6 puan yazan GN⁺ 2023-10-07 | 8 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Nvidia, CUDA ve cuDNN gibi yazılım araçları ve optimize edilmiş kütüphaneler sayesinde GenAI alanında avantaj sahibi
    • Donanımının etrafında güçlü bir yazılım "hendek (Moat)" kurarak HPC ve GenAI pazarlarında diğer şirketlerin rekabet etmesini zorlaştırıyor
  • GenAI hesaplama kaynaklarına yönelik talep arttıkça daha fazla GPU gerekiyor. Bu da arz-talep açığı yaratıyor ve AMD gibi şirketler bu boşluğu doldurmaya çalışıyor
  • Nvidia ile rekabet edebilmek için, diğer üreticilerin GPU ve hızlandırıcılarının CUDA'yı desteklemesi gerekiyor. AMD bunu HIP CUDA dönüştürme aracıyla mümkün kılıyor
  • Açık kaynak makine öğrenimi kütüphanesi PyTorch, GPU kullanan yapay zeka uygulamaları geliştirmede TensorFlow'a alternatif olarak popülerlik kazanıyor
  • PyTorch, kullanıcıları alttaki GPU mimarisinden yalıtarak AMD GPU'larının CUDA hendeğini aşmasını kolaylaştırıyor
  • Nvidia'nın yakında gelecek 72 çekirdekli ARM tabanlı Grace-Hopper süperçipi, HPC ve GenAI'deki potansiyel performansı nedeniyle büyük beklenti yaratıyor
  • AMD, yakında çıkacak Instinct MI300A işlemcisiyle Nvidia'nın Grace-Hopper süperçipiyle rekabet etmeyi planlıyor; bu işlemci Lawrence Livermore National Laboratory'nin yakında devreye girecek El Capitan sistemine güç verecek
  • AMD CEO'su Lisa Su, mimari seçimleri sayesinde çıkarım çözümlerinde sektör lideri olma hedeflerini dile getirdi
  • AMD ve diğer donanım üreticileri için PyTorch, CUDA hendeği üzerine bir açılır köprü kurmuş oldu
  • GenAI pazarındaki donanım savaşı; performans, taşınabilirlik ve erişilebilirlik tarafından belirlenecek

8 yorum

 
slemma999 2023-10-08

Bu güzel yazıları her zaman ilgiyle okuyorum, teşekkür ederim. Ancak kişisel bir görüş olarak bir şey söylemek isterim: Koreceleştirme de değil, bazı ifadeler Çince kökenli sözcüklere çevrilince anlatım tuhaf ve zor oluyor. Örneğin 도개교 ya da "hendek" gibi sözcükler yerine, İngilizceyi olduğu gibi kullanmanız ya da daha sade bir dille açıklamanız daha iyi olur.

 
monovision 2023-10-09

"Moat" çok kullanılan bir ifade; "drawbridge" ise o kadar yaygın kullanılmasa da sözlüklere vb. bakınca tam yerinde çevrilmiş bir terim gibi görünüyor.
https://ko.wikipedia.org/wiki/%EA%B0%80%EB%8F%99%EA%B5%90

 
slemma999 2023-10-09

Ekonomi tarafında da kullanıldığını biliyorum ve yapay zeka teknolojileri karmaşıklaştıkça bunun kullanıldığını da anlıyorum, ama burada kullanımın yanlış olduğunu düşünüyorum. Örneğin, temel CPU mimarisinden yalıtarak AMD'nin GPU'sunun CUDA hendekini aşmasını kolaylaştırdığı ifadesi, sanki teknik olarak basitçe çözülebilecek bir şeymiş gibi yanlış yazılmış. Türkçede, AMD'nin bu hendeği aşabilecek teknik yetkinliğe sahip olduğu gibi bir ifade daha uygun olurdu; bu cümle ise sanki tek bir kütüphane bir şeyi çözebilirmiş gibi yazıldığı için oldukça tuhaf duruyor. Hatta "hendek" gerçekten böyle kullanılan bir kelime miydi diye düşündürüyor.

 
newtype 2023-10-11

"Hendek" tam da yerinde bir kelime; çünkü yerine koyması pek mümkün değil ve zaten özellikle yerine koymaya da gerek yok... Siz bunu sözlükte az önce ilk kez görüp yadırgamış olabilirsiniz ama diğer okurların hepsi sizinle benzer bir kelime dağarcığına sahip değil. Cehaleti silah gibi kullanmayalım.

 
botplaysdice 2023-10-11

Can sıkıcı bir durum. Ama umarım cehaletin utanç kaynağı haline geldiği bir topluluk olmayız.

 
fortune 2023-10-09

Evet, ben de bazen otomatik çeviride kulağa tuhaf gelen kısımlar olduğunu hissediyorum.

Ancak bu tür durumlarda ‘hendek’ de ülkemizde sık kullanılan bir ifade. Haberlerde ‘hendek’ diye aratırsanız çok sayıda sonuç görebilirsiniz.

 
cosine20 2023-10-08

AMD’nin CUDA’ya karşı alternatif olarak dahil olduğu şeyin OpenCL olduğunu sanıyordum; burada ondan hiç bahsedilmemesine bakılırsa, şimdiye kadar yapay zeka tarafındaki kütüphanelerle pek bir entegrasyonu olmamış gibi görünüyor.

 
GN⁺ 2023-10-07
Hacker News görüşleri
  • Bir kullanıcı, ROCm’i Pytorch ile kullanarak CPU’ya kıyasla 200 kat performans artışı gördüğünü söyledi.
  • AMD kurulumunun karmaşıklığı nedeniyle kullanıcı, resmi ROCm Pytorch varsayılan Docker imajının kullanılmasını öneriyor.
  • Bir kullanıcı, Nvidia kart sahibi olmasının tek nedeninin CUDA olduğunu, ancak daha fazla proje tarafsız ortamlara geçerse bundan memnun olacağını söyledi.
  • Bir kullanıcı, Linux’ta Nvidia çalıştırmanın, Windows Vista’daki çekirdek çakılmalarına kıyasla bile keyifli olmadığını düşünüyor.
  • Bir kullanıcı, AMD ve diğer rakiplerin rekabetini memnuniyetle karşılıyor ve büyük dahili RAM’e sahip Apple Silicon SoC ile de ilgileniyor.
  • Pytorch başka donanımlara da izin veriyor ve kullanıcı hesaplama gücüne dair gerçek benchmark’lar görmek istiyor.
  • AMD’nin Nvidia ile bilimsel veya ML yazılımlarındaki farkı kapattığına dair ampirik kanıt sınırlı.
  • CUDA, Nvidia’nın ekosistemi desteklemek için gösterdiği çabanın bir sonucu; Nvidia satın aldığınızda, onların ekosisteme yaptığı yatırımı da satın almış oluyorsunuz.
  • AMD’nin donanımı var, ancak bliss ve AOCL dışında HPC için desteği yetersiz.
  • Bir kullanıcı, AMD’nin Nvidia’nın PTX’ine benzer şekilde ileriye dönük cihaz uyumluluğu için bir çözüme sahip olup olmadığını sorguluyor.
  • Nvidia’nın üstünlüğü, açık kaynak topluluğunun, büyük şirketlerin ve araştırma kurumlarının yıllar süren çalışmalarının ürünü.
  • Bir kullanıcı, AMD yetişirse hobi amaçlı kullanım veya bootstrap girişimler için fiyatların düşüp düşmeyeceğini, yoksa AMD’nin de Nvidia gibi fiyat artırıp artırmayacağını merak ediyor.
  • AMD’nin yazılım çözümü herhangi bir donanımda çalışacak şekilde tasarlanmış ve hip, cuda ile satır bazında uyumlu olduğundan taşıması çok kolay.