AI Hesaplama Nedir? | NVIDIA Blogları

AI Hesaplama Nedir? | NVIDIA Blogları


Abaküs, sekstant, hesap cetveli ve bilgisayar. Matematiksel araçlar insanlığın ilerleme tarihini işaretler.

Ticareti etkinleştirdiler ve okyanuslarda gezinmeye yardımcı oldular ve yaşam anlayışını ve kalitesini geliştirdiler.

Bilimi ve endüstriyi ilerleten en son araç yapay zeka bilgi işlemdir.

AI Hesaplama Tanımlı

Yapay zeka bilgi işlemi, genellikle hızlandırılmış sistemler ve yazılımlar kullanarak makine öğrenimi algoritmalarını hesaplamanın yoğun matematik işlemidir. Yol boyunca yeni beceriler öğrenerek devasa veri kümelerinden yeni içgörüler çıkarabilir.

Bu, zamanımızın en dönüştürücü teknolojisi çünkü veri merkezli bir çağda yaşıyoruz ve AI bilgi işlem, hiçbir insanın bulamadığı kalıpları bulabilir.

Örneğin American Express, milyarlarca yıllık kredi kartı işleminde dolandırıcılığı tespit etmek için yapay zeka bilgi işlem kullanıyor. Doktorlar bunu tümörleri bulmak, tıbbi görüntü dağlarında küçük anormallikler bulmak için kullanıyor.

AI Hesaplamaya Üç Adım

Yapay zeka bilgi işlemi için birçok kullanım durumuna girmeden önce, nasıl çalıştığını inceleyelim.

Birincisi, kullanıcılar, genellikle veri bilimcileri, ayıklama/dönüştürme/yükleme veya ETL adı verilen bir aşama olan veri kümelerini düzenler ve hazırlar. Bu çalışma artık NVIDIA GPU’larda hızlandırılabilir. Apache Spark 3.0büyük veri madenciliği için en popüler açık kaynaklı motorlardan biridir.

İkincisi, veri bilimcileri, uygulamalarına en uygun yapay zeka modellerini seçer veya tasarlar.

Bazı şirketler, yeni bir alana öncülük ettikleri veya rekabet avantajı aradıkları için sıfırdan kendi modellerini tasarlar ve eğitir. Bu süreç biraz uzmanlık ve potansiyel olarak bir yapay zeka süper bilgisayar, NVIDIA’nın sunduğu yetenekler gerektirir.

AI bilgi işlem ve MLops
Makine öğrenimi işlemleri (MLOps), AI bilgi işlemin üç ana adımını daha ayrıntılı olarak açıklar: ETL (üst sıra), eğitim (sağ alt) ve çıkarım (sol alt).

Birçok şirket, uygulamaları için gerektiği gibi özelleştirebilecekleri önceden eğitilmiş yapay zeka modellerini seçer. NVIDIA, düzinelerce önceden eğitilmiş model ve bunları özelleştirmek için araçlar sağlar. NGCyazılım, hizmetler ve destek için bir portal.

Üçüncüsü, şirketler verilerini modelleri aracılığıyla elemektedir. adı verilen bu önemli adım çıkarımyapay zekanın eyleme dönüştürülebilir içgörüler sağladığı yerdir.

Üç adımlı süreç sıkı çalışmayı gerektirir, ancak herkesin yapay zeka bilgi işlem kullanabilmesi için yardım mevcuttur.

Örneğin, NVIDIA TAO Araç Seti büyük bir veri kümesine ihtiyaç duymadan mevcut bir yapay zeka modelini yeni bir uygulama için uyarlamanın bir yolu olan aktarım öğrenimini kullanarak üç adımı tek adıma indirgeyebilir. Ek olarak, NVIDIA Başlatma Paneli kullanıcılara çok çeşitli kullanım durumları için modellerin devreye alınması konusunda uygulamalı eğitim verir.

Bir Yapay Zeka Modeli İçinde

AI modelleri, insan beynindeki web benzeri bağlantılardan ilham aldıkları için sinir ağları olarak adlandırılır.

Bu AI modellerinden birine dilimlerseniz, lineer cebir denklemlerinden oluşan katmanlardan oluşan matematiksel bir lazanya gibi görünebilir. AI’nın en popüler biçimlerinden biri, birçok katman kullandığı için derin öğrenme olarak adlandırılır.

Yapay zeka bilgi işleminde kullanılan bir derin öğrenme modeli örneği
Bir görüntüyü tanımlayan bir derin öğrenme modeli örneği. ABD Ulusal Bilimler Akademisi için derin öğrenme üzerine bir makaleden. Resim kredisi: Lucy Reading-Ikkanda (sanatçı).

Yakınlaştırırsanız, her katmanın denklem yığınlarından oluştuğunu görürsünüz. Her biri, bir veri parçasının diğeriyle ilişkili olma olasılığını temsil eder.

Yapay zeka bilgi işlemi, kalıpları bulmak için her katmandaki her denklem yığınını bir araya getirir. Hızlı bilgisayar ağlarında büyük miktarda veri paylaşan yüksek düzeyde paralel işlemciler gerektiren çok büyük bir iş.

GPU Hesaplama Yapay Zeka ile Buluşuyor

GPU’lar, AI bilgi işlemin fiili motorlarıdır.

NVIDIA, büyük ölçüde paralel hesaplamalar gerektiren bir iş olan video oyunları için 3D görüntüleri işlemek üzere ilk GPU’yu 1999’da piyasaya sürdü.

GPU bilgi işlem kısa sürede gişe rekorları kıran filmler için grafik sunucularında kullanılmaya başlandı. Bilim adamları ve araştırmacılar, küçük moleküllerin kimyasından uzak galaksilerin astrofiziğine kadar her şeyi incelemek için GPU’ları dünyanın en büyük süper bilgisayarlarına yerleştirdiler.

Yapay zeka bilgi işlemi on yıldan uzun bir süre önce ortaya çıktığında, araştırmacılar NVIDIA’nın paralel işleme için programlanabilir platformunu hemen benimsediler. Aşağıdaki video, GPU’nun bu kısa geçmişini kutluyor.

AI Hesaplamanın Tarihi

Yapay zeka fikri, en azından İkinci Dünya Savaşı sırasında şifreli mesajların kırılmasına yardımcı olan İngiliz matematikçi Alan Turing’e kadar uzanıyor.

Turing, 1947’de Londra’da verdiği bir konferansta, “İstediğimiz şey, deneyimlerden öğrenebilen bir makine” dedi.

AI vizyoneri Alan Turing
Alan Turing

Görüşlerini kabul eden NVIDIA, bilgi işlem mimarileri onun için.

Turing’in vizyonu, araştırmacıların görüntüleri insanlardan daha hızlı ve daha doğru tanıyabilen yapay zeka modelleri geliştirdiği 2012 yılında gerçeğe dönüştü. ImageNet yarışmasının sonuçları da bilgisayarla görmedeki ilerlemeyi büyük ölçüde hızlandırdı.

Bugün, makine öğrenimi uzmanı Andrew Ng tarafından kurulan Landing AI gibi şirketler, üretimi daha verimli hale getirmek için yapay zeka ve bilgisayar görüşü uyguluyor. Yapay zeka spora, akıllı şehirlere ve daha fazlasına insan benzeri bir vizyon getiriyor.

Yapay Zeka Bilişim, Konuşmaya Dayalı Yapay Zekayı Başlatıyor

Yapay zeka bilgi işlem, 2017’de dönüştürücü modelinin icadından sonra doğal dil işlemede büyük ilerlemeler kaydetti. Metin ve konuşma gibi sıralı verilerdeki bağlamı yakalayabilen “dikkat” adlı bir makine öğrenimi tekniğini piyasaya sürdü.

Bugün, konuşmalı AI yaygındır. Kullanıcıların yazdığı cümleleri arama kutularına ayrıştırır. Araba sürerken metin mesajlarını okur ve yanıtları dikte etmenize olanak tanır.

Bu büyük dil modelleri ayrıca ilaç keşfi, çeviri, sohbet robotları, yazılım geliştirme, çağrı merkezi otomasyonu ve daha pek çok alanda uygulama buluyor.

Yapay Zeka + Grafikler 3B Dünyalar Yaratın

Pek çok, genellikle beklenmedik alanlardaki kullanıcılar, yapay zeka bilgi işlemin gücünü hissediyor.

En yeni video oyunları, gerçek zamanlı ışın izleme sayesinde yeni gerçekçilik seviyelerine ulaşır ve NVIDIA DLSSbilgisayarda ultra akıcı oyun deneyimi sunmak için yapay zekayı kullanan GeForce RTX platformu.

Bu sadece başlangıç. Gelişmekte olan nöral grafik alanı, internetin 3B evrimi olan metaverse’yi doldurmak için sanal dünyaların yaratılmasını hızlandıracak.

Nöral grafikler, AI bilgi işlem ve grafikleri birleştirir
Nöral grafikler, 3D internet olan metaverse’i doldurmak için sanal dünyaların tasarımını ve geliştirilmesini hızlandırır.

Bu çalışmayı başlatmak için NVIDIA, Ağustos ayında birkaç nöral grafik aracı yayınladı.

AI Hesaplama için Kullanım Örnekleri

Arabalar, Fabrikalar ve Depolar

Araba üreticileri, daha sorunsuz, daha güvenli bir sürüş deneyimi sunmak ve yolcular için akıllı bilgi-eğlence özellikleri sunmak için AI bilgi işlemden yararlanıyor.

Mercedes-Benz, yazılım tanımlı araçlar geliştirmek için NVIDIA ile birlikte çalışıyor. Yaklaşan filoları, akıllı ve otomatikleştirilmiş sürüş yetenekleri sunacak. NVIDIA SÜRÜCÜ Orin merkezi bilgisayar. Sistemler, her türlü senaryoyu güvenli bir şekilde ele alabilmelerini sağlamak için NVIDIA Omniverse üzerine kurulu DRIVE Sim yazılımı kullanılarak veri merkezinde test edilecek ve doğrulanacaktır.

CES’te otomobil üreticisi, dünya çapındaki tesislerinde üretim ve montaj tesislerini tasarlamak ve planlamak için Omniverse’i de kullanacağını duyurdu.

BMW Group aynı zamanda yapay zeka özellikli dijital ikiz fabrikalar yaratan birçok şirket arasında yer alıyor. NVIDIA Omniverse, bitkileri daha verimli hale getirir. Aşağıdaki videoda gösterildiği gibi, PepsiCo gibi tüketici devleri tarafından da lojistik merkezleri için benimsenen bir yaklaşımdır.

Fabrikaların ve depoların içinde otonom robotlar, üretim ve lojistikte verimliliği daha da artırıyor. Birçoğu tarafından desteklenmektedir NVIDIA Jetson uç yapay zeka platformu ve kullanarak simülasyonlarda ve dijital ikizlerde yapay zeka ile eğitildi NVIDIA Isaac Sim.

2022’de traktörler ve çim biçme makineleri bile yapay zeka ile otonom hale geldi.

Livermore, California merkezli bir girişim olan Monarch Tractor, Aralık ayında tarıma otomasyon getirmek için yapay zeka destekli bir elektrikli araç piyasaya sürdü. Mayıs ayında, Boulder, Colo. merkezli Scythe, sekiz kamera ve bir düzineden fazla sensör içeren otonom bir elektrikli çim biçme makinesi olan M.52’yi (aşağıda) piyasaya sürdü.

Ağları Güvenli Hale Getirmek, Genleri Sıralamak

AI hesaplama için kullanım durumlarının sayısı ve çeşitliliği şaşırtıcı.

Siber güvenlik yazılımı algılar e-dolandırıcılık ve diğer ağ tehditlerini AI tabanlı tekniklerle daha hızlı dijital parmak izi.

Sağlık hizmetlerinde araştırmacılar, AI bilgi işlem sayesinde Ocak 2022’de sekiz saatin çok altında bir genomun tamamını dizileyerek rekor kırdı. Çalışmaları (aşağıdaki videoda açıklanmıştır) nadir görülen genetik hastalıkların tedavisine yol açabilir.

AI bilgi işlem bankalarda, perakende satış mağazalarında ve postanelerde iş başında. Telekom, ulaşım ve enerji ağlarında da kullanılıyor.

Örneğin, aşağıdaki video Siemens Gamesa’nın rüzgar çiftliklerini simüle etmek ve enerji üretimini artırmak için yapay zeka modellerini nasıl kullandığını gösteriyor.

Günümüzün AI bilgi işlem teknikleri yeni uygulamalar buldukça, araştırmacılar daha yeni ve daha güçlü yöntemler icat ediyor.

Sinir ağlarının bir diğer güçlü sınıfı olan difüzyon modelleri, metin açıklamalarını büyüleyici görüntülere dönüştürebildikleri için 2022’de popüler hale geldi. Araştırmacılar, bu modellerin birçok kullanıma uygulanacağını ve yapay zeka bilgi işlemi için ufku daha da genişleteceğini düşünüyor.


Kaynak : https://blogs.nvidia.com/blog/2023/01/20/what-is-ai-computing/

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

SMM Panel PDF Kitap indir