A­M­D­’­n­i­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­ ­d­o­n­a­n­ı­m­ı­n­d­a­ ­N­v­i­d­i­a­’­y­a­ ­m­e­y­d­a­n­ ­o­k­u­m­a­s­ı­

A­M­D­’­n­i­n­ ­y­a­p­a­y­ ­z­e­k­a­ ­d­o­n­a­n­ı­m­ı­n­d­a­ ­N­v­i­d­i­a­’­y­a­ ­m­e­y­d­a­n­ ­o­k­u­m­a­s­ı­

Yarı iletkenler konusunda uzmanlaşmış bir Amerikan şirketi olan Amd, makine öğrenimi ve “yapay zeka” algoritmaları için gerekli hesaplamalar konusunda uzmanlaşmış yeni MI300X hızlandırıcılarını San Francisco’da tanıttı. Bazı analistlere göre %90’ın üzerinde pazar payına sahip olan nVidia’nın sektörde elinde tuttuğu neredeyse tekele karşı yıl sonundan itibaren mevcut olan en somut meydan okumayı temsil ediyorlar.

Bu hızlandırıcı, “chiplet” adı verilen modüler bir yapı sayesinde son derece çok yönlü olan ve üreticinin, teklifin hitap ettiği pazara bağlı olarak GPU’ları ekleyip çıkararak yongaları nispeten basit bir şekilde değiştirmesine izin veren tescilli CDNA mimarisine dayanmaktadır. GPU’lar, OpenAI gibi şirketler tarafından ChatGPT gibi gelişmiş yapay zeka programları oluşturmak için kullanılan grafik işleme birimleridir ve AMD, yeni hızlandırıcılarının nVidia’nınkine uygun bir alternatif sunacağını umuyor çünkü kağıt üzerinde emilen aynı performans için çok daha fazla beygir gücü sağlayabiliyorlar.

Aslında bu tür işlemciler ve hızlandırıcılar, alan ve ısının çok önemli unsurlar olduğu büyük veri merkezlerinde kullanılmak üzere tasarlanmıştır: bir sunucu çok fazla ısınırsa, onu soğutmak için daha fazla enerji ve daha fazla boş alan gerekir. aşırı ısınmayı önlemek, maliyetleri yükseltmek ve yönetim zorluklarını önlemek için etrafında. AMD, performans açısından yapılan mükemmel işin rekabeti ortadan kaldıracağını ve şu anda 30 milyar değerinde ancak hızla büyüyen, tahminlere göre 2027’de 150 milyara ulaşacak bir pazara girmelerini garanti edeceğini umuyor.

AMD CEO’su Lisa Su’nun sözleriyle, bilgisayar CPU üreticilerinin talepteki düşüş nedeniyle karşı karşıya kaldığı zorluklar göz önüne alındığında, yapay zeka hızlandırıcıları, “şirket için en büyük ve en stratejik uzun vadeli büyüme fırsatını” temsil ediyor. Ancak MI300X’in teknik nitelikleri başarısını garanti etmek için yeterli olmayabilir. AI geliştiricilerinin tarihsel olarak Nvidia çiplerini tercih etmelerinin bir nedeni, şirketin çipin temel donanım özelliklerine erişmelerini sağlayan CUDA adlı iyi geliştirilmiş bir yazılım paketine sahip olmasıdır. Cuda şu anda üniversitelerde de öğretilmektedir ve çok aktif ve geniş bir topluluğa sahiptir.

Buna yanıt olarak AMD, birkaç aydır yapay zeka yongaları için ROCm adlı kendi yazılım geliştirme platformunu duyuruyor. CUDA ile karşılaştırıldığında, ROCm açık yazılıma odaklanır ve bu, özellikle sektörde büyük heyecanın olduğu bir dönemde üreticilere bağımlılıktan giderek daha fazla korkan bir pazarda fark yaratabilir. AMD, üretici yapay zeka alanını önümüzdeki aylarda en yoğun ve en hızlı büyüyen alan olarak görüyor; kısmen, Microsoft ve Google gibi şirketler son teknoloji yapay zekayı arama motorlarına entegre etmekte zorlanırken, OpenAI ve Stable Diffusion gibi milyarder rakipler ilerliyor ve yazılımlarını halka sunmak.

Popular Articles

Latest Articles