Forumda yenilikler devam etmektedir , çalışmalara devam ettiğimiz kısa süre içerisinde güzel bir görünüme sahip olduk daha iyisi için lütfen çalışmaların bitmesini bekleyiniz. Tıkla ve Git
x

Son konular

NVIDIA ve IBM’den yapay zeka hamlesi!

NVIDIA ve IBM’den yapay zeka hamlesi!
0
112

bilgisayarci

FD Üye
Katılım
Ocak 9, 2022
Mesajlar
38,141
Etkileşim
1
Puan
38
Yaş
96
F-D Coin
63
nvidia-ve-ibmden-yapay-zeka-hamlesi1-2-1.jpg



Geçtiğimiz yıllarda bilgisayarların verimliliğini artırabilmek için bir çok yeni teknoloji hayatımıza girdi. Hatta bunun en büyük örneklerinden birini laptoplarda direkt olarak etkileşime sokulan RAM ve işlemcilerde gördük. Her ne kadar RAM miktarını değiştiremememiz gibi olumsuz yönleri olsa da bu hamle cihazların performansına direkt olarak etki etti. Şimdiyse benzer bir şeyi NVIDIA ve IBM yapay zeka kapasitesini artırabilmek için GPU’ları SSD’ye bağlayarak deniyor.

NVIDIA ve IBM, yapay zeka darboğazının önüne geçecek


NVIDIA ve IBM, cihazların makine öğrenim kapasitelerini artırmak için ortaya yeni bir teknoloji koyuyor. Sistemlerin GPU’larını yani grafik kartlarını direkt olarak SSD’ye bağlayarak büyük miktarda depolama gerektirecek verilerin akışını hızlandırıp olası darboğazların önüne geçmeyi hedefliyorlar.
nvidia-ve-ibmden-yapay-zeka-hamlesi1.webp
Konuyla alakalı ortaya çıkan sızıntılar, Büyük Hızlandırıcı Bellek (BaM) olarak adlandırılan teknolojinin GPU’ları doğrudan yüksek kapasiteli SSD’lere bağlamayı hedeflediğini ve oluşacak darboğazları engellemekle kalmayıp mevcut işlem kapasitesini de (bağlı SSD’lerin kapasitesiyle doğru orantılı) mevcutların çok daha üstüne çıkartacağını söylüyor.

Konuyla ilgili sızıntı haberini paylaşan araştırmacılar şunları söylüyor:

BaM, GPU iş parçacıklarının, hesaplama tarafından belirlendiği üzere, isteğe bağlı olarak küçük miktarlarda veri okumasını veya yazmasını sağlayarak I/O (input-output/giriş-çıkış- G/Ç), trafiği amplifikasyonunu azaltıyor.

Makine öğrenimi veya yapay zeka olarak adlandırdığımız birimler genelde işlemcilerin yani CPU’ların üzerinde geliyor. NVIDIA ve IBM’in burada hedeflediği şey ise bu noktada CPU’lara olan bağımlılığın önüne geçerek GPU’nun gücünü öne çıkarabilmek. Ayrıca yapılan ilk testlerin de oldukça umut vadeden sonuçlar ortaya koyduğu belirtiliyor.

Siz bu konu hakkında ne düşünüyorsunuz? Görüşlerinizi SDN Forum‘da veya yorumlarda bizlerle paylaşmayı unutmayın!
 

Similar threads

Söz konusu ekran kartı olduğunda aklımıza gelen birinci isim olan NVIDIA, gelişmiş silikonlar tasarlarken tıpkı vakitte birçok alanda mesai harcıyor. Teknoloji devi, ürettiği silikonları kullanarak çip tasarım sürecini geliştirmenin yollarını arıyor. Yeşil grup, entegre devre dizayndaki...
Cevaplar
0
Görüntüleme
64
Yapay zeka teknolojileri gün geçtikçe hayatımızda ve kullandığımız bilgi bağlantı araçlarında bir epey kıymet arz etmeye başlıyor. Objelerin internetinin yaygınlaşması ve çiplerin küçülmesi sayesinde neredeyse 2-3 adet bozuk para boyutunda devre kartları kullanılarak yapılan akıllı aygıtlar...
Cevaplar
0
Görüntüleme
113
IBM (NYSE: IBM); düzenlediği yıllık Think konferansında yapay zeka, hibrit bulut ve kuantum bilişim alanında gerçekleştirdiği gelişmeleri duyurdu. IBM'in sunduğu inovasyonlar dijital dönüşümlerini hızlandırma, iş ortamına akıllı bir şekilde dönme ve daha iyi ticari sonuçlar elde etmeyi amaçlayan...
Cevaplar
0
Görüntüleme
67
CORSAIR, NVIDIA Broadcast teknolojilerini donanımına ve iCUE yazılımına entegre etti. Elgato’nun ses ve görüntü yazılımına Wave Link ve Camera Hub’a da misal yapay zeka geliştirmeleri eklendi. GeForce RTX GPU’lara sahip içerik oluşturucular ve oyuncular, NVIDIA Broadcast’in CORSAIR ve Elgato...
Cevaplar
0
Görüntüleme
99
IBM (NYSE: IBM); düzenlediği yıllık Think konferansında yapay zeka, hibrit bulut ve kuantum bilişim alanında gerçekleştirdiği gelişmeleri duyurdu. IBM'in sunduğu inovasyonlar dijital dönüşümlerini hızlandırma, iş ortamına akıllı bir halde dönme ve daha güzel ticari sonuçlar elde etmeyi amaçlayan...
Cevaplar
0
Görüntüleme
514
858,497Konular
981,930Mesajlar
29,944Kullanıcılar
coldsteez2Son üye
Üst Alt