![En büyük AI süper bilgisayarına sahip olan Google mı yoksa Nvidia mı?](https://kilalu.blog/news/2024-07-29-23:35/En büyük AI süper bilgisayarına sahip olan Google mı yoksa Nvidia mı?.jpg)
Google’ın ChatGPT ile rekabet etmesi gereken harika dil modeli Bard’ın hayal kırıklıkları, bize Mountain View’in yapay zeka (AI) konusunda bir dev olduğunu unutturmamalı. Şirketin araştırmacıları, 5 Nisan’da bu alandaki lider Nvidia’dan daha verimli olan şirket içi yapay zeka süper bilgisayarını tanıttıklarında hatırlamak istedikleri şey buydu.
Google çok erken gömülmek istemiyor
Nvidia, AI’ları eğitmek ve çalıştırmak için tasarlanan çip pazarının yaklaşık %90’ını oluşturuyor. A100 yongaları sayesinde OpenAI’nin ChatGPT’si oluşturuldu. Google’ın gıdıklamak için geldiği durum budur. Şirket, şirket içi çiplere dayalı süper bilgisayarının, aynı boyutta, rakibinden %20 ila %70 daha hızlı olduğunu ve %30 ila %90 daha az enerji kullandığını iddia ediyor.
Google, yapay zeka dünyasında basit bir rakip olmaktan çok uzak, hatta dev uzun zamandır bir köprübaşı oldu. Firma ürünlerinin pazarlama adımını atlamışsa teknolojisi vardır.
Çarşamba günü Oklahoma’da tanıtılan süper bilgisayar aslında 2020’den beri çalışıyor. Midjourney metin tabanlı görüntü oluşturucuyu aynı adı taşıyan başlangıçtan itibaren eğitmek için zaten kullanılıyor. GPT-3 175 milyar parametreye sahipken Google’ın ortaya koyduğu en büyük model olan 540 milyar parametreli PaLM modelini de eğitti.
![IA parametresindeki şema](https://teknomerscdn.cloudspecter.com/wp-content/uploads/2023/04/En-buyuk-AI-super-bilgisayarina-sahip-olan-Google-mi-yoksa.gif)
Kredi bilgileri: Google
Cihazı oluşturan 4.096 yonga, ilk sürümlerinde 2016’dan beri var. Bunlar, şimdi dördüncü nesli olan Tensör İşleme Birimidir (TPU). Şirketin yapay zeka ile ilgili işlerinin %90’ında kullanılıyorlar. Ancak bu, Nvidia yongalarını kullanmaktan veya Bulut hizmeti dahilinde saat başı kiralamaktan çekinmiyor.
AI pahalıdır
İçinde Blog yazısı Makalenin yayınlanmasına eşlik eden iki baş yazarı, Norm Jouppi ve David Patterson, ” Performans, ölçeklenebilirlik ve kullanılabilirlik, TPU v4 süper bilgisayarlarını büyük dil modellerinin işgücü haline getirir “. Bununla birlikte, TPU’ların, performansı şirketin CEO’su Jen-Hsun Huang tarafından durmadan lanse edilen Nvidia’nın en son H100 modeliyle karşılaştırılmadığı konusunda hemfikirler.
Bugün, AI süper bilgisayarları ve onları oluşturan çipler için zorluk sadece güç değil, her şeyden önce verimliliktir. Üretken bir yapay zekayı eğitmek ve günün her saati aktif tutmak son derece pahalıdır. Bilgi işlem gücüne zarar vermeden enerji harcamasını azaltmak için bileşenlerin, yongaların ve diğerlerinin yanı sıra yapay zeka süper bilgisayar yazılımının optimizasyonuna öncelik verilir.
Popular Articles
- 09 Jul Soğuk zincir ürünleri için akıllı etiket geliştirdiler
- 05 Aug Eyvahlar Olsun! Haciz Haberleri Üzerine Demet Akalın ve Okan Kurt Ciddi Ciddi Boşanıyor! 😱
- 12 Aug Apple iPhone 6 ve 6 Plus’ın Üretim Hızını Değiştiriyor
- 13 Aug Sony’den Şaşırtan Uyarı: Telefonları Su Altında Kullanmayın
- 14 Aug Ceyhun Fersoy Kimdir, Kaç Yaşında ve Nereli? Ceyhun Fersoyun Sağlık Durumu Nasıl?
Latest Articles
- 20 Jul Honor Çip Tasarımı Konusunda Gözünü Kararttı
- 15 Aug God of War: Ragnarokun Çıkış Tarihi ile İlgili Güçlü İddia: Fazla Beklemeyeceğiz
- 14 Aug Embracer, Gearbox’ın Take-Two tarafından 460 milyon dolara satın alınmasıyla daha fazla varlığını satıyor
- 17 Aug Yıldız Savaşları: İmparatorluğun Masalları fragmanı sizi karanlık tarafa getiriyor
- 13 Jul Kayseride 8 yaşındaki oğluna bıçak fırlatıp yaralamıştı! Serbest bırakıldı