1.3.2. Bilgi İşlem Gücündeki İlerlemeler
Şekil 1.15. Yapay Zekâ İçin Güç: Donanım ve Bulut Bilişim.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND).
Yapay zekânın hesaplama talepleri, kullanılabilir veri miktarı ve algoritmaların karmaşıklığıyla paralel olarak artmıştır. Donanım teknolojilerindeki ve bulut bilişimdeki gelişmeler, bu zorlukların üstesinden gelerek YZ’nin pratik uygulamalarını mümkün kılmıştır. Bu ilerlemeler, karmaşık YZ modellerinin eğitilmesini ve gerçek zamanlı kullanılmasını sağlamıştır.
Donanım Yenilikleri
- GPU’lar (Grafik İşleme Birimleri): Başlangıçta grafik yoğun uygulamalar için geliştirilen GPU’lar, derin öğrenme algoritmalarında paralel işlem yaparak eğitim sürelerini önemli ölçüde kısaltır. NVIDIA, GPU üretiminde lider konumdadır ve CUDA platformuyla geliştiricilere destek sunar.
- TPU’lar (Tensör İşleme Birimleri): Google tarafından derin öğrenme iş yüklerine özel geliştirilen TPU’lar, büyük matris işlemlerinde yüksek performans ve enerji verimliliği sağlar. Veri merkezlerinde büyük YZ modellerinin eğitiminde kullanılır.
- ASIC’ler (Uygulamaya Özel Entegre Devreler): Belirli YZ görevleri için tasarlanmış, enerji verimliliği yüksek özel donanımlardır. Akıllı telefonlar, IoT cihazları ve araç içi sistemlerde yaygın olarak kullanılır.
Bulut Bilişim
Bulut bilişim, verilerin ve uygulamaların fiziksel cihazlar yerine internet üzerinden erişilen uzak sunucularda depolanması ve işlenmesidir. Amazon AWS, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi sağlayıcılar esnek ve ölçeklenebilir işlem gücü, depolama ve ağ kaynakları sunar. Bulut bilişim, büyük veri setlerinin yönetimini kolaylaştırır, YZ modellerinin eğitim süresini kısaltır ve araştırmacıların güçlü kaynaklara erişimini sağlar.
