AWS, Üretken Yapay Zeka İçin Altyapısını Geliştirmeye Devam Ediyor

 Amazon Web Services (AWS), üretken yapay zeka çalışmalarını ölçeklenebilir şekilde desteklemek amacıyla altyapısını optimize etmeye devam ettiğini duyurdu. Ağ oluşturma yeniliklerinden veri merkezi tasarım değişikliklerine kadar geniş bir yelpazede altyapı optimizasyonu yapan AWS, bu sayede müşterilerinin yeni teknolojileri kullanarak karar verme süreçlerini iyileştirmelerini, müşteri deneyimlerini dönüştürmelerini ve yaratıcılık ile inovasyonu artırmalarını hedefliyor.

Yapay zekanın hızla yükselişi, kurumların maliyetlerini azaltırken yüksek performans elde etmelerini sağlayacak doğru teknolojik altyapıyı seçmelerini daha da önemli hale getiriyor. Toyota, Pfizer, Ryanair, Adidas ve New York Menkul Kıymetler Borsası gibi 100.000’den fazla müşteri, AWS’in yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) servislerinden faydalanıyor. Bugün, önde gelen üretken yapay zeka modelleri AWS altyapısı üzerinde eğitilip çalıştırılıyor. 15 yılı aşkın süredir grafik işleme birimi (GPU) tabanlı veri merkezleri kuran AWS, üretken yapay zekayı ölçeklenebilir şekilde destekleyecek yenilikler sunmak için altyapısının temelini geliştirmeye devam ediyor.

AWS Altyapı Geliştirme Çalışmaları Dört Temel Adımda Gerçekleşiyor:

1. Düşük Gecikme, Büyük Ölçekli Ağ İletişimi

Üretken yapay zeka modellerinin verimli şekilde çalışabilmesi için büyük miktarda veri gerekiyor. Model ne kadar büyük ve karmaşık olursa, eğitim süresi de o kadar uzuyor ve bu da işletme maliyetlerini artırırken inovasyonu yavaşlatıyor. Geleneksel ağlar, üretken yapay zeka modeli eğitimi için gerekli olan düşük gecikme süresi ve büyük ölçeği sunamıyor. AWS, ağ gecikmesini azaltmak ve müşterileri için daha iyi performans sağlamak adına sürekli çalışıyor. AWS, özel olarak geliştirdiği ağ cihazları ve yazılımları ile güvenlik, güvenilirlik ve performansı artırıyor. Örneğin, Elastic Fabric Adapter (EFA) kullanıma sunarak yüksek düzeyde düğümler arası iletişim gerektiren uygulamaları geniş ölçekte çalıştırma imkanı tanıdı. AWS’in UltraCluster 2.0 ağı, sekiz mikrosaniyelik gecikme süresiyle 20.000’den fazla GPU’yu destekliyor ve modeli eğitme süresini en az yüzde 15 kısaltıyor.

2. Enerji Verimliliği

Yapay zeka modellerini eğitmek ve çalıştırmak yoğun enerji gerektiriyor. AWS, çevresel etkisini en aza indirmek ve maliyetleri düşürmek için altyapısının enerji verimliliğini artırmaya odaklanıyor. Veri merkezi soğutma sistemlerinin optimizasyonu ve daha düşük karbonlu beton ile çelik kullanımı gibi yöntemlerle enerji verimliliği sağlanıyor. Yeni sıvı soğutma sistemleri ile en güçlü yapay zeka çip setleri için verimli soğutma sağlanıyor. Accenture tarafından yapılan araştırma, AWS altyapısının yerleşik altyapıya göre 4,1 kata kadar daha verimli olduğunu ve AWS'de optimizasyon yapıldığında karbon ayak izinin yüzde 99'a kadar azaltılabileceğini öngörüyor.

3. Güvenlik

Müşterilerin hassas verilerini korumak, AWS için öncelikli bir konu. Altyapı 7/24 denetleniyor ve veriler, AWS'in altyapısı arasında seyahat ederken şifreleniyor. AWS, Nitro Sistemi ve Nitro Enclaves gibi çözümlerle güvenli yapay zeka altyapısını sağlıyor. Bu çözümler, müşteri verilerini yetkisiz erişime karşı koruyor ve güvenli bilgi işlem ortamı sağlıyor.

4. AWS Yapay Zeka Çipleri

AWS, maliyetleri düşürmek ve yapay zekayı daha erişilebilir kılmak için kendi yapay zeka çiplerini tasarlıyor. AWS Trainium ve AWS Inferentia çipleri, üretken yapay zeka modellerini eğitme ve çalıştırma maliyetlerini düşürerek enerji verimliliğini artırıyor. Üçüncü nesil yapay zeka çipi Trainium2, birinci nesil Trainium çiplerine göre dört kat daha hızlı eğitim sunuyor ve büyük dil modellerini daha kısa sürede eğitmeye imkan tanıyor.

AWS, NVIDIA, Intel, Qualcomm ve AMD ile iş birliği yaparak ML ve üretken yapay zeka uygulamaları için en kapsamlı hızlandırma setini sunuyor. AWS, yapay zeka çiplerinin gelecek nesillerini geliştirmeye devam edecek.