Google yeni Frozen v2 işlemcisini geliştiriyor: Gemini doğrudan çipe entegre edilecek

Google, yapay zeka teknolojilerinin verimliliğini önemli ölçüde artırmak amacıyla devrim niteliğinde bir adım atmayı planlıyor. Şirket, Gemini sinir ağını doğrudan işlemci mimarisine entegre eden Frozen v2 adlı özel bir sunucu çipi üzerinde çalışıyor. Bu yaklaşımın yapay zeka performansını mevcut göstergelerden 10 katına kadar artırması bekleniyor. Bu haberi Ixbt.com bildiriyor.

The Information tarafından paylaşılan bilgilere göre, yeni işlemcinin benzersizliği, Gemini modelinin bellekten yüklenmemesi, aksine çipin ayrılmaz bir parçası haline gelmesidir. Günümüzde yapay zeka hızlandırıcıları evrenseldir; model bellekte saklanır ve işlemci çalışma sürecinde onunla sürekli veri alışverişinde bulunur. Frozen v2 projesinde ise sinir ağı yapısı doğrudan "silikonun içine işlenir".

Enerji verimliliği ve teknik imkanlar

Böyle bir yapı, enerji verimliliğini 6 kattan 10 kata kadar artırmayı mümkün kılar. Bu, Google için milyarlarca isteğe hizmet verme maliyetlerini önemli ölçüde azaltmak anlamına geliyor. Yeni çip, bir birim enerji tüketimi karşılığında mevcut TPU (Tensor Processing Unit) hızlandırıcılarına kıyasla çok daha fazla token işleme kapasitesine sahip olacak.

Belirtmek gerekir ki Frozen v2, mevcut işlemcilerin yerini tamamen almayacak, aksine onları tamamlayan ayrı bir ürün serisi olarak geliştirilecektir. Çipte sadece modelin "ağırlığı", yani eğitim sürecinde elde edilen parametreler güncellenebilecek, temel mimarisi ise değişmeden kalacaktır. Bu da belirli bir model için maksimum düzeyde optimizasyon sağlar.

Kaynak yetersizliği ve gelecek beklentileri

Google'ın bu projeye girişmesinin ana nedenlerinden biri, işlem gücü eksikliğidir. Şu anda Google Cloud kaynaklarına olan talep o kadar yüksek ki, şirket bazı dış müşterilere hizmet vermeyi reddetmek zorunda kalıyor. Yüksek performanslı çipler, daha az sunucu kullanarak daha fazla görevi yerine getirmeyi mümkün kılar; bu durum, küresel bulut hizmetlerini kullanan bölgeler için de hizmet maliyeti ve hızı üzerinde olumlu bir etki yaratabilir.

Ancak bu teknolojinin kendine has riskleri de mevcuttur. Yapay zeka alanının hızla geliştiği bir dönemde, donanım düzeyinde mühürlenmiş bir mimarinin çip hazır olana kadar (yaklaşık 2028) eskimesi işten bile değildir. Yine de Taalas gibi girişimler de benzer "mühürlü" çipler üzerinde çalışıyor, bu da sektörde yeni bir trendin oluştuğunu gösteriyor.

Google henüz bu projeyi resmen doğrulamadı, sadece yüksek performanslı hesaplama çözümleri üzerinde deneyler yapıldığını belirtmekle yetiniyor. Frozen v2 başarılı olursa, bu yapay zeka altyapısında yeni bir dönemi başlatabilir.