Bilmeniz gerekenler
- Teknoloji sektörü analisti Patrick Moorhead, tek bir üretken yapay zeka modelinin Çin’deki birden fazla veri merkezinde çalıştığını iddia ediyor.
- Çin’deki araştırmacılar, tutarlı bir dizi eşleşen GPU’ya güvenmek yerine, çeşitli markaların “onaylanmamış” birimlerini birleştiriyor.
- Tek bir üretken yapay zeka modelinin iş yükünü çeşitli konumlara bölmek, teknolojiyle eşanlamlı olan güç sınırlarını çözebilir.
Devam eden ithalat kısıtlamaları ve NVIDIA’yı yaklaşık 5 milyar dolar değerinde yapay zeka çipi göndermekten caydıran doğrudan engellemeler efsanesine rağmen, Çin’deki üretken yapay zekanın durumu yavaşlayacak gibi görünmüyor. Aksine, ülke, NVIDIA’nın A800 ve H800 AI ve HPC GPU’larını yerel pazarda satmasının engellenmesinin ardından kalan kaynaklarını bir havuzda topluyor ve birden fazla, ayrı verilerde “onaylanmamış” donanımları birleştirmenin akıllı yollarını icat ediyor gibi görünüyor merkezler.
Çin, ABD’den çok daha fazla düğüme ve daha düşük performanslı donanıma sahip yapay zeka eğitim kümeleri oluşturma ve çalıştırma konusunda çok başarılı oldu. Çin aynı zamanda birden fazla veri merkezinde tek bir GAI modelini eğiten ilk ülke oldu. Bunu bu hafta GSA toplantısında birinden keşfettim… https://t.co/3gAw78vs9927 Eylül 2024
Teknoloji endüstrisi analisti Patrick Moorhead, X (eski adıyla Twitter) aracılığıyla hak talebinde bulundu Çin’in, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki üretken yapay zeka geliştiricilerinin kullanabileceği donanımdan “düşük performanslı donanım” konusunda üstün olduğunu ve yakın zamanda “birden fazla veri merkezinde tek bir GAI modelini eğiten ilk ülke” haline geldiğini söyledi. Bir NDA (Gizlilik Anlaşması) ile korunan bir görüşme sırasında kaynağın “çok büyük bir şirket” olması nedeniyle bu biraz şüphe uyandırıyor, ancak bu, Microsoft ve Google’ın yapay zeka çabalarında görülen devasa elektrik tüketimine gerçekçi bir çözüm olacaktır. .
Çin, en yeni GPU’lar olmadan yapay zekayı nasıl ileriye taşıyor?
Amerika Birleşik Devletleri hükümetinin kısıtlamaları NVIDIA’yı yapay zeka hesaplamaları için özel olarak tasarlanmış A100, A800, H100 ve H800 GPU’larını göndermek üzere lisans almaya zorlasa da, ülke yaratıcı ve alışılmadık geçici çözümler bulduğu için bu durum Çin’in üretken yapay zeka çabalarını durdurmadı. Öncelikle bir taktik “Farklı markalara ait GPU’ları tek bir eğitim kümesinde birleştirin” (Tom’s Hardware aracılığıyla) araştırmacılarının elindeki donanımla ilerlemeye devam etmesini sağlıyor.
NVIDIA dünyanın önde gelen GPU üreticisi olabilir, ancak veri merkezlerini Huawei’nin “Ascend” AI serisi gibi markaların alternatifleriyle desteklemek, en son teknolojiye sahip bileşenlerle olduğundan daha yavaş bir hızda olsa bile Çin’in çabalarının büyümesini sağlıyor.
Bu “birleştirilmiş” yapay zeka işleme çabalarını birden fazla veri merkezine bölmek, Elon Musk’un bu yılın başlarında öngördüğü “2025 yılına kadar yeterli gücün (yapay zeka için) olmayacağı” endişelerine daha fazla çözüm olabilir, ancak şüphesiz ki bu muazzam bir artışın sinyalini veriyor. Üretken yapay zekanın büyümesi ve süper zekanın, Sam Altman’ın ABD merkezli OpenAI gibi iyi donanımlı firmalardan yalnızca “birkaç bin gün” uzakta olabileceğine dair bir miktar güvenilirlik sağlıyor.
Her şeyden önce bu küçük bilgi, kitleler tarafından nasıl karşılanırsa karşılansın, yapay zekanın geçici bir heves olmadığını kanıtlıyor. Çin, kısıtlamalarına rağmen üretken yapay zekaya doğru genişlemeye devam ederken, Batı, NVIDIA’nın üst düzey yapay zeka GPU’larına neredeyse sınırsız erişimle büyürken Microsoft, Meksika’ya 1,3 milyar dolarlık bir yatırım yapıyor. Çinli araştırmacıların veri merkezleri üzerinde tek bir model çalıştırarak önemli bir kazanım elde edip edemeyeceği henüz belli değil ancak ABD’nin yaptırımlarının onları hiçbir şekilde caydırmadığı açık.
