Yapay zeka (YZ), veri patlaması ve hızlı teknolojik ilerlemelerle işaretlenen bir dönemde, dünya genelinde endüstrileri dönüştüren dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıktı. Değerli bilgileri ortaya çıkarma ve verimliliği artırma potansiyeli sayesinde, işletmeler YZ altyapısına yatırım yaparak gücünden faydalanmak için artan bir şekilde çaba sarf etmektedir.
Mühendislik.com’a verdiği röportajda, Lenovo’nun YZ iş başkanı Robert Daigle, “Jeneratif YZ kullanımını mümkün kılmak ve ölçekli bilişsel kararlar vermek, finans, imalat, sağlık, perakende ve akıllı şehir uygulamalarında uzak yerlerde dönüşümsel bir etki yaratmaktadır.” dedi.
YZ, çeşitli endüstrilerin ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, uygun fiyatlı ve ölçeklenebilir YZ altyapısı talebi artmıştır. Donanım OEM’leri (orijinal ekipman üreticileri), bu talebi karşılamak için hedefe yönelik çözümler geliştirmektedir.
Yapay Zeka Donanımı
Daigle, “Veri bilimcileri ve YZ uygulamacıları, zamanlarının %77’sini veri ön hazırlık, eğitim, modellenme ve ayarlama görevleriyle geçiriyor.” diye açıklıyor. “Bu iş akışı, güçlü işlemciler (çekirdek sayısı ve saat hızı), bellek ve grafik iş gücüne büyük talep duyar.”
Lenovo, Dell ve HP gibi donanım üreticileri, YZ iş yüklerinin yoğun hesaplama gereksinimlerini yönetmek ve mühendislerin ve veri bilimcilerinin geniş veri kümelerinden değerli bilgiler çıkarmalarını sağlamak için optimize edilmiş YZ odaklı sistemler sunmaktadır. Bu sistemler, YZ çıkarımı için güçlü CPU ve GPU’ları kullanarak verimli gerçek zamanlı karar verme imkanı sağlar ve güçlü sunucular ve yüksek performanslı depolama sistemlerini içerir.
YZ donanım manzarası sadece geleneksel OEM’lerle sınırlı değildir. Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure ve Google Cloud gibi bulut hizmet sağlayıcıları, kendi YZ odaklı donanım çözümlerini geliştirmiştir. Örneğin, AWS, yüksek performanslı ve maliyet etkin YZ çıkarımı sağlamak için tasarlanmış Inferentia adında bir YZ çıkarım yongası geliştirmiştir, Google’ın Tensor İşlem Birimleri (TPU’lar) ise çıkarım ve eğitim görevleri için özel olarak tasarlanmış YZ hızlandırıcılarıdır.
Yapay Zeka Özellikli Depolama
YZ özellikli depolama sistemleri, genellikle büyük veri kümeleri, yüksek veri erişimi hızı ve karmaşık veri işlemeyi içeren YZ iş yüklerinin benzersiz gereksinimlerini ele almak üzere özel olarak tasarlanmış ve optimize edilmiştir. Bu depolama sistemleri, YZ uygulamalarının taleplerini karşılamak için gerekli performansı, ölçeklenebilirliği ve güvenilirliği sağlamayı amaçlar. YZ özellikli depolama sistemleri, aşağıdaki yollarla YZ iş yükleri için optimize edilmiştir:
⦁ Veri aktarım hızı ve bant genişliği: YZ iş yükleri genellikle hızlı bir şekilde işlenmesi gereken büyük veri kümelerini içerir. YZ depolama sistemleri, veri depolama cihazları ile YZ işlem birimleri arasında veri transferini verimli bir şekilde gerçekleştirmek için yüksek veri aktarım hızı ve bant genişliği yetenekleriyle tasarlanmıştır. Bu, verinin YZ modellerine en yüksek hesaplama verimliliğini sağlayacak şekilde iletilmesini sağlar.
⦁ Düşük gecikme süresi: Veri erişim gecikmesini azaltmak, özellikle gerçek zamanlı veya etkileşimli senaryolarda YZ uygulamaları için önemlidir. YZ depolama sistemleri, hızlı veri alımını ve depolamasını sağlamak için okuma ve yazma gecikmesini en aza indirmek için optimize edilmiştir.
⦁ Ölçeklenebilirlik: YZ projeleri genellikle büyük miktarda veri depolama gerektirir ve depolama sistemi büyüyen veri kümelerini karşılamak için kolayca ölçeklenebilir olmalıdır. YZ özellikli depolama çözümleri, kapasite ve performans açısından artan talepleri karşılamak için tasarlanmıştır.
⦁ Paralellik: YZ iş yükleri oldukça paralelleştirilebilir ve YZ için optimize edilmiş depolama sistemleri bu özelliği kullanır. Bu sistemler, birden fazla YZ işlem biriminden eşzamanlı veri erişimini desteklemek üzere tasarlanmıştır, bu da YZ algoritmalarının verimli paralel işlenmesine olanak tanır.
⦁ Veri yönetimi ve katmanlama: YZ depolama sistemleri, akıllı veri yönetimi teknikleri ve katmanlama stratejileri kullanabilir. Sık erişilen veriler veya hemen işlenmesi gereken veriler, yüksek performanslı depolama katmanlarında saklanabilirken, daha az sık kullanılan veriler daha düşük maliyetli, yüksek kapasiteli katmanlarda bulunabilir. Bu katmanlama yaklaşımı, performansı ve maliyet etkinliğini dengelemeye yardımcı olur.
⦁ Veri azaltma ve sıkıştırma: YZ modelleri genellikle büyük miktarda veri gerektirir ve depolama sistemleri, veri bütünlüğünü korurken depolama alanını en aza indirmek için veri azaltma ve sıkıştırma teknikleri kullanabilir. Bu teknikler, depolama alanı tasarrufu sağlayabilir ve veri erişim hızlarını potansiyel olarak artırabilir.
⦁ YZ bilinçli veri yerleştirme: Bazı YZ özellikli depolama sistemleri, veri erişim desenlerini analiz etmek ve veriyi en çok ihtiyaç duyan işlem birimlerine akıllı bir şekilde yerleştirmek için YZ algoritmalarını kullanır. Bu, depolama altyapısı boyunca veri hareketini azaltabilir ve performansı daha da artırabilir.
⦁ Veri güvenliği ve gizlilik: YZ iş yükleri genellikle hassas verilerle ilgilenir, bu nedenle YZ depolama sistemleri veri güvenliği ve gizlilik önlemlerine öncelik verir. Bu, şifreleme, erişim kontrolleri ve ilgili veri koruma düzenlemelerine uyumu içerebilir.
⦁ YZ çerçeveleriyle entegrasyon: YZ depolama çözümleri, popüler YZ çerçeveleri ve kütüphanelerle entegrasyon sunabilir, bu da veri bilimcilerinin ve YZ geliştiricilerinin depolama altyapısıyla sorunsuz bir şekilde çalışmasını kolaylaştırır.
Yapay Zeka Altyapısına Yatırım Yapmak
YZ altyapısı, mühendislerin ve veri bilimcilerinin veriyi işlemesine ve analiz etmesine olanak tanır, böylece zamanında kararlar alınabilir ve yenilikler sağlanabilir. Bir organizasyonun teknoloji yığınına YZ altyapısını entegre etmek, özellikle bütçeleme açısından dikkatli düşünce ve planlama gerektirir.
YZ, işletme operasyonlarının ayrılmaz bir parçası haline geldikçe, şirketler YZ ihtiyaçlarını karşılamak için donanım bütçeleme stratejilerini gözden geçirmeleri gerekmektedir. YZ donanımı, geleneksel hesaplama altyapısına kıyasla daha yüksek ilk maliyetler içerebilir, ancak uzun vadeli faydalar başlangıç yatırımını aşabilir. Operasyonel verimliliği artırma, bilgiye ulaşma süresini hızlandırma ve yenilik sağlama yoluyla YZ altyapısı yatırımları, zaman içinde önemli maliyet tasarrufları ve gelir artışına yol açabilir.
Verinin hızla büyümesi ve YZ’nin dönüştürücü potansiyeli, kapsamlı bir YZ altyapısına kapsamlı bir yatırım gerektirmektedir. Daigle, “Yapılandırmada daha fazla hesaplama platformu seçeneği ve GPU ve hızlandırıcı satıcılarının giderek genişleyen bir ekosistemi, YZ’nin tüm boyutlardaki organizasyonlar için erişilebilir ve uygun maliyetli kalmasına yardımcı olacaktır.” diyor.
