Modern yapay zeka altyapısı, devasa modelleri verimli şekilde eğitmek ve sunmak için donanım-duyarlı attention çekirdeklerine, dağıtık çoklu-GPU paralelliğine ve düşük-bit kuantizasyona dayanır. Bu üç teknik, teorik mode
Modern yapay zeka dağıtımı, devasa modelleri yüksek hızda ve düşük maliyetle sunmak için bellek-sanallaştırmalı sunum motorlarına, seyrek uzman yönlendirmesine ve bayt-altı donanım hassasiyetine dayanır. Bu üç teknoloji,
Modern yapay zeka altyapısı, CPU ek yükü eliminasyonu, çıkarım-zamanı akıl yürütme döngüleri ve faz-uzmanlaşmış GPU küme yönlendirmesi yoluyla performansı silikonun ve kümelerin fiziksel sınırlarına zorlar. Bu üç teknik,
Üretim ortamlarında yapay zeka mühendisliği, dağıtık çoklu GPU yürütmesini, donanım düzeyinde profillemeyi ve platformlar arası mobil/uç çalışma zamanlarını bir araya getirir. Aşağıda bu üç alan ayrıntılı olarak ele alın
Uygulamalı GPU mühendisliği, platformlar arası gölgelendirici programlamayı, donanım sayacı tanılamasını ve cihaz üzerinde uç dağıtımını kapsar. Aşağıda bu üç iş akışı ayrıntılı olarak ele alınmaktadır.
Doğru optimizasyon stratejisini seçmek, donanım mimarinizi temel performans darboğazınızla eşleştirmekle başlar. Her platform hesaplama iş hacmi, bellek bant genişliği ve kapasite üzerinde katı fiziksel sınırlar getirir.
2012'deki AlexNet dönüm noktası; düşük seviyeli GPU mühendisliğine (cuda-convnet) ve bölünmüş çift GPU mimarisine dayanıyordu ve daha derin, daha verimli bilgisayarlı görü modellerine yönelik hızlı bir yarışı doğrudan te
2015'ten bugüne derin öğrenme, elle ayarlanmış C++ GPU kodundan ve konvolüsyonel ağlardan, donanım hızlandırmalı matris motorlarına ve Transformer mimarilerine evrildi. Bu üç dönüm noktası, modern yapay zekâ modellerinin
Modern Transformer'lar, devasa token dizilerini azami donanım hızında işlemek için Öz-Dikkat matris matematiğine, Triton gibi yüksek seviyeli GPU derleyicilerine ve FlashAttention gibi belleğe duyarlı CUDA çekirdeklerine
CUDA (Compute Unified Device Architecture), derin öğrenme çerçevelerinin ağır matematiksel hesaplamaları GPU'lar üzerinde çalıştırmasını sağlayan NVIDIA'nın paralel hesaplama platformu ve programlama modelidir. Milyonlar
Yapay zeka araştırmacıları, 2006 ile 2009 arasında CUDA'nın sinir ağları için sağladığı devasa performans avantajını fark etmeye başladı; kesin ana akım atılım ise 2012'de gerçekleşti. Bu değişimden önce sinir ağları, pr
2012'de AlexNet atılımı, CUDA destekli GPU'larla eşleştirilen derin sinir ağlarının onlarca yıllık geleneksel bilgisayarla görü mühendisliğini geride bırakabileceğini kanıtladı. ImageNet Large Scale Visual Recognition Ch
Life360, Family Intelligence platformunu üçüncü taraf yapay zeka asistanlarına açtı. Böylece bağlı yapay zeka ajanları, aile konum hizmetindeki bilgil