Google’ın 10. nesil Tensor Processing Unit (TPU) ailesindeki modellerden birinin geliştirilmesi için AMD ile çalıştığı öne sürüldü. SemiAnalysis tarafından müşterilere gönderilen ve Sean tarafından aktarılan bir araştırma notuna göre, AMD Google’ın TPU v10 nesli kapsamında yürüttüğü bir projeye katkıda bulunuyor. İş birliğinin kapsamı henüz netleşmiş değil, fakat iddianın doğru çıkması AMD açısından özel olarak geliştirilen bir yapay zekâ ASIC projesindeki ilk kapsamlı çalışmalardan biri anlamına gelebilir. Daha dikkat çekici ihtimal ise Google’ın AMD’nin CPU teknolojisi ve gelişmiş paketleme konusundaki deneyiminden yararlanmayı planlaması olarak öne çıkıyor. Böyle bir yaklaşım, özellikle pekiştirmeli öğrenme ve işlemci kaynaklarına daha fazla ihtiyaç duyan yapay zekâ görevlerinde CPU çekirdeklerinin TPU ile aynı paket içinde çalışmasını mümkün hâle getirebilir.
Google, şimdiye kadar kendi yapay zekâ hızlandırıcılarının dokuz neslini geliştirdi ve bu süreçte Broadcom silikon tasarımı tarafında şirketin başlıca ortaklarından biri oldu. Dolayısıyla AMD’nin geleneksel anlamda yeni bir TPU’nun tasarımını üstlenmesi ilk bakışta pek olası görünmüyor. Google’ın hızlandırıcı mimarileri konusunda yıllara yayılan deneyimi de bu ihtimali azaltıyor. Bunun yerine AMD’nin CPU fikrî mülkiyeti, programlanabilir mantık teknolojileri, bağlantı çözümleri veya gelişmiş paketleme yetenekleri gibi farklı alanlarda projeye katkı sunması mümkün görünüyor. SemiAnalysis de AMD’nin özellikle gelişmiş paketleme ve SoIC alanındaki teknolojilerinin yanı sıra CPU fikrî mülkiyetinin Google açısından ilgi çekici olabileceğini belirtiyor.
Google TPU v10 CPU çekirdeklerini aynı pakete taşıyabilir
CPU tarafındaki olasılık, yapay zekâ modellerinin çalışma biçiminde yaşanan değişim nedeniyle daha fazla dikkat çekiyor. Büyük dil modellerinin geleneksel eğitim süreçlerinde hesaplama yükünün büyük bölümü GPU veya TPU gibi hızlandırıcılara düşerken, akıl yürütme ve ajan tabanlı modellerde kullanılan pekiştirmeli öğrenme süreçleri genel amaçlı işlem gücüne daha fazla ihtiyaç duyabiliyor. CPU’lar bu tür sistemlerde veri hazırlama, kontrol akışları ve hızlandırıcının çevresinde gerçekleşen çeşitli işlemleri üstleniyor. SemiAnalysis’e göre Google ve şirketin müşterileri de pekiştirmeli öğrenme iş yükleri için paket üzerinde CPU çekirdekleri bulunan TPU tasarımlarına ilgi gösteriyor. Bu nedenle TPU ile genel amaçlı işlemcinin birbirine fiziksel olarak daha yakın hâle getirilmesi yalnızca mimari bir değişiklik değil, sistem genelindeki veri hareketini ve enerji tüketimini azaltabilecek bir seçenek olabilir.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Google Tensor G6, Pixel 11’de yapay zekâyı 3,5 kat hızlandırıyor
Google yapay zekâyı glikoz takibine taşıyor
Google Sheets Canvas tabloları mini uygulamalara çeviriyor
Google Gemini 3.7 Flash ile kodlama yeteneklerini geliştirdi
Google Play’de rakip mağaza kurmak kolaylaşacak, mahkeme 20 Ağustos’a kadar süre verdi
Google’ın mevcut donanımlarında CPU kaynaklarını artırmaya başlamış olması da bu iddiayı destekleyen ayrıntılar arasında bulunuyor. Haberde aktarılan bilgilere göre çıkarım, akıl yürütme ve pekiştirmeli öğrenme görevlerine yönelik TPU 8i sistemlerinde her iki TPU için bir Google Axion CPU kullanılıyor. Buna karşılık yedinci nesil TPU sunucularında dört TPU başına bir Intel Xeon Emerald Rapids işlemci bulunuyordu. Bazı iş yüklerinde her hızlandırıcı için bir CPU kullanılmasının daha uygun sonuç verebildiğine ilişkin değerlendirmeler de yapılıyor. Bu eğilim devam ederse gelecekteki yapay zekâ sunucularında CPU’ların bugünkünden daha büyük bir hesaplama payına sahip olması mümkün olabilir.
AMD’nin olası katkısını dikkat çekici kılan noktalardan biri de şirketin benzer bir mimariyi daha önce veri merkezi sınıfı bir üründe uygulamış olmasıdır. Instinct MI300A, x86 CPU ve hızlandırıcı yongacıklarını yüksek bant genişlikli bellekle birlikte sıkı biçimde bütünleşmiş bir tasarımda buluşturuyor. Google’ın üzerinde çalıştığı iddia edilen sistem teorik olarak şirketin kendi TPU hesaplama yongacıklarını AMD tarafından sağlanan CPU teknolojisi ve HBM ile aynı paket içinde bir araya getirebilir. Böylece CPU ile tensör hesaplama birimleri arasındaki veri aktarım mesafesi kısalırken gecikme ve güç tüketimi tarafında da avantaj sağlanabilir. Ne var ki mevcut bilgiler, AMD’nin böyle bir paketin tamamını üretip üretmeyeceğini veya yalnızca belirli teknolojileri sağlayıp sağlamayacağını ortaya koymuyor.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Intel de benzer bir proje için teorik adaylardan biri olabilir; üstelik Google ile Intel arasında farklı alanlara yayılan çalışmalar bulunuyor. Buna rağmen AMD’nin MI300A ile CPU ve hızlandırıcı yongacıklarını veri merkezi sınıfı tek bir tasarımda birleştirmiş olması şirketi bu özel senaryoda farklı bir konuma getiriyor. Buradaki belirleyici unsur yalnızca x86 CPU çekirdeklerinin varlığı değil; yüksek hızlı bağlantılar, HBM ve farklı hesaplama yongacıklarının aynı paket içinde verimli biçimde çalıştırılması da tasarımın temel gereksinimleri arasında bulunuyor. AMD’nin gelişmiş paketleme deneyimi bu nedenle Google’ın ihtiyaç duyabileceği teknolojilerle örtüşüyor. Yine de taraflardan resmi bir doğrulama gelmediği için olası mimarinin ayrıntıları konusunda kesin bir değerlendirme yapmak için henüz erken.
SemiAnalysis tarafından aktarılan bilgiler doğruysa Google ile AMD arasındaki çalışmanın asıl dikkat çekici tarafı, AMD’nin yalnızca başka bir TPU’nun geliştirilmesine yardımcı olması olmayabilir. Google, TPU v10 ailesi içinde pekiştirmeli öğrenme, akıl yürütme ve ajan tabanlı yapay zekâ uygulamalarına daha fazla odaklanan, genel amaçlı işlem gücünü mevcut TPU sistemlerinden daha sıkı biçimde bütünleştiren farklı bir ürün hazırlıyor olabilir. AMD ise CPU teknolojisi, yongacık mimarisi veya paketleme konusundaki birikimiyle bu tasarımın belirli bileşenlerini sağlayabilir. Buna karşılık şu aşamada AMD’nin rolü, ürünün teknik özellikleri ve gerçekten paket üzerinde CPU çekirdekleri kullanılıp kullanılmayacağı doğrulanmış değil. Mevcut bilgiler, yapay zekâ hızlandırıcılarında yalnızca tensör hesaplama performansının değil, CPU ile hızlandırıcı arasındaki dengenin de gelecekteki sistem tasarımlarında daha fazla öne çıkabileceğine işaret ediyor.
