Yazılım tanımlı devrimin devam etmek için yeni çip mimarilerine (GPU’lar ve DPU’lar) dayanıyor. Bir GPU, AI ve makine öğrenimi için bir düzine hatta 100 CPU’nun yerini alabilir. Bir DPU ise, tek bir çipte 20, 50 hatta 120 CPU çekirdeğinin işini yapabilir. Gelecekteki DPU’lar, 300 civarı CPU’nun işini yapabilecek. Bu yüzden donanım artık her zamankinden daha önemli.
Yapay Zeka Önemli Olduğu İçin Donanım Önem Kazanıyor
Yazılım önemli olmaya devam ediyor. Önümüzdeki on yıl boyunca, her işletmenin sadece bir yazılım şirketi değil, aynı zamanda bir AI şirketi haline gelmesinin bir hikayesi olacak. Yapay zekayı benimsemeyen işletmeler geride kalacak.
Fiyat performans CPU’ları, önceki on yılın yazılım dönüşümü için yeterliydi. Önümüzdeki 10 yılın AI dönüşümünün itici güçleri de GPU ve DPU olacak. Bu olayda yapay zekanın büyük etkisi var.
Geliştiriciler CPU ve GPU’ları eş zamanlı kullanabilecek.
Günümüzün iş yükleri, geçmişten çok farklı.
1.Veriler katlanarak büyüyor.
2.Veri merkezindeki ağ hızı, 20 kat artarak saniyede 10 Gbps’den 200 Gbps’e yükseldi.
3.Yapay zeka uygulamaları, işletmelerde ve bulutta yaygınlaştı.
4.Uygulamalar aynı anda birçok farklı sunucuda, birbirleriyle iletişim halinde çalışabiliyorlar.
5.Moore yasası sona erdi. CPU performansı artık doğrusal olarak artıyor ve diğer teknik büyümelere ayak uyduramıyor.
Tüm bu trendler hızlanırken, standart CPU şişmiş durumda. AI eğitim iş yükleri ve makine öğrenimi modelleri, sunuculardaki CPU’ları saatlerce veya günlerce meşgul edebiliyor.
İş yükü | Özellikler | İvme Gerekliliği | En uygun işlemci |
---|---|---|---|
Genel uygulamalar | Tekli izlek | Hiçbiri | CPU |
AI, ML, HPC | Büyük ölçüde paralel | Tamsayı veya Reel sayılar | GPU |
Grafik & video | Paralel, kodek | Matris matematiği, dönüşümler, ışın izleme, olasılık | Işın izlemeli GPU |
Ağ iletişimi | Çoklu izlek, veri hattı | Paket işleme, yönlendirme, kapsülleme | DPU |
Güvenlik | Tekli veya çoklu izlek | Şifreleme, inceleme, alan izolasyonu | DPU |
Donanım İnovasyonu, Yazılım İnovasyonunu Destekliyor
Yazılım devrimi, donanım-yazılım dengesini bir döngü haline getirdi. Donanım tasarımı hala önemli. Artık önemli olan her cihaz veya genel amaçlı CPU’lar için özel ASIC’lerin tasarımı değil, GPU’lar ve DPU’lar gibi özel işlemcilerde yeniliği sürekli hale getirmek.
Bu işlemcilerdeki hızlı inovasyon, çip dünyası için zorluk doğuruyor. Her zamankinden daha küçük yarı iletken süreç düğümlerinden yararlanmak, daha karmaşık tasarımlara ihtiyaç duyuyor. Süreç her küçüldüğünde, yeni tasarım kuralları devreye giriyor. Yeni ve daha verimli çipler, daha büyük tasarım ve doğrulama ekiplerine ihtiyaç duyuyor.
Sonuç olarak, çip şirketlerinin büyük yatırımlar yapması gerekiyor. Sadece çiplerinin mantıksal tasarımında değil, aynı zamanda fiziksel yönlerde de kuantum boyutuna kadar fiziğin kurallarına ve sınırlarına uymaları gerekiyor.
Yalnızca büyük ölçekteki çip şirketleri bu boyutlarda tasarım yapabilir. Bu durum, her yeni süreç düğümünde birden fazla yeni çip oluşturmak anlamına geliyor. Kendi çiplerini yapan görece küçük şirketler, en yeni düğümlerde tasarım yapmayı göze alamaz. Bu yüzden daha eski, daha büyük ve daha az verimli süreçlere razı olmaları gerekebilir.
Bu olayı, yalnızca üç şirketin inovasyonu sürdürebildiği CPU’larda gördük. Bu devamlılığı, CPU tasarım çalışmalarını çok sayıda çip ve müşteri üzerinden amorti ederek yapabildiler.
Aynı durum GPU ve DPU’lar için de muhtemel görünüyor. Yazılımda sürekli inovasyonu sadece büyük silikon firmalar destekleyebilecek.
Yazılım Geliştiricileri Dünyayı Şekillendirmeye Devam Edecek
Yenilikçi GPU’lar ve DPU’larla donanmış veri merkezleri, farklı görevler için optimize edilmiş işlemcileri kullanacak. Sonuç olarak, AI tarafından yönlendirilen yazılım, dünyayı şekillendirmeye devam edecek.
Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.
OPENZEKA HABERLERİ
Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?