Nvidia GPU Kıtlığı Ortasında Yapay Zeka Çipi Alternatifleri Araştırılıyor

Yapay zeka talebi arttıkça, Nvidia’nın A100 ve H100 gibi GPU’ları azalıyor. Şirketler FPGA’lar, AMD GPU’lar, TPU’lar, merkezi olmayan pazar yerleri ve YZ görevleri için optimize edilmiş CPU’lar gibi alternatifleri araştırıyor.

Ocak 2024’te Blackstone, 25 milyar dolarlık bir YZ veri imparatorluğu kurma yönündeki iddialı planını açıkladı ve OpenAI kısa süre sonra 100 milyar dolarlık Stargate süper bilgisayar projesiyle bunu takip etti. Bu büyük girişimler, 2030 yılına kadar 827 milyar dolara ulaşacağı tahmin edilen YZ teknolojisinin hızlı genişlemesinden yararlanmak için küresel yarışın altını çiziyor. Ancak, bu dalgalanmanın ortasında kritik bir darboğaz ortaya çıktı: GPU’lar.

Dünyanın en büyük GPU üreticisi olan Nvidia, A100 ve H100 modelleri için yoğun bir taleple karşı karşıya. AWS ve Google Cloud gibi hiper ölçeklendiriciler bu GPU’ları temin edebilirken, birçok küçük işletme ve araştırmacı uzun bekleme listelerinde kalıyor. Bu eksiklik, yapay zeka yonga setleri için uygulanabilir alternatifler keşfetme ihtiyacını doğurdu.

Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri (FPGA)

FPGA’lar yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için esneklik ve verimlilik sunar. Bu yeniden programlanabilir entegre devreler belirli uygulamalara göre özelleştirilebilir ve bu da onları paralel işleme için iyi bir alternatif haline getirir. FPGA’lar uygun maliyetli ve düşük gecikme süresine sahip olsalar da, yüksek mühendislik uzmanlığı gerektirirler ve bu da ön maliyetleri artırabilir.

AMD GPU’lar

AMD’nin Instinct MI300 serisi gibi GPU’ları, Nvidia’nın hakimiyetine karşı uygun maliyetli bir çözüm olarak ilgi görüyor. GCN mimarisi ve açık standartlara destek gibi özellikleriyle AMD GPU’lar, özellikle Nvidia’ya alternatif arayan şirketler için yapay zeka iş yükleri için cazip bir seçenektir.

Tensör İşleme Birimleri (TPU’lar)

Google tarafından geliştirilen TPU’lar, makine öğrenimi görevlerini verimli bir şekilde yerine getirmek için tasarlanmıştır. Bu ASIC’ler sinir ağı hesaplamaları için optimize edilmiştir ve enerji tasarrufludur, bu da onları GPU’lara sağlam bir alternatif haline getirir. Ancak bunların kullanılabilirliği şu anda Google Cloud ile sınırlıdır.

Merkezi Olmayan Pazar Yerleri

Merkezi olmayan pazar yerleri, akademik kurumlar veya bireyler gibi çeşitli kaynaklardan atıl GPU kaynaklarını kullanarak başka bir çözüm sunar. Bu platformlar, küçük ve orta ölçekli AI/ML projelerinin üstesinden gelebilecek tüketici sınıfı GPU’lara erişim sağlayarak üst düzey profesyonel sınıf GPU’lar üzerindeki baskıyı hafifletiyor.

Yapay zeka için CPU’lar

CPU’lar sınırlı iş hacmi nedeniyle yapay zeka için daha az verimli olsa da, devam eden çabalar onları yapay zeka uygulamaları için daha uygun hale getirmeyi amaçlamaktadır. Doğal dil işleme ve karmaşık istatistiksel hesaplamalar gibi belirli iş yükleri CPU’lar için daha uygundur, bu da onları belirli kullanım durumları için bir seçenek haline getirir.

Sonuç

Mevcut GPU sıkıntısı yakın zamanda ortadan kalkmayacak, ancak FPGA’lar, AMD GPU’lar, TPU’lar, merkezi olmayan pazar yerleri ve optimize edilmiş CPU’lar gibi yenilikçi alternatifler umut veriyor. YZ teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, bu alternatifler YZ gelişiminin geleceğini şekillendirmede çok önemli bir rol oynayabilir.

Yaratıcımız. Harika NFT koleksiyonları yaratın! 
Yazı işleri ofisini desteklemek - Bitcoin_Man (ETH) / Bitcoin_Man (TON)

Binance Ücretsiz 100$ (özel): Bu bağlantıyı kullan kaydolmak ve ilk aylarda 100$ ücretsiz ve Binance Vadeli İşlemler komisyonundan %10 indirim almak için (Şartlar ve koşullar). 

Bitget - Bu bağlantıyı kullan. Ödül Merkezini kullanın ve 5027 USDT'ye kadar kazanın!(Gözden geçirmek)

Bybit borsasında YAPTIRIM RİSKİ OLMADAN kayıt: Bu bağlantıyı kullan Komisyonlarda ve 30.030 $'a kadar bonuslarda olası tüm indirimler (dahil) Uygulama aracılığıyla kaydolursanız, kayıt sırasında bağlantı alanına girmeniz yeterlidir: WB8XZ4 - (manuel)