasında Nvidia CEO’su Jensen Huang, şirketin en son grafik işlem birimi (GPU) olan Blackwell GPU’yu tanıttı. Bu yeni yonga, önceki H100 GPU’ya kıyasla 80 milyar tranzistörü olanıp aşarak etkileyici 208 milyar tranzistöre sahip. Blackwell GPU’nun daha büyük yongaları, eğitim için iki kat daha fazla hız sunarken eğitimli modellerden çıktı üretirken (çıkarım olarak adlandırılır) beş kat daha hızlıdır. Nvidia, ayrıca Grace CPU’suna bağlı iki Blackwell GPU içeren güçlü GB200 “süper yongayı” tanıttı, mevcut Grace Hopper MGX birimlerini aşarak veri merkezlerinde kullanılan birimlerden daha iyi performans sunuyor.
Blackwell GPU’nun dikkate değer bir yönü ise enerji profili; Nvidia, bu profili pazarlamak için avantaj sağlıyor. Güçlü yongaların geçmişte daha fazla enerji tükettiği ve enerji verimliliğinin saf performansın gerisinde kaldığı bilinmektedir. Ancak Blackwell GPU’nun tanıtımı ile, Huang, eğitim sırasında azalmış güç tüketimini vurgulayarak daha büyük hızı ön plana çıkarıyor. 2.000 Blackwell GPU kullanarak ultra büyük yapay zeka modellerini eğitmek, aynı eğitim süreci için 15 megawatt tüketen eski GPU’ların aksine 90 gün boyunca 4 megavat elektrik gerektirir. Bu önemli güç tüketim farkı, yapay zeka teknolojisiyle ilişkili maliyet ve karbon ayak izi endişelerine cevap veriyor.
Enerji tüketimine odaklanma, şirketleri üretken yapay zeka devrimini tamamen kabul etmekten kaçınmaya iten AI’nın maliyetlerini ve çevresel etkileri hakkında giderek artan farkındalığın önemli bir parçasıdır. Örneğin, bulut sağlayıcılar, yalnızca yonga maliyetlerini hesaba katmakla kalmayıp aynı zamanda veri merkezlerinin enerji tüketimi ve soğutma gereksinimleri için yüksek ücretler talep eder. Nvidia, bu endişeyi tanır ve Blackwell’in enerji verimliliğini vurgulayarak hafifletmey
Ayrıca, Nvidia, AI uzmanlarının, daha küçük, daha az enerji tüketen modellerle bile GPT-4 gibi büyük, enerji yoğun modellerin performansını taklit etmek için yollar bulduğunun altını çizdi.
Enerji verimliliğinin varlığının önemi nedir?
Enerji verimliliği, yapay zeka teknolojisinin maliyeti ve çevresel etkisi hakkında endişeleri ele almak için kritik öneme sahiptir. AI eğitimi ve sonuç çıkarma sırasındaki güç tüketimini azaltarak şirketler, giderleri hafifletebilir ve sürdürülebilirlik çabalarına katkıda bulunabilir.
Nvidia GTC konferansı nedir?
Nvidia’nın GTC (GPU Teknoloji Konferansı), GPU teknolojisi ve yapay zeka uygulamalarındaki son gelişmeleri sergilemek ve tartışmak için endüstride önde gelen etkinliklerden biridir.
Yenilenebilir enerjinin yapay zeka alanındaki rolü nedir?
AI işlemlerinin çoğunun gerçekleştiği veri merkezlerinin çoğu artık yenilenebilir enerji veya düşük karbonlu nükleer enerjiyle çalışmaktadır. Bulut servis sağlayıcılarının yenilenebilir enerjiye olan bağlılığı, yenilenebilir enerji şirketlerinin daha büyük projeler geliştirmesi için teşvik etmiştir, bu da herkes için daha fazla yenilenebilir enerjiye erişimi artırmıştır.
Yapay zekanın enerji tüketiminin sürdürülebilirlik açısından azaltılmasının neden önemli olduğu nedir?
AI’nın benimsenmesi arttıkça ve modeller daha büyük hale geldikçe, enerji talebi özellikle yenilenebilir enerji açısından arzı aşabilecektir. Enerji verimliliğine odaklanarak ve yeni yaklaşımları araştırarak…
The source of the article is from the blog hashtagsroom.com
