Yapay Zekâ Sektörünün Büyük İkilemi: GPU Kaynakları Yeterince Verimli Kullanılıyor mu?
Yapay zekâ projelerinde kullanılan GPU donanımları, yüksek maliyetlerine rağmen çoğu zaman verimli çalışmıyor. Uptime Institute’un yayınladığı yeni rapor, bu kaynakların ne ölçüde kullanıldığını gösteren sağlıklı bir ölçüm yöntemi bulunmadığını ortaya koyuyor.
GPU Kullanımında Gerçek Verim Düşük Seviyelerde
Nvidia H100 gibi üst düzey bir GPU’nun maliyeti 27 bin ila 40 bin dolar arasında değişiyor. Microsoft Azure üzerinden kiralama yoluna gidildiğinde ise tek bir H100 GPU saatte 6,98 dolara sunuluyor. Ancak büyük yapay zekâ modellerinin eğitimi, çok sayıda GPU kullanımını gerektiriyor. Bu da maliyetleri katlanarak artırıyor.
Yüksek fiyatlara rağmen birçok yapay zekâ geliştirme ekibi, kullandıkları GPU’ların ne kadar verimli çalıştığını tam olarak bilmiyor. Çoğu zaman tahmin edilen kullanım oranları, gerçekte elde edilen verimle örtüşmüyor. Uptime’ın raporuna göre, eğitim sürecinde kullanılan GPU sunucuları, zamanın sadece yüzde 80’inde aktif durumda. Aktif çalıştıkları süre boyunca bile, silikonun sunduğu hesaplama gücünün yalnızca yüzde 35 ila 45’i kullanılabiliyor.
GPU Kullanımını Ölçmek için Hangi Yöntem Daha Etkili?
Şu anda kullanılan başlıca iki yöntem var: Biri tüm sunucu düğümünün ortalama çalışma süresini izlemek, diğeri ise donanım üreticilerinin sunduğu araçlarla GPU yükünü anlık takip etmek. İlk yöntem, toplam enerji tüketimini gösterse de verimlilik hakkında doğrudan bilgi vermiyor. İkinci yöntem ise çip üzerindeki işlem birimlerinin ne kadar çalıştığını ölçüyor ama bu da yapılan işin niteliğini hesaba katmıyor.
Uptime, bu soruna daha net bir çözüm sunabilecek alternatif bir metriği öne çıkarıyor: Model FLOPS kullanımı, yani MFU. Bu metrik, modelin saniyede işlediği token sayısına bakarak, kullanılan donanımın teorik en yüksek performansına oranla ne kadar verim sağlandığını ölçüyor. Yüksek MFU değeri, daha kısa ve dolayısıyla daha az maliyetli eğitim süreci anlamına geliyor.
Ancak MFU’nun hesaplanması oldukça karmaşık. Elde edilen değerler ise beklentinin çok altında görünebiliyor. Çünkü ağ gecikmesi, veri aktarım hızı gibi donanımsal sınırlar nedeniyle yüzde 100 verimlilik neredeyse imkânsız. Bugün için yüzde 50’nin üzerindeki MFU değerleri, en iyi sonuçlar arasında kabul ediliyor.
Uptime’ın değerlendirmesi, GPU kullanımının değerlendirilmesinde henüz yeterince tatmin edici bir metrik olmadığını ortaya koyuyor. Ancak MFU, enerji tüketimiyle doğrudan bağlantılı olduğu için umut vadeden bir alternatif olarak öne çıkıyor. Yine de sektörün bu konuda ortak standartlara ulaşabilmesi için daha fazla saha verisine ihtiyaç var. Ne var ki birçok kurum, bu tür verileri ticari sır olarak saklıyor.
GPU kaynaklarının gerçekten etkin kullanılıp kullanılmadığını anlamak için açık ve şeffaf veriye dayalı bir metrik geliştirilmesi, sektörün verimlilik sorununu çözmede önemli bir adım olabilir.
