NVFP4 ile Yapay Zekada Verimli ve Doğru Çıkarım
Yapay zeka modellerinin çıkarım (inference) sürecinde optimize edilmesi söz konusu olduğunda, geliştiricilerin aklına genellikle model sıkıştırma teknikleri gelir: kuantizasyon (quantization), distilasyon (distillation) ve budama (pruning). Bu üçü arasında en yaygın kullanılan yöntem kuşkusuz kuantizasyondur. Bunun başlıca nedeni, kuantizasyonun görev odaklı doğruluk açısından optimize sonrası güçlü performans sunması ve çok ...(Devamını oku)
Avrupa’nın Yapay Zeka Atılımı
Yapay zeka, yeni bir sanayi devrimini başlatıyor. Bu devrimin merkezinde ise yapay zeka fabrikaları var. Yapay zeka, Avrupa için yalnızca bir teknoloji aracı değil; aynı zamanda ekonomik kalkınma, bilimsel ilerleme ve stratejik bağımsızlık hedeflerinin merkezinde yer alıyor. Avrupa Birliği, bu dönüşüm sürecini hızlandırmak amacıyla yapay zekaya 200 milyar ...(Devamını oku)
NVIDIA Akademik Grant Programı Başvuruları için Son Gün 30 Haziran
NVIDIA Grant Program, NVIDIA tarafından desteklenen, araştırmacılara, geliştiricilere, öğrenciler ve akademisyenlere çeşitli alanlarda projelerini desteklemek amacıyla sağlanan fon veya donanım hibesi programıdır. Bu program, yapay zeka, derin öğrenme, veri bilimi, yüksek performanslı hesaplama (HPC), robotik, otonom araçlar, grafikler ve diğer yüksek teknoloji alanlarında çalışan bireylere ve ekiplere destek olmayı ...(Devamını oku)
NVIDIA DGX Spark: Geliştiriciler ve Araştırmacılar için Masaüstü Yapay Zeka Süper Bilgisayarı
Yapay Zeka İçin Hesaplama Gücü Gereksinimi Günümüzde yapay zeka modelleri hem büyüklük hem de karmaşıklık açısından hızla evrim geçiriyor. Büyük dil modelleri (LLM’ler), görsel-işitsel AI sistemleri veya belirli görevlere özel olarak ince ayar yapılmış modeller gibi uygulamalar, yalnızca sofistike algoritmalara değil, aynı zamanda çok ciddi hesaplama gücüne ihtiyaç duyuyor. ...(Devamını oku)
