iFotoğraf: Joël van der Loo · CC BY-SA 4.0 · Wikimedia Commons
Özet
Amazon, PyTorch tabanlı yazılımların Nvidia donanımına ihtiyaç duymadan çalışmasını sağlayacak yeni bir araç geliştiriyor. Annapurna Labs imzalı TorchNeuron yazılımı, geliştiricilerin kodlarını yeniden yazmadan doğrudan şirket çiplerine geçmesine olanak tanıyor.
Öne çıkanlar
TorchNeuron yazılımı, PyTorch kodlarının Amazon Trainium çiplerinde doğrudan çalışmasını hedefliyor.
Annapurna Labs tarafından geliştirilen araç, ücretsiz ve açık kaynaklı olarak sunulacak.
Robotik ve sesli yapay zekâ alanlarında çalışan 30'dan fazla müşteri yazılımı kullanmaya başladı.
Haberin Detayı
Amazon, yapay zekâ donanım pazarında Nvidia ekosisteminin hakimiyetini kırmak adına yeni bir yazılım hamlesi başlatıyor. Şirket bünyesindeki Annapurna Labs tarafından hazırlanan TorchNeuron, geliştiricilerin mevcut iş akışlarını koruyarak alternatif çip mimarilerine yönelmesini amaçlıyor. Bu açık kaynaklı çözüm sayesinde PyTorch ile yazılan uygulamalar, büyük kod değişikliklerine gerek kalmadan doğrudan Amazon Trainium hızlandırıcılarına uyarlanabiliyor.
Meta tarafından desteklenen ve makine öğrenimi dünyasında yaygın olarak kullanılan PyTorch, uzun süredir Nvidia'nın CUDA yazılım altyapısıyla entegre biçimde çalışıyordu. Nvidia, yıllar içinde geliştirdiği bu kapsamlı altyapı sayesinde geliştiricilerin grafik işlemcilerinden maksimum verim almasını sağlayan geniş bir ekosistem kurdu. Amazon'un yeni girişimi, bu yazılım bağımlılığını azaltarak kullanıcıların farklı donanım seçeneklerini test etmesini kolaylaştırmayı hedefliyor.
Yeni yazılımın sunduğu en büyük kolaylık, geliştiricilerin uygulamalarını taşırken karşılaştığı teknik engelleri en aza indirmesi olarak öne çıkıyor. Annapurna Labs yazılım biriminden sorumlu başkan yardımcısı Colin Brace, tek bir yapılandırma değişikliğiyle sistemin çalışabildiğini ve erken dönemde robotik ile sesli yapay zekâ alanında faaliyet gösteren 30'dan fazla müşterinin aracı test etmeye başladığını aktardı.
Trainium çiplerine geçişin bazı iş yüklerinde maliyet avantajı sağlayabileceği belirtilse de, şirket yetkilileri farklı donanımlarla yapılan karşılaştırmalara dair net oranlar paylaşmadı. Açık kaynaklı olarak yayımlanacak olan TorchNeuron'un gerçek üretim ortamlarında göstereceği kararlılık ve performans, Amazon'un pazardaki rekabet gücünü doğrudan belirleyecek temel unsurlar arasında bulunuyor.
AI YORUMUHaberinAi editör analizi
Yazılım uyumluluğunu donanım bağımlılığından ayırmayan hiçbir alternatif çip girişimi Nvidia karşısında kalıcı bir üstünlük kuramayacaktır. Amazon'un 30'dan fazla erken dönem müşterisiyle başlattığı bu süreç, kod tabanını baştan yazma maliyetini sıfırlamadığı sürece yalnızca niş projelerde kalma riski taşır. Geliştiriciler için donanım maliyeti kadar mevcut araç setlerinin korunması da kritik bir eşiktir; CUDA ekosisteminin on yıllık avantajı ancak eksiksiz kütüphane desteğiyle dengelenebilir.
Kaynak:
CozumPark
Bu haber, kaynaktaki bilgilerden yararlanılarak HaberinAi tarafından özgün biçimde
yazılmıştır; kaynak metin birebir kopyalanmaz, fotoğraf kaynağa bağlantıyla gösterilir.
Hata olabilir, ayrıntılar için kaynağa bakın. İçerik ve telif politikası
AI'YA SORBu haber hakkında merak ettiklerini sorabilirsin
Teknoloji devi Nvidia, 72 milyar parametreye sahip ve çoklu modalite yetenekleri barındıran NVLM 1.0 model ailesini paylaştı. Yeni açık kaynaklı sistem, yapay zeka geliştiricilerine kapalı ekosistemlere karşı alternatif sunuyor.
Nvidia'nın yeni NVLM-D-72B modeli tam 72 milyar parametreyle çalışıyor.
Model metin analizinin yanı sıra el yazısı ve memeleri okuyabiliyor.
Açık kaynaklı kodlar Hugging Face üzerinden geliştiricilere sunuldu.
Donanım pazarındaki güçlü konumunu yazılım alanına taşımak isteyen Nvidia, yapay zeka sektöründe adından söz ettirecek yeni bir adım attı. Google ve OpenAI gibi kapalı kaynak kodlu dev modellere karşı geliştirilen NVLM 1.0 ailesi resmen tanıtıldı. Ailenin en iddialı üyesi olan NVLM-D-72B, 72 milyar parametrelik devasa yapısıyla açık kaynak dünyasına dahil oldu.
Yeni nesil model, yalnızca klasik metin işleme görevleriyle sınırlı kalmayıp gelişmiş çoklu modalite yetenekleri sergiliyor. İnternet üzerindeki mizahi görselleri yorumlayabilen sistem, el yazısıyla yazılmış notları algılayarak kodlara dönüştürebiliyor. Aynı zamanda karmaşık matematik problemlerini görsel veriler eşliğinde adım adım çözme becerisi gösteriyor.
Araştırma sürecinde elde edilen bulgular, modelin öğrenme kapasitesi konusunda beklentileri aştı. Çoklu görev eğitimi alan yapay zeka sistemlerinde genellikle metin odaklı yeteneklerde düşüş yaşanırken, bu model görsel süreçlerin ardından metin tabanlı görevlerde daha yüksek başarı yakaladı.
Modelin ağırlık dosyaları ve tüm eğitim kodlarının Hugging Face platformu üzerinden açık kaynak olarak paylaşılması sektöre yeni bir soluk getirdi. Bu hamle sayesinde geliştiricilerin bağımsız projeler üretmesinin önü açılırken, mevcut kapalı ekosistem devlerine karşı ciddi bir alternatif yaratılması hedefleniyor.
AI YORUMU
Nvidia'nın bu hamlesi, kapalı kaynaklı devlerin pazar hakimiyetini sarsmak için atılmış en somut adımlardan biri olarak öne çıkıyor. 72 milyar parametrelik modelin kodlarını açması, özellikle bağımsız geliştiriciler için maliyetli altyapı bağımlılığını azaltacaktır. GPT-4 gibi kapalı ekosistemlerle kıyaslandığında, bu serbestlik oranının önümüzdeki dönemde çok daha yaratıcı uygulamaların türemesini tetiklemesi muhtemeldir.
Morgan Stanley, yapay zekâ yatırımlarının ticari kazanç getireceği beklentisiyle Amazon hisseleri için hedef fiyatını artırdı. Banka, hisseyi en çok tercih edilenler arasına alarak olumlu tavsiyesini sürdürdü.
Hedef fiyat 335 dolardan 350 dolara yükseltildi ve ağırlığı artır tavsiyesi yinelendi.
Yeni hedef fiyat, cuma günkü 250 dolarlık kapanışa göre yüzde 40 yükseliş potansiyeli sunuyor.
Pazartesi günü piyasa öncesi işlemlerde hisseler yüzde 1,3 artışla 253,12 dolara çıktı.
Yatırım bankası Morgan Stanley, teknoloji devinin yapay zekâ entegrasyonundan ticari fayda sağlayacağı öngörüsüyle stratejisinde değişikliğe gitti. Şirket için daha önce belirlenen hedef rakam yukarı yönlü revize edilirken, portföydeki konumlandırma da güncellendi.
Yapılan son değerlendirmelere göre, hisse başına hedef fiyat 335 dolardan 350 dolara çıkarıldı. Aynı zamanda banka, söz konusu varlık için 'Ağırlığını Artır' yönündeki tavsiyesini koruduğunu resmi olarak duyurdu.
Belirlenen bu yeni hedef rakam, geçtiğimiz cuma günü gerçekleşen 250 dolarlık kapanış seviyesine kıyasla yaklaşık yüzde 40 oranında bir prim potansiyeline işaret ediyor. Analistler, bu durumun yatırımcı ilgisini tazeleyebileceğini vurguluyor.
Banka analistlerinden Brian Nowak, şirketin borsa performansını yukarı taşıyabilecek birden fazla katalizör bulunduğunu ifade etti. Geçen hafta yapay zekâ odaklı varlıklarda gözlenen genel satış dalgasına rağmen bu beklentinin değişmediği aktarıldı.
Geçen haftayı yüzde 4,7 oranında kayıpla 250 dolar seviyesinde kapatan Amazon hisseleri, haftanın ilk işlem gününde toparlanma sinyali verdi. Piyasa öncesi işlemlerde yüzde 1,3 oranında değer kazanan hisse, 253,12 dolar seviyesinden işlem gördü.
AI YORUMU
Yapay zekâ altyapısının sağladığı maliyet avantajı, yazılım devlerinin gelir tablosunu doğrudan etkileyen en somut veri olmaya devam ediyor. Açıklanan 350 dolarlık yeni hedef fiyat, piyasadaki olası dalgalanmalara rağmen büyüme alanının korunduğunu gösteriyor. Şirketin bulut bilişim ve otomasyon yatırımları, rakiplerine karşı kurduğu pazar üstünlüğünü sürdürmesini sağlıyor. Bu senaryo, operasyonel verimliliği artıramayan geleneksel perakende oyuncularının pazar payı kaybetme riskini her geçen gün daha da artırıyor.
Amazon bünyesinde faaliyet gösteren Bee, günlük konuşmaları otomatik olarak yazılı notlara dönüştüren Frontier ve Eclipse adlı giyilebilir cihazlarını tanıttı. Kullanıcıların gün içindeki diyaloglarını pratik şekilde kaydetmeyi amaçlayan cihazların başlangıç fiyatı 75 dolar olarak açıklandı.
AI YORUMU
Giyilebilir yapay zeka pazarındaki yüksek fiyatlı rakiplerine kıyasla Bee'nin 75 dolarlık giriş seviyesi fiyatlandırması oldukça iddialı bir hamle. Özellikle gün boyu toplantı yapan profesyoneller ve öğrenciler için hayatı kolaylaştırabilecek bir çözüm sunuluyor. Ancak bu tarz sürekli dinleyen cihazların yaygınlaşması, kişisel veri gizliliği tartışmalarını da kaçınılmaz olarak yeniden alevlendirecektir.
Nvidia, yeni nesil NVHBM bellek projeleri için Samsung ile TSMC tesislerini ortak kullanma kararı aldı. Yapay zeka çip taleplerinin hızla arttığı dönemde iki rakip dev güçlerini birleştiriyor.
Samsung, yeni nesil NVHBM taban kalıplarında TSMC'nin 3 nm üretim sürecini kullanacak.
TSMC 3 nm verimlilik oranının yüzde 90'ın üzerinde olması maliyetleri düşürüyor.
UBS verilerine göre HBM talebi gelecek yıl yüzde 91 artışla 61,5 milyar gigabite ulaşacak.
Seoul Economic Daily tarafından paylaşılan bilgilere göre Nvidia; Samsung, SK Hynix ve Micron ortaklığından taban kalıbı bileşenleri için TSMC teknolojisini talep ediyor. Bellek katmanlarında ise altıncı nesil DRAM mimarisinin tercih edilmesi planlanıyor. Yapılan değerlendirmelerin ardından Samsung, Nvidia tarafının bu üretim şartlarını onayladı ve planlamaya dahil oldu.
Ağustos ayında tanıtılan NVHBM tasarımı, özel bellek denetleyicisini doğrudan taban kalıbına entegre ediyor. Bu mimari yaklaşım, farklı üreticilerin aynı sistemi kullanmasını kolaylaştırırken GPU üzerindeki bazı görevlerin belleğe devredilmesine imkan tanıyor. Böylece işlemci üzerinde kalan hesaplama birimleri için daha geniş alan açılıyor.
Yeni mimari düzeninde denetleyicinin kalıba taşınması, sınırlı silikon sahasının daha verimli kullanılmasını zorunlu kılıyor. Şirket bu sebeple TSMC'nin gelişmiş 3 nm üretim teknolojisini seçti. Tasarım aşamasında fiziksel katman devrelerinin alanı standart modellere kıyasla yüzde 60 küçültülerek alandan tasarruf sağlandı.
Nvidia'nın TSMC sürecini seçmesinde üretim verimlilik oranları da büyük rol oynadı. Sektör raporlarına göre TSMC 3 nm üretiminde yüzde 90 üzerinde verim sağlarken Samsung Foundry SF2 sürecinde bu oran yüzde 60 civarında kalıyor. Yüksek verimlilik, yonga plakalarından çıkan çalışan çip sayısını artırarak maliyetleri doğrudan aşağı çekiyor.
Yapay zeka pazarında HBM talebi hızla yükselirken UBS tahminleri gelecek yıl talebin 61,5 milyar gigabite çıkacağını gösteriyor. Sektördeki yeni sevkiyatların ise 54,6 milyar gigabit sınırında kalacağı öngörülüyor. Kapasite açığı riski nedeniyle Samsung, ilerleyen dönemde kendi 2 nm SF2 süreciyle de taban kalıbı üretmek için doğrulama çalışmalarına devam ediyor.
AI YORUMU
Yapay zeka donanım pazarındaki devasa talep patlaması, en azından geçici bir süre için azılı rakipleri bile aynı masaya oturtmaya zorluyor. Samsung gibi bir bellek üreticisinin taban kalıbı üretimi için rakibi TSMC'nin 3 nm tesislerine güvenmek zorunda kalması, gelişmiş yarı iletken pazarındaki dengelerin ne kadar kırılgan olduğunu net bir şekilde gösteriyor. Gelecek yıl beklenen 61,5 milyar gigabitlik devasa talebe karşın arzın yüzde 10 geride kalma ihtimali, tedarik zincirinde yaşanabilecek olası darboğazların sinyalini veriyor. Bu ortaklık, Nvidia'nın pazar liderliğini koruması adına stratejik bir hamle olarak öne çıkarken Samsung'un kendi 2 nm altyapısını hızla devreye almasını zorunlu kılıyor.
