OpenAI'nin Büyük Dil Modelleri ve Çip Talebi: Donanım Dünyası Nereye Gidiyor?

Yuichiro Chino/ Moment/ Getty Images

Ana modül kullanılarak veri merkezi iletişimi

OpenAI’nin şirketinin ChatGPT’nin arka planında çalıştırdığı GPT-4 gibi büyük dil modellerindeki başarısı, yüksek hesaplama gücüne ve bu gücün desteklenmesi için optimize edilmiş donanımlara doğrudan bağlıdır. Yapay zekâ alanında çalışan dev teknoloji şirketleri, yapay zekâ modellerinin performansını artırmak için donanım alanında büyük yatırımlara yöneliyor. OpenAI’nin 2019 yılında nöromorfik işlem birimleri geliştiren Rain AI şirketiyle yaptığı anlaşma, bu dönüşümün çarpıcı bir örneğiydi. Bu yatırım, nöromorfik çiplerin yapay zekâ modellerinde enerji verimliliği sağlamadaki potansiyeline duyulan güveni ortaya koyuyor.

2024 yılında duyurulan yeni Google Willow çipi, nöromorfik çiplerin teorik problemlerin çözümündeki başarısını ortaya koydu. Örneğin Random Circuit Sampling gibi bir problemin 5 dakikada çözülmesi, bu işlemin süper bilgisayarlarda "septilyon" (10²⁴) yıl süreceği tahminleriyle kıyaslandığında önemli bir gelişme olarak öne çıkıyor. Ancak asıl soru, bu teknolojinin gerçek dünya uygulamalarında nasıl bir fark yaratacağıdır.

Büyük Dil Modellerinin Donanım Talebi

Büyük dil modelleri, token üretim hızları, eş zamanlı kullanıcı talepleri ve enerji verimliliği açısından büyük bir donanım yükü oluşturur. Örneğin bir modelin saniyede üretebileceği token sayısı, kullanıcı deneyimini belirleyen temel faktörlerden biridir. Özellikle gerçek zamanlı yanıtlar sunabilmek için yüksek performanslı grafik işlem birimleri (GPU) ve optimize edilmiş yazılım altyapısı gereklidir. Büyük dil modellerinin eğitimi sırasında kullanılan enerji miktarı ise birçok şirketi sürdürülebilirlik hedefleri doğrultusunda daha az enerji tüketen nöromorfik çiplere yönelmeye teşvik ediyor. Örneğin NVIDIA’nın Blackwell çipi gibi son teknoloji ürünlerle performans arttırılırken maliyetleri düşürmek hedefleniyor. Ancak bu tür teknolojilerin ölçeklenebilirliği hâlâ tartışma konusu.

GOCMEN/ iStock.com

Donanımda üretken yapay zekâ için büyük dil modeli görseli

OpenAI'nin Yeni Çözümleri Neler?

OpenAI, yalnızca mevcut donanımları optimize etmekle kalmayıp büyük dil modellerinin çalıştırılması için daha verimli yöntemler geliştirmeye de odaklanıyor. Bu çözümlerden biri olan sürekli batch çıkarımı, aynı anda birden fazla kullanıcının taleplerini işleyerek hesaplama verimliliğini artıran bir yöntem. Bu yaklaşımla çıkarım süreçlerini daha ekonomik ve enerji verimli hâle getirmek amaçlanıyor. OpenAI’nin geliştirdiği o1 modeli, yalnızca büyük veri kümelerinde eğitilmekle kalmıyor, aynı zamanda insan benzeri mantık yürütme ve çok adımlı düşünme yeteneği de sunuyor. Bu yenilik, modellerin daha az donanım gücüyle daha yüksek performans sergilemesini olanaklı kılıyor.

Donanım ve Yapay Zekâ: Birbirini Tamamlayan Güçler

Günümüzün büyük yapay zekâ modelleri, sadece matematiksel zorluklarla değil, aynı zamanda fiziksel donanım sınırlamalarıyla da mücadele etmek zorunda. Grafik işlem birimi (GPU) ve tensör işleme birimi (TPU) gibi geleneksel işlemciler, bu modellerin çalıştırılmasında yüksek enerji tüketimi ve maliyetler gibi önemli zorluklara yol açıyor. Bu durum donanım tasarımında yenilikçi yaklaşımların benimsenmesini zorunlu hâle getiriyor. İnsan beyninin bilgi işleme süreçlerinden esinlenerek tasarlanan ve geliştirilen nöromorfik çipler, hem enerji tasarrufu sağlıyor hem de daha hızlı işlem yapma kapasitesi sunuyor.

Google Willow Çipi: Geleceğe Açılan Kapı

2024 yılında tanıtılan Google Willow çipi, yapay zekâ teknolojilerinde nöromorfik çiplerin potansiyelini gözler önüne seren bir dönüm noktasıdır. İnsan beyninden ilham alınarak geliştirilen bu çip, yapay zekâ sistemleri için geleneksel işlemcilerle kıyaslandığında çok daha yüksek performans ve enerji verimliliği sunuyor.  Özellikle teorik problemlerde gösterdiği başarıyla dikkat çeken Willow çipi, Random Circuit Sampling problemini yalnızca 5 dakikada çözerek bilim dünyasında ve endüstride geniş yankı uyandırdı. Willow çipinin başarısı, yapay zekâ donanımlarında geleneksel hesaplama modellerinden uzaklaşılarak nöromorfik prensiplere dayalı yeni bir paradigmaya girildiğine yani bir paradigma değişikliğine işaret ediyor. Çipin sağladığı enerji verimliliği ve yüksek hesaplama gücü, büyük yapay zekâ modellerinin artan enerji maliyetlerini azaltmak için kritik önemde. Bu özellikler, yapay zekâ uygulamalarını gelecekte çok daha erişilebilir ve sürdürülebilir hâle getirebilir. Ancak Willow çipi, teorik problemlerdeki başarısıyla heyecan uyandırsa da gerçek dünya problemlerine entegrasyonu belirli zorlukları da beraberinde getirebilir. Çipin donanım mimarisinin, mevcut yazılım ekosistemleriyle tam uyum sağlaması gerekiyor. Ayrıca çipin ölçeklendirilmesi ve kitlesel üretime geçilmesi, teknolojinin yaygınlaşması için çözülmesi gereken önemli adımlar.

JHVEPhoto/ iStock.com

Google dış ofisi

Çip Geliştirmenin Çevresel Boyutu: Sürdürülebilirlik

Yapay zekâ araştırmalarında donanımların enerji tüketimi, çevresel sürdürülebilirlik açısından giderek daha fazla tartışılan bir konu hâline geliyor. Büyük dil modelleri ve yapay zekâ uygulamalarının eğitimi ve çalıştırılması, veri merkezlerinin yoğun enerji talebini artırarak karbon emisyonlarının yükselmesine küresel çevre krizinin daha da derinleşmesine neden olabilir.

Birleşmiş Milletler'in Rolü ve 2025 Vizyonu

Birleşmiş Milletler’in 2025 yılını "Uluslararası Kuantum Bilimi ve Teknolojileri Yılı" ilan etmesi, teknolojik gelişmelerin hızla yayıldığı bir dönemde bu tür inovasyonların toplumsal farkındalığını artırmak için kritik bir adım oldu. Kuantum ve nöromorfik teknolojiler, insanlık için yeni bir dönemin kapısını aralıyor. Bu tür teknolojilerin küresel iş birliği ve etik çerçeve ile yönlendirilmesi hem toplumlar hem de gezegenimiz için daha sürdürülebilir bir gelecek yaratma yolunda önemli bir adım olabilir.

Sözlük:

Batch Çıkarımı: Toplu veri işleme ile hesaplama verimliliğinin artırılması

Paradigma: Paradigma, belirli bir bilim dalında veya teknoloji alanında o dönemin kabul edilen düşünce yapısını, yöntemlerini ve standartlarını belirleyen temel çerçevedir. Paradigma değişikliği, mevcut modelin yetersiz hâle gelmesiyle kökten bir dönüşüm yaşanmasıdır.

Random Circuit Sampling: Rastgele seçilmiş kuantum kapılarıyla oluşturulan kuantum devrelerinin sonuçlarını örnekleme (sampling) işlemidir. Temel amacı, klasik bilgisayarların simüle etmekte zorlanacağı kuantum sistemlerini çalıştırmak ve ölçmektir.

Token: Genel anlamıyla bir bilginin küçük, ayrık birimlerini ifade eder.

Kaynaklar:

• https://www.unite.ai/the-financial-challenges-of-leading-in-ai-a-look-at-openais-operating-costs/
• https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/openai-rivals-seek-new-path-smarter-ai-current-methods-hit-limitations-2024-11-11/
• https://www.allaboutcircuits.com/news/trevor-cai-talks-ai-hardware-scaling-at-hot-chips-2024/
• https://bionic-gpt.com/blog/llm-hardware/
• https://www.theverge.com/2024/10/29/24282843/openai-custom-hardware-amd-nvidia-ai-chips
• https://medium.com/riselab/ai-and-memory-wall-2cb4265cb0b8

Yazar Hakkında:

Murat Can Işık

Stanford Üniversitesi