OpenAI’nin başkanı Sam Altman’ın bir çip girişimi kurmak istediğini ilk duyduğumuzda etkilendik ama bunu, bir şirketin hazır işlemciler kullanmak yerine özel silikonu benimsemesinin başka bir standart durumu olarak değerlendirdik. Bununla birlikte, yapay zeka çipleri için bir fabrika ağı oluşturmak üzere potansiyel yatırımcılarla 5 ila 7 trilyon dolar toplayacağı bildirilen toplantıları, tüm dünyadaki yarı iletken endüstrisinin yıllık 1 trilyon dolar civarında olduğu tahmin edilirken aşırı bir rakam. Nvidia’dan Jensen Huang, yalnızca yapay zekaya yönelik alternatif bir yarı iletken tedarik zinciri oluşturmak için çok fazla yatırım gerektiğine inanmıyor. Bunun yerine, endüstrinin performansı artırmaya devam etmek için GPU mimarisi yeniliklerini sürdürmesi gerekiyor; aslında Huang, Nvidia’nın yapay zeka performansını son on yılda zaten 1 milyon kat artırdığını iddia ediyor.
“Bilgisayarların asla daha hızlı olamayacağını varsayarsanız şu sonuca varabilirsiniz: [that] Bütün bunları beslemek için 14 farklı gezegene, üç farklı galaksiye ve dört Güneş’e daha ihtiyacımız var” dedi Jensen Huang. Dünya Hükümeti Zirvesi.
Yapay zeka veri merkezlerine yetecek kadar çip üretmek için trilyonlarca dolar yatırım yapmak, önümüzdeki üç ila beş yıl içinde kıtlık sorununu kesinlikle çözebilir. Ancak Nvidia’nın başkanı, yalnızca yapay zeka için alternatif bir yarı iletken tedarik endüstrisi yaratmanın tam olarak en iyi fikir olmayabileceğine inanıyor çünkü bu, bir noktada aşırı çip arzına ve büyük bir ekonomik krize yol açabilir. Yapay zeka işlemcilerindeki eksiklik, kısmen mimari yeniliklerle eninde sonunda çözülecek ve kendi tesislerinde yapay zeka kullanmak isteyen şirketlerin milyar dolarlık bir veri merkezi kurmasına gerek kalmayacak.
Huang, “Mimari performansının da aynı anda artacağını unutmayın, dolayısıyla daha fazla bilgisayar satın alacağınızı varsayamazsınız” dedi. “Ayrıca bilgisayarların daha hızlı olacağını ve dolayısıyla ihtiyacınız olan toplam miktarın o kadar fazla olmayacağını da varsaymalısınız.”
Aslında, konu yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) performansı olduğunda Nvidia’nın GPU’ları çok hızlı gelişiyor. Nvidia’nın V100 veri merkezi GPU’sunun yarı duyarlı hesaplama performansı 2018’de yalnızca 125 TFLOPS’du, ancak Nvidia’nın modern H200’ü 1.979 FP16 TFLOPS sağlıyor.
Huang, “En büyük katkılardan biri ve bundan bahsettiğiniz için gerçekten minnettarım, yenilik oranıdır” dedi. “Yaptığımız en büyük katkılardan biri, son on yılda bilişimi ve yapay zekayı bir milyon kat ilerletmekti; dolayısıyla dünyaya güç vereceğini düşündüğünüz talep ne olursa olsun, şu gerçeği göz önünde bulundurmalısınız: [computers] ayrıca bunu bir milyon kat daha hızlı yapacaklar [in the next ten years]”
