Platforma sahip olduğunuzda, deneyime de sahip olursunuz. Apple'ın iPhone'a bu kadar yatırım yapmasının nedeni budur. NVIDIA'nın hedeflediği şey budur
Project DIGITS, kompakt ve güçlü bir kişisel AI süper bilgisayarı sunarak gelişmiş AI hesaplamasına erişimi demokratikleştiriyor. AI araştırmacılarının, veri bilimcilerinin, öğrencilerin ve hatta amatörlerin masalarından doğrudan AI modelleri geliştirmelerini, prototiplerini oluşturmalarını ve ince ayarlarını yapmalarını mümkün kılmak için tasarlandı. Profesyoneller daha önce modelleri yerel olarak ince ayarlayabilirken, genellikle donanım kısıtlamaları, yüksek maliyetler veya ölçeklenebilirlik sorunlarıyla kısıtlanıyorlardı. Project DIGITS, masaüstü form faktöründe bilgi işlem gücü sunarak bu engelleri ortadan kaldırıyor.
NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'su Jensen Huang'a göre,
DIGITS Projesi aynı zamanda kişisel bilişimin, VR cihazlarının yapamadığı bir şekilde, yapay zekanın tüketicilerin günlük yaşamlarına nasıl dahil edilebileceğinin de öncüsü niteliğindedir; belki bugün değil ama bildiğimizden daha erken.
Günümüzde profesyoneller, yüksek performanslı GPU'larla donatılmış iş istasyonlarını kullanarak veya AWS, Google Cloud veya Azure gibi bulut tabanlı platformlara erişerek AI modelleri geliştirebilirler. Ancak Project DIGITS, bulut platformlarının ölçeklenebilirliğini yerel iş istasyonlarının rahatlığıyla birleştirir. Mac Mini ile karşılaştırılabilir boyuttaki Project DIGITS, kullanıcıların kapsamlı bir altyapıya ihtiyaç duymadan yüksek performanslı AI görevlerini çalıştırmasını sağlar. Simülasyon ortamları veya büyük dil modelleri çalıştırma gibi görevler için muazzam bir işlem gücü sunar. Tek seferlik 3.000$'lık yatırım, güçlü AI yetenekleri sağlarken devam eden bulut harcamalarının yerini alır.
DIGITS Projesi günlük kullanım için tasarlanmamıştır. Şunları hedefler:
İşte pratik uygulamalarını gösteren bazı gerçek dünya kullanım örnekleri:
Hukuki yardım için özel bir sohbet robotu geliştiren bir girişim, 200 milyar parametreli büyük bir dil modelini (LLM) eğitmek ve ince ayar yapmak için Project DIGITS'i kullanabilir. Ekip, modeli yerel olarak prototipleyebilir, karmaşık hukuki sorguları yanıtlamada doğruluk açısından test edebilir ve ardından ölçeklendirme için bir bulut altyapısına dağıtabilir. Bu, geliştirme aşamasında maliyetli bulut kaynaklarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak, giderleri azaltırken inovasyonu hızlandırır.
Depo otomasyon sistemleri tasarlayan bir robotik şirketi, robot filolarının davranışlarını simüle etmek ve optimize etmek için DIGITS'i kullanabilir. Fiziksel AI modellerini yerel olarak çalıştırarak, navigasyon algoritmalarını, nesne tanımayı ve görev koordinasyonunu gerçek zamanlı olarak test edebilirler. Daha hızlı yineleme döngüleri, şirketin robotları canlı ortamlara yerleştirmeden önce verimliliği artırmasına ve hataları azaltmasına olanak tanır.
Kişiselleştirilmiş kanser tedavileri üzerinde çalışan bir tıp araştırmacısı, DIGITS'i genomik verileri analiz etmek ve hastaların belirli tedavilere nasıl yanıt vereceğini tahmin eden AI modellerini eğitmek için kullanabilir. Sistem, büyük veri kümelerini yerel olarak işleyerek hızlı deneylere olanak tanır. Bu, hassas verileri şirket içinde güvenli tutarken kişiselleştirilmiş tıpta çığır açan gelişmeleri hızlandırır.
Bir oyun stüdyosu, üretken AI modelleriyle gerçekçi oyuncu olmayan karakterler (NPC'ler) oluşturmak için DIGITS'i kullanabilir. Sistem, oyuncu etkileşimlerine dayalı dinamik diyaloglar ve gerçekçi animasyonlar üretebilen modeller eğitebilir. Geliştiriciler, harici hesaplama kaynaklarına güvenmeden karakter tasarımları ve davranışları üzerinde hızla yineleme yapabilir, böylece yaratıcılık ve verimlilik artırılabilir.
Bir üniversite AI laboratuvarı, öğrencilere gelişmiş makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturup dağıtacaklarını öğretmek için DIGITS'i Projelendirebilir. Öğrenciler, PyTorch veya TensorFlow gibi çerçeveleri doğrudan sistemde deneyerek AI teknolojisiyle uygulamalı deneyim kazanabilirler. Yüksek performanslı bilgi işleme uygun fiyatlı erişim, AI eğitimini demokratikleştirir ve yeni nesil yenilikçileri hazırlar.
Çevre bilimcileri DIGITS'i uydu görüntülerini analiz etmek ve ormansızlaşmayı tespit etmek veya yaban hayatı popülasyonlarını izlemek için AI modelleri eğitmek için kullanabilir. Sistem görüntü verilerini yerel olarak işleyebilir ve saha araştırmacılarının internet bağlantısı olmayan uzak bölgelerde çalışmasını sağlayabilir. Gerçek zamanlı içgörüler, tehditleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde belirleyerek koruma çabalarına yardımcı olur.
Project DIGIT'in temel özelliklerini ve yeteneklerini incelediğinizde, NVIDIA'nın deneyimi bir platform aracılığıyla nasıl ele geçirmek istediğini takdir edebilirsiniz. Üstelik herhangi bir platform aracılığıyla değil, yapay zeka gelişiminin kontrolünü sunuculardan zorla alabilecek kadar güçlü bir platform aracılığıyla.
Project DIGITS'in kalbinde, 20 çekirdekli Grace CPU'yu Blackwell GPU ile birleştiren NVIDIA'nın GB10 Grace Blackwell Superchip'i yer alır. Bu mimari, FP4 hassasiyetinde 1 petaflop'a kadar AI hesaplama performansı sunarak, 200 milyara kadar parametreye sahip büyük ölçekli AI modellerini işleyebilmesini sağlar. İki ünite birbirine bağlandığında, 405 milyara kadar parametreye sahip modelleri destekleyebilirler.
Her birimde 128 GB birleşik bellek ve 4 TB'a kadar NVMe flash depolama alanı yer alıyor ve karmaşık hesaplamaların ve büyük veri kümelerinin sorunsuz bir şekilde işlenmesini sağlıyor.
Sistem, NVIDIA'nın Linux tabanlı DGX işletim sistemini çalıştırır ve NVIDIA AI Enterprise yazılım yığınının tamamı önceden yüklenmiş olarak gelir. Bu, bulut veya veri merkezi altyapılarıyla sorunsuz entegrasyon için kitaplıklar, çerçeveler ve orkestrasyon araçlarını içerir. Kullanıcılar yerel olarak prototip oluşturabilir ve çözümlerini gerektiği gibi ölçeklendirebilir.
Project DIGITS genel tüketicilere yönelik değildir. 200 milyara kadar parametreye sahip modelleri yönetme gibi yetenekleri, web'de gezinme veya temel üretkenlik gibi gündelik veya günlük görevler için aşırıdır. Bu tür bir teknolojinin yakında günlük tüketiciler için kullanılabilir olacağına dair doğrudan bir gösterge henüz değil. Ancak, AI günlük yaşamın daha fazla yönüne nüfuz etmeye devam ettikçe bu yönde bir adımı temsil ediyor. İşte nedeni:
Tarihsel olarak, GPS gibi yüksek performanslı teknolojiler, bir zamanlar özel kullanım durumları için ayrılmışken, tüketici ürünlerine de sızmıştır. Benzer şekilde, Project DIGITS'in ölçeklendirilmiş veya basitleştirilmiş sürümleri, AI destekli tüketici cihazlarına olan talep arttıkça gelişmiş AI bilişimini günlük görevler için erişilebilir hale getirebilir.
Yapay zeka, akıllı asistanlar, otonom araçlar ve kişiselleştirilmiş eğlence sistemleri gibi tüketici cihazlarına daha fazla entegre oldukça, güçlü, yerel uç bilişim talebi artacaktır. Project DIGITS gibi cihazlar, yüksek performanslı yapay zeka yeteneklerini daha küçük, erişilebilir formatlara getirmenin uygulanabilirliğini göstermektedir.
Özellikle yaratıcı ekonominin yükselişi ve işin genel olarak merkezsizleşmesiyle birlikte, günlük yaşamda daha yaygın kullanım örnekleri hiç de uzak değil.
Örneğin, amatör bir film yapımcısı, üretken yapay zeka kullanarak yüksek kaliteli video efektleri ve animasyonları işlemek için DIGITS'i kullanabilir. Oyuncuların yaşını küçültme, sanal fonlar oluşturma veya görüntüleri gerçek zamanlı olarak düzenleme gibi görevler bulut hizmetlerine güvenmeden mümkün hale gelebilir, bu da maliyetleri önemli ölçüde azaltır ve daha fazla yaratıcı özgürlüğe olanak tanır.
Bir fitness tutkunu, sağlık ve zindelik yolculuğunu kişiselleştirmek için DIGITS'i kullanabilir. Giyilebilir cihazlardan gelen biyometrik verileri analiz ederek, AI özelleştirilmiş egzersiz rutinleri oluşturabilir, yaralanma risklerini tahmin edebilir ve beslenme planları önerebilir; hepsi hız ve veri güvenliği için yerel olarak işlenir.
Hırslı bir oyun tasarımcısı, arkadaşları ve ailesi için kişiselleştirilmiş oyun deneyimleri yaratabilir. DIGITS'i kullanarak, oyuncuların tercihlerine uyum sağlayan benzersiz hikayeler, gerçekçi karakter davranışları veya dinamik oyun ortamları oluşturmak için yapay zeka modellerini eğitebilirler ve bunların hepsi bir masaüstü sisteminden sorunsuz bir şekilde çalışır.
Girişimciler, yapay zeka destekli araçlar geliştirmek için bu sistemlerin gücünden yararlanabilir. Örneğin, küçük bir işletme sahibi, daha geniş bir dağıtım için ölçeklendirmeden önce çalıştığından emin olmak için masaüstünde bir müşteri hizmetleri sohbet robotunu eğitebilir ve test edebilir. Bu yaklaşım, yeniliği hızlandırırken dış kaynaklara olan bağımlılığı azaltacaktır.
Sonuç: NVIDIA bize geleceğe dair bir bakış açısı sunuyor. Potansiyel olarak, tüketiciler AI'nın daha gelişmiş kullanımlarına geçtiğinde NVIDIA orada olacak.