tag google-cloud
Bu sayfada google-cloud etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Bulut Yapay Zeka (Cloud AI), yapay zeka modellerinin son kullanıcı cihazı yerine uzak veri merkezlerinde — genellikle Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure veya OpenAI, Anthropic ve Google gibi sağlayıcıların yönetilen platformlarında — çalıştırılması ve API üzerinden tüketilmesi yaklaşımını tanımlar. "Hizmet Olarak Yapay Zeka" (AI-as-a-Service, AIaaS) olarak da bilinen bu model, şirketlerin ve geliştiricilerin pahalı GPU veya TPU donanımı satın almak zorunda kalmadan güçlü makine öğrenimi modellerine HTTP isteğiyle dakikalar içinde erişmesine olanak tanır. Bulut AI'nın temel avantajı sıfır donanım yatırımı, anında ölçeklenebilirlik ve sürekli güncellenen model erişimidir. Bir girişim, ChatGPT düzeyinde bir dil modeli çalıştırmak için milyonlarca dolarlık sunucu satın almak yerine Claude API, OpenAI GPT veya Google Gemini'yi API anahtarıyla entegre eder; kullandığı kadar öder. Pratikte bugün kullandığımız ChatGPT, Claude, Gemini ve Midjourney gibi araçların tamamı bu altyapıda çalışır. Tipik kullanım alanları arasında müşteri destek otomasyonu, kurumsal arama, içerik üretimi, kod asistanları, çağrı merkezi özetleme ve büyük ölçekli RAG sistemleri yer alır. Bulut sağlayıcıları ayrıca bölgesel veri saklama seçenekleri, müşteri yönetimli şifreleme anahtarları ve SOC 2 uyumluluğu gibi kurumsal güvenlik özellikleri sunar. Bununla birlikte bulut AI; ağ gecikmesi, kullandıkça büyüyen API maliyetleri, üçüncü taraf veri politikası ve çevrimdışı senaryolarda erişimin kesilmesi gibi gerçek dezavantajlar taşır. Avrupa'da GDPR uyumluluğu açısından veri merkezinin coğrafi konumu (data residency) kritik bir seçim kriteridir. Edge AI ile karşılaştırıldığında bulut AI model boyutu ve kapasite konusunda neredeyse sınırsız esneklik sunarken internet bağlantısına bağımlı kalır; bu yüzden pek çok kurum hassas verileri cihazda işleyip ağır görevleri buluta devreden hibrit mimarileri tercih eder.
Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)
Bulut Yapay Zeka (Cloud AI), yapay zeka modellerinin son kullanıcı cihazı yerine uzak veri merkezlerinde — genellikle Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), Microsoft Azure veya OpenAI, Anthropic ve Google gibi sağlayıcıların yönetilen platformlarında — çalıştırılması ve API üzerinden tüketilmesi yaklaşımını tanımlar. "Hizmet Olarak Yapay Zeka" (AI-as-a-Service, AIaaS) olarak da bilinen bu model, şirketlerin ve geliştiricilerin pahalı GPU veya TPU donanımı satın almak zorunda kalmadan güçlü makine öğrenimi modellerine HTTP isteğiyle dakikalar içinde erişmesine olanak tanır. Bulut AI'nın temel avantajı sıfır donanım yatırımı, anında ölçeklenebilirlik ve sürekli güncellenen model erişimidir. Bir girişim, ChatGPT düzeyinde bir dil modeli çalıştırmak için milyonlarca dolarlık sunucu satın almak yerine Claude API, OpenAI GPT veya Google Gemini'yi API anahtarıyla entegre eder; kullandığı kadar öder. Pratikte bugün kullandığımız ChatGPT, Claude, Gemini ve Midjourney gibi araçların tamamı bu altyapıda çalışır. Tipik kullanım alanları arasında müşteri destek otomasyonu, kurumsal arama, içerik üretimi, kod asistanları, çağrı merkezi özetleme ve büyük ölçekli RAG sistemleri yer alır. Bulut sağlayıcıları ayrıca bölgesel veri saklama seçenekleri, müşteri yönetimli şifreleme anahtarları ve SOC 2 uyumluluğu gibi kurumsal güvenlik özellikleri sunar. Bununla birlikte bulut AI; ağ gecikmesi, kullandıkça büyüyen API maliyetleri, üçüncü taraf veri politikası ve çevrimdışı senaryolarda erişimin kesilmesi gibi gerçek dezavantajlar taşır. Avrupa'da GDPR uyumluluğu açısından veri merkezinin coğrafi konumu (data residency) kritik bir seçim kriteridir. Edge AI ile karşılaştırıldığında bulut AI model boyutu ve kapasite konusunda neredeyse sınırsız esneklik sunarken internet bağlantısına bağımlı kalır; bu yüzden pek çok kurum hassas verileri cihazda işleyip ağır görevleri buluta devreden hibrit mimarileri tercih eder.
TPU Mimarisi (TPU Mimarisi)
TPU Mimarisi (Tensor Processing Unit Architecture), Google tarafından matris çarpımı ve lineer cebir işlemlerini maksimum verimlilikle gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanan donanım işlemci mimarisini ifade eder. GPU ve CPU'nun aksine genel amaçlı hesaplama için değil, özellikle derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çıkarımı (inference) için optimize edilmiş olan TPU, ilk olarak 2016 yılında Google veri merkezlerinde kullanılmaya başlanmıştır. TPU mimarisinin temel yapı taşı sistolik dizi (systolic array) adı verilen ve binlerce çarpma-toplama (multiply-accumulate) biriminin birbirine doğrudan bağlı olduğu matris yapısıdır. Bu mimaride veri bir kez bellekten yüklenir ve dizi boyunca akarak defalarca yeniden kullanılır; böylece bellek bant genişliği talebi dramatik biçimde düşürülür. TPU v1, 700 MHz saat hızında 65.536 çarpma-toplama işlemini eş zamanlı gerçekleştirebilir ve saniyede 92 trilyon 8-bit işlem kapasitesine sahipken yalnızca 40 watt güç tüketir. Her TPU TensorCore birimi; matris çarpımı birimi (MXU), vektör birimi ve skaler birimden oluşur. TPU v5 ve sonraki nesillerde MXU boyutu 256×256'ya çıkarılmış, HBM (High Bandwidth Memory) kullanımıyla bant genişliği daha da artırılmıştır. Yeni nesil TPU'lar eğitim (TPU 8t) ve çıkarım (TPU 8i) için ayrı varyantlar olarak sunulmakta; bu sayede farklı hesaplama gereksinimlerine özgü donanım optimizasyonu sağlanmaktadır. Google'ın TPU'ları günümüzde Google Cloud üzerinden TPU VM ve TPU Pod yapılandırmaları şeklinde erişilebilmektedir. Bir TPU Pod, binlerce TPU çekirdeğini yüksek hızlı ara bağlantılarla birleştirerek eksa-ölçek hesaplama kapasitesi sunar. ChatGPT, Gemini ve benzeri büyük dil modellerinin eğitiminde kullanılan en kritik donanım altyapılarından birini oluşturan TPU mimarisi, NVIDIA GPU'larına alternatif en güçlü yapay zeka hızlandırıcı platformu konumundadır.