Nvidia’nın CEO’su Jensen Huang: "Performansımız Moore Yasası’nı Aşıyor"
Nvidia CEO’su Jensen Huang, yapay zeka çiplerinin performansının Moore Yasası’nın belirlediği tarihsel oranları geçtiğini belirtti.
"Moore Yasası’ndan çok daha hızlı ilerliyoruz," diyen Huang, CES Las Vegas’taki 10.000 kişilik bir kalabalığa hitap ettiği keynote konuşmasının ardından TechCrunch’a verdiği röportajda iddialı açıklamalarda bulundu.
Moore Yasası ve Nvidia’nın İlerleme Hızı
1965 yılında Intel’in kurucularından Gordon Moore tarafından ortaya atılan Moore Yasası, çiplerdeki transistör sayısının her yıl yaklaşık iki katına çıkacağını ve performansın da buna paralel olarak artacağını öngörmüştü. Ancak son yıllarda Moore Yasası’nın yavaşladığı gözlemleniyor.
Nvidia ise yapay zeka çipleriyle bu yavaşlamaya meydan okuyor. Şirket, en yeni veri merkezi süper çiplerinin yapay zeka çıkarım iş yüklerinde bir önceki nesilden 30 kat daha hızlı olduğunu belirtiyor.
“Tüm Yığını Aynı Anda İnovasyonla Geliştiriyoruz”
Huang, Nvidia’nın başarısını şu şekilde açıklıyor:
"Biz mimariyi, çipi, sistemi, kütüphaneleri ve algoritmaları aynı anda geliştirebiliyoruz. Bu sayede Moore Yasası’ndan daha hızlı ilerleyebiliyoruz, çünkü tüm yığın boyunca yenilik yapabiliyoruz."
Yapay Zeka ve Nvidia’nın Etkisi
Nvidia’nın yapay zeka çipleri, Google, OpenAI ve Anthropic gibi öncü yapay zeka laboratuvarları tarafından kullanılıyor. Huang, bu ilerlemenin yapay zeka modellerinin kabiliyetlerini daha da artıracağını savunuyor.
Ayrıca Huang, test zamanı hesaplama (inference), ön eğitim ve son eğitim olmak üzere üç aktif yapay zeka ölçekleme yasası bulunduğunu dile getiriyor. Test zamanı hesaplama, yapay zeka modellerinin soru yanıtlamadan önce daha fazla "düşünme" süresine sahip olmasını sağlıyor ve bu da performans ile maliyetin optimize edilmesine yardımcı oluyor.
Nvidia’nın GB200 NVL72 Süper Çipi
Huang, CES’te yeni veri merkezi süper çipi GB200 NVL72’yi bir kalkan gibi elinde tutarak tanıttı. Bu çip, Nvidia’nın önceki en iyi çipi olan H100’den 30 ila 40 kat daha hızlı çıkarım iş yükü performansı sunuyor.
Huang, bu yeni çiplerin, AI modellerinin test zamanı hesaplama maliyetlerini düşüreceğini belirtti:
"Performansımızı artırarak maliyetleri düşürmek mümkün. Uzun vadede daha güçlü çipler, daha düşük fiyatlar anlamına gelecek."
Nvidia’nın İlerlemesi: 10 Yılda 1000 Kat Performans Artışı
Huang, Nvidia’nın son 10 yılda çip performansını 1000 kat artırdığını ve bu hızın Moore Yasası’nın standartlarını çok geride bıraktığını ifade etti. Nvidia’nın bu hızla devam edeceği mesajını veren Huang, yapay zekanın geleceğinde maliyetlerin düşeceği ve performansın artacağı bir dönem öngörüyor.
ⓒ Copyright 2024 Chip Yazılım Hizmetleri
