AMD, Raf Ölçekli Mimariyle 2030’a Kadar Yapay Zekâ Verimliliğini 20 Kat Artırmayı Hedefliyor

Moore Yasası’nın etkisini yitirmesi ve veri merkezlerinin artan enerji ihtiyacı, teknoloji şirketlerini yeni çözümler aramaya yöneltti. AMD, bu alanda radikal bir adım atarak raf ölçekli bilgi işlem mimarisini merkezine alan bir dönüşüm sürecine girdi. Şirket, bu yöntemle yalnızca çip değil tüm veri merkezi düzeyinde mimari değişiklikler planlıyor.

AMD MI400 ile Raf Ölçekli Mimaride Verimliliği Arttırmayı Planlıyor

AMD Kıdemli Başkan Yardımcısı Sam Naffziger, bu yaklaşımın temelini “cihaz büyüdükçe verimlilik artar” prensibiyle açıklıyor. AMD, bu anlayışı önce çiplet mimarisinde uyguladı. Ardından MI300 serisi işlemcilerle 3 boyutlu yığın yapılarını kullanarak yüksek performansı düşük enerjiyle sunmayı başardı.

AMD, 2025 yılında piyasaya sürmeyi planladığı MI400 serisiyle raf düzeyinde ilk bilgi işlem platformunu tanıtacak. Bu sistemde Nvidia’nın NVLink teknolojisi yerine Universal Accelerator Link (UALink) bağlantısı kullanılacak. Bu sayede çoklu GPU’lar arasında yüksek hızlı iletişim kurulacak.

Şirket, gelecekte bu platformların daha da gelişeceğini ve bakır kabloların yerini fotonik bağlantıların alabileceğini öngörüyor. Bu optik sistemler, daha yüksek bant genişliği sunmasına rağmen güç tüketimi ve mekanik hassasiyet gibi bazı teknik zorluklar içeriyor.

AMD’nin Enerji Verimliliği Donanım Yazılım Uyumu İle Artabilir

Donanımda yaşanan ilerlemelerin sınırına yaklaşan AMD, yazılım geliştirme sürecine ağırlık veriyor. Şirket, ROCm yazılım yığınını optimize ederek PyTorch, vLLM ve SGLang gibi platformlarda daha verimli kullanım sağladı.

Şirketin yazılım alanındaki gelişimi, Nod.ai, Mipsology ve Brium gibi girişimleri satın almasıyla hız kazandı. Son olarak Lamini CEO’su Sharon Zhou da AMD’nin yazılım geliştirme ekibine katıldı. Bu hamleler, şirketin yapay zekâ destekli iş yüklerini daha iyi yönetebilmesini amaçlıyor.

Raf Ölçekli Mimaride Bellek Verimliliği Kritik Rol Oynayacak

Yüksek bant genişliğine sahip bellek (HBM), günümüzde hızlandırıcı çiplerde önemli bir güç tüketim kaynağı. AMD, 3D yığın teknolojisi ve taban yongalarının özelleştirilmesi sayesinde bellek başına düşen enerji tüketimini azaltmayı hedefliyor.

Örneğin, MI300X modelinde kullanılan 192 GB HBM’den MI325X’teki 256 GB’ye geçiş, 250 W ek güç tüketimine neden oldu. Bu nedenle hem bant genişliği hem kapasiteyi artırırken enerji verimliliğini koruyacak teknolojiler büyük önem taşıyor.

AMD, FP8 ve FP4 gibi düşük hassasiyetli veri türlerine verdiği destekle bellek kullanımını azaltırken işlem gücünü artırıyor. Ancak bu tür teknolojilerin yaygınlaşması zaman alabiliyor. MI300X tanıtıldıktan sonra FP8 desteğinin vLLM altyapısına entegre edilmesi yaklaşık bir yıl sürdü.

Şirket, performansı yalnızca çip gücüyle değil, HBM kapasitesi ve ağ bant genişliği gibi etkenlerle de ölçmeyi planlıyor. Bu metrikler, eğitim ve çıkarım işlemleri için farklı ağırlıklarla değerlendirilecek.

Raf ölçekli mimari, geçmişte IBM’in paylaşımlı bellek alanlarıyla yaptığı çoklu işlemci sistemlerini anımsatsa da günümüzdeki ölçek çok daha büyük. Onlarca değil, yüzlerce hızlandırıcı çip tek bir sistem gibi çalışabilecek. AMD, bu yaklaşım sayesinde yalnızca donanımı değil tüm sistemi baştan tasarlıyor. Enerji tasarrufu ve işlem gücü dengesini sağlayan bu sistemler, 2030’a kadar hedeflenen verimlilik artışının anahtarı olabilir.