NVIDIA CEO Huang Renxun: DDN ile işbirliği yaparak sınır hesaplama, DeepSeek R1 modeli AI gelişimini hızlandırıyor

Nvidia'nın kurucusu Jensen Huang ve dünyanın en büyük özel depolama sistemleri şirketi DDN'in CEO'su Alex Bouzari, 2/21'de Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC), kurumsal uygulamalar ve Dijital Ikiz gibi konuları kapsayan Yapay Zeka'nın geleceğini derinlemesine ele aldı, AI'nın etkisi her yerde.

NVIDIA, 2017'de yeni bir süper hesaplama mimarisi oluşturmayı planladı, ancak daha verimli veri işleme yöntemlerine ihtiyaç duyuluyordu. Bouzari'ye göre, geleneksel veri erişim modelleri artık kullanılamaz durumdaydı ve tamamen yeni bir yapay zeka depolama mimarisi olmalıydı, genişletilebilir, düşük gecikmeli, dağıtılmış, çoklu bulutlu, hatta verilerin mümkün olduğunca hareket etmesine izin vermeden bilgiyi işlemek için ara veri (Metadata) kullanılmalıydı. Bu fikir o zamanlar oldukça çılgınca olarak görülse de, 7 yıl süren çaba sonunda gerçeğe dönüştü.

Yapay zeka uygulamaları patladı, akıllı veri katmanı kilit haline geldi

AI uygulamalarının patlamasıyla birlikte, birçok şirket artık sadece model eğitimine değil, aynı zamanda AI'ın gerçek uygulamalarda hızla bilgi elde etmesine ihtiyaç duyuyor. Jensen Huang, AI'ın sadece eğitim sırasında büyük verilere dayanmaması gerektiğini, aksine uygulama sırasında 'yararlı bilgilerin' elde edilmesi gerektiğini belirtiyor, orijinal veriler değil. Bu, DDN'in tanıttığı Infinia ürünü tarafından çözülen bir sorundur, (Veri Zekası Katmanı) aracılığıyla orijinal verileri önemli bilgilere dönüştürebilir, böylece AI'ın daha verimli bir şekilde çalışmasını sağlayabilir.

Bu yapıdaki anahtar, Metadata ( aracı veriler ), yani verilere etiket ve açıklama eklemektir. Jensen Huang'a göre, Metadata'nın çok yüksek bir sıkıştırma oranı vardır, farklı sistemler arasında hızlıca taşınabilir ve hesaplama maliyetlerini ve depolama alanı gereksinimlerini büyük ölçüde azaltabilir. Bu, yapay zekânın daha sorunsuz çalışmasını sağlamanın yanı sıra, şirketlerin veri değerine daha hızlı erişmelerini ve rekabet güçlerini artırmalarını sağlar.

Moore's Law slowing down, accelerating computation becomes the key to AI development

Moore's Law is slowing down, accelerating computation has become the key to AI development. Over the past 30 years, computer computational capabilities have steadily increased in line with Moore's Law, but in the last 15 years, this growth trend has slowed down. Jensen Huang stated that NVIDIA's GPU parallel computing architecture pushes computational capabilities to the extreme, enabling large-scale development of AI.

DDN'ın Infinia'sı, hızlandırılmış hesaplama ve yapay zeka öğrenme mekanizmasını birleştirerek, verilerin sadece depolanmakla kalmayıp otomatik olarak öğrenilip kullanılabilir bilgilere dönüştürülmesini sağlar. Örneğin, tıp, finans, akıllı şehirler gibi alanlarda, bu teknoloji şirketlere önemli verileri hızlı bir şekilde elde etmede ve AI karar verme yeteneklerini daha da geliştirmede yardımcı olabilir.

Şirketlerin yapay zeka, dijital ikizlik çağına girmesiyle Omniverse geleceği yönlendiriyor

Yüksek performanslı hesaplama (HPC)'dan kurumsal yapay zekaya, şimdi AI dijital ikiz (Digital Twin) aşamasına giriyor, bu, Nvidia'nın Omniverse platformunun getirdiği teknoloji devrimidir.

Jensen Huang örneğinde, ilaç geliştirme geçmişte milyarlarca dolar ve yıllarca zaman gerektiriyordu, ancak şimdi Omniverse aracılığıyla bilim insanları ilaçların dijital kopyalarını sanal dünyada oluşturabilir, çeşitli formülasyonları ve etkileri hızlı bir şekilde simüle edebilir, araştırma ve geliştirme süresini büyük ölçüde kısaltabilir. Ayrıca Omniverse, imalat endüstrisi, akıllı şehirler gibi alanlarda da kullanılabilir, şirketlere dijital dünyada simülasyonlar yaparak testler yapma olanağı sağlar, verimliliği ve doğruluğu büyük ölçüde artırır.

Bouzari ek olarak, Omniverse'ün başarısının anahtarı zeka veri katmanında yatmaktadır, şirketlerin büyük miktarda veriyi değerli bilgilere dönüştürmek için yapay zekâyı kullanmaları gerekmektedir, böylece dijital ikizlerin avantajını gerçekten ortaya koyabilirler.

Yapay zeka ajansı dönemine girdi, şirketler yapay zeka çalışanına sahip olacak

Jensen Huang, şirketlerin gelecekte kendi AI ajanlarını oluşturacaklarını belirtti. Bu AI'lar, her bir departmanın uzmanı haline gelecek, verileri analiz edebilecek, önerilerde bulunabilecek ve hatta birbirleriyle işbirliği yapabilecekler. Örneğin, tedarik zinciri yönetimi AI, finansal AI ile bilgi alışverişi yapabilir ve finansman akışını ve üretim planlarını senkronize edebilir.

DDN'nin Infinia'sı, yapay zeka ajanı çağının önemli bir temelidir, AI'nın hızlı bir şekilde kritik verilere erişmesini ve analiz etmesini sağlar, bu da AI ajanının en iyi kararları verebilmesini garanti eder.

Açık kaynak yapay zeka gelişimini hızlandırıyor, R1 yapay zekayı daha verimli hale getiriyor

Son zamanlarda DeepSeek, R1 açık kaynaklı AI çıkarım modelini piyasada büyük ilgi uyandırdı. Jen-Hsun Huang, bu durumun AI hesaplama talebinin azalacağı anlamına gelmediğini, aksine AI ilerlemesini hızlandıran bir anahtar olduğunu belirtti.

Geçmişte AI eğitimi, (Ön eğitim) ve çıkarım (Çıkarım) olarak ayrılmıştı, ancak şimdi AI'in (Sonrası eğitim) daha da önemli hale geldi, bu süreç büyük miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. R1 modelinin ortaya çıkışı, AI'in çıkarımı daha verimli hale getirmesine ve AI ajanlarının karar verme yeteneklerini artırmasına olanak tanır.

Bouzari, CUDA ve NIMs platformuyla NVIDIA'nın AI'ı, yaşam bilimleri, finans, otonom sürüş ve diğer endüstrilerdeki uygulamaları teşvik ettiğini belirtti, gelecekte AI ajanlarının her yerde olacağını söyledi.

Şirketler kendi yapay zeka oluşturmalı ve bulut yapay zeka kullanmalıdır.

Şirketlerin kendi AI'lerini oluşturması mı yoksa bulut AI'ını mı kullanmaları gerekiyor, cevap her ikisini de içeriyor. Jen-Hsun Huang, şirketlerin önce bulut AI'ını kullanabileceklerini ancak belirli bir alanda rekabet avantajı elde etmek istiyorlarsa özel bir AI geliştirmeleri gerektiğini belirtiyor.

Örneğin, Nvidia, yonga tasarımı, tedarik zinciri yönetimi ve diğer alanlarda kendi AI'sını oluşturdu, çünkü bu alanların bilgisi genel bulut AI'dan doğrudan elde edilemez. Bu aynı zamanda DDN'nin Infinia'sının kritik bir rol oynayabileceği bir yerdir, şirketlerin kendi AI akıl yürütme katmanlarını oluşturmalarına olanak tanır ve AI karar verme yeteneklerini artırır.

NVIDIA ve DDN, yapay zeka yeni çağına birlikte adım atıyor

Geçmişte HPC alanında işbirliği yaparken, şimdi AI'ı kurumsal uygulamalara getiriyorlar ve gelecekte dijital ikiz teknolojisini teşvik etmeyi amaçlıyorlar. 'DDN olmadan, Nvidia'nın süper bilgisayarı mümkün olamazdı.' Jensen Huang, AI gelişiminde DDN'ye teşekkür ediyor.

Bouzari ise, Nvidia'nın AI'ı yeni bir çağa taşıdığını belirtirken, gelecekte her iki taraf da işletmelerde ve dijital ikizler alanında AI'ın uygulanmasını derinleştirmeye devam edecekler.

(AI Altın Çağı! Jensen Huang, Nvidia'nın AI eğitim robotlarını yönlendirdiğini ve Omniverse'in Cosmos ile en güçlü kombinasyonu oluşturduğunu açıkladı)

Bu makalede NVIDIA CEO'su Jensen Huang: DDN ile işbirliği yaparak Extreme Computing ve DeepSeek R1 modelinin AI gelişimine katkıda bulunduğu belirtiliyor. Bu makale ilk kez 鏈新聞 ABMedia'da yayımlandı.