-i6a77249e192b0.png)
En güncel haberleri, analizleri ve rehberleri tek bir yerde arayın.
Uzun yıllar boyunca kişisel bilgisayarlarla özdeşleşen x86 mimarisinin yanında, Arm tabanlı işlemciler de farklı kullanım alanlarında öne çıkıyor. Telefonlarda yaygınlaşan bu teknoloji; bilgisayarlarda, bulut sunucularında ve gömülü sistemlerde de kullanılıyor.
1 hafta önce
Bitcoin’in yeni arzı, önceden belirlenmiş kurallar doğrultusunda oluşur. Bu yapının önemli parçalarından biri olan halving (yarılanma), madencilere blok başına verilen yeni Bitcoin miktarını azaltır.
1 hafta önce
Daha güçlü işlemciler geliştirmek, yalnızca transistörleri küçültmekle ilgili değildir. Büyük bir silikon parçasını üretmek, test etmek ve verimli biçimde çalıştırmak da önemli mühendislik sorunları doğurur.
1 hafta önce
İşlemci üreticileri, performansı artırmak için yalnızca transistörleri küçültmeye odaklanmıyor. Farklı işlevleri ayrı silikon parçalarına dağıtıp aynı paket içerisinde birleştirmek de önemli bir tasarım yaklaşımı hâline geliyor.
1 hafta önce
Bir yapay zekâ uygulamasının yüzlerce sayfalık bir rapordan doğru bilgiyi bulması, belgenin tamamını her soruda okumasını gerektirmeyebilir. Çoğu durumda soruyla ilgili bölümlerin seçilmesi, daha verimli bir yaklaşım sunar.
1 hafta önce
Yapay zekâ sistemlerinde performansı yalnızca işlemci gücü belirlemez. Modellerin, ara hesaplamaların ve uygulama verilerinin bellekte tutulabilmesi de önemlidir. Bellek kapasitesi yetersiz kaldığında güçlü işlemciler bile verimli kullanılamayabilir.
1 hafta önce
Şirketler, bulut altyapılarında müşteri kayıtlarını, kurumsal belgeleri ve yapay zekâ modellerini işliyor. Bu verileri depolarken veya aktarırken şifrelemek önemli olsa da uygulamanın çalışması sırasında oluşan erişim risklerini tek başına ortadan kaldırmıyor.
1 hafta önce
Yapay zekâ modellerinin faydalı yanıtlar üretmesi kadar, zararlı taleplere nasıl karşılık verdiği de önemlidir. Bu davranışları geliştirmek için insan değerlendirmeleri kullanılabilir; ancak büyük miktarda geri bildirim toplamak zaman ve kaynak gerektirir.
1 hafta önce
Yapay zekâ sistemlerinin yararlı cevaplar üretmesi kadar güvenli ve tutarlı davranması da önemlidir. Bu davranışları geliştirmek için insan geri bildirimlerinden yararlanılırken, değerlendirme sürecini daha geniş ölçekte uygulayabilecek yöntemler de araştırılıyor.
1 hafta önce
Bir yapay zekâ modeline açık talimatlar vermek önemlidir. Ancak modelin doğru yanıt üretebilmesi için gerekli belgelere, geçmiş kararlara ve güncel verilere de erişmesi gerekebilir. Özellikle çok adımlı görevlerde, hangi bilginin modele sunulduğu sonucu doğrudan etkiler.
1 hafta önce
Bir yapay zekâ modelinin verdiği yanıt, yalnızca modelin yeteneklerine bağlı değildir. Kullanıcı isteğinin açıklığı, sunulan belgelerin güncelliği ve önceki konuşmalardan hangi bilgilerin korunduğu da sonucu etkiler.
1 hafta önce
Yapay zekâ uygulamalarında kullanıcıların gönderdiği istekler aynı uzunlukta değildir. Bir kişi kısa bir tanım isterken başka biri uzun bir rapor veya yüzlerce satırlık kod talep edebilir. Bu farklılık, sunucuların işlem gücünü verimli kullanmasını zorlaştırır.
1 hafta önce
Yapay zekâ işlemcilerinin performansı, yalnızca içerdikleri transistör sayısına bağlı değildir. İşlemcinin ihtiyaç duyduğu verilere ne kadar hızlı erişebildiği de önemlidir. Güçlü hesaplama birimleri, bellekten veri gelmesini beklediğinde kapasitelerini tam olarak kullanamayabilir.
1 hafta önce
Yapay zekâ sistemlerinin performansı, işlemcilerin hesaplama gücü kadar aralarındaki iletişime de bağlıdır. Çok sayıda hızlandırıcının birlikte çalıştığı sistemlerde verilerin taşınması, enerji tüketimi ve ağ kapasitesi açısından önemli bir mühendislik problemidir.
1 hafta önce
Büyük yapay zekâ modellerinin eğitimi, çok sayıda verinin tekrar tekrar işlenmesini gerektirir. Bu işlemleri tek bir cihazda yürütmek zaman alabilir. Eğitim yükünün birden fazla GPU’ya dağıtılması, mevcut hesaplama kaynaklarından daha fazla yararlanılmasını sağlar.
1 hafta önce