Çinli üst düzey akademisyen ve hükümet danışmanı, Çin Yarı İletken Endüstrisi Birliği Başkan Yardımcısı Wei Shaojun, yapay zeka (YZ) alanındaki gelişim için Nvidia'nın grafik işlem birimlerini (GPU) kullanmayı bırakma çağrısında bulundu. Wei, Singapur'da düzenlenen bir forumda yaptığı konuşmada, ABD menşeli donanımlara bağımlılığın Çin ve diğer Asya ülkeleri için uzun vadede riskler taşıdığı uyarısında bulundu.
Wei, Asya'daki mevcut YZ geliştirme modelinin, ChatGPT ve DeepSeek gibi büyük dil modellerini eğitmek için Nvidia veya AMD'den alınan GPU'ları kullanma yolunu izleyen Amerikan modelini yakından taklit ettiğini belirtti. Bu taklitçiliğin bölgesel özerkliği sınırladığını ve ele alınmazsa 'ölümcül' olabileceğini savundu. Wei'ye göre, Asya'nın stratejisi, özellikle algoritma tasarımı ve hesaplama altyapısı gibi temel alanlarda ABD'nin şablonundan farklılaşmalı.
2023 yılında ABD hükümetinin Çin'e gönderilebilecek YZ ve Yüksek Performanslı Hesaplama (HPC) işlemcilerinin performansına yönelik kısıtlamalar getirmesi, Çin'de önemli donanım darbozlarına yol açmış ve en yeni YZ modellerinin eğitimini yavaşlatmıştı. Bu zorluklara rağmen Wei, DeepSeek gibi örnekleri göstererek, Çinli şirketlerin en yeni donanımlar olmadan bile önemli algoritmik ilerlemeler kaydetme yeteneğine sahip olduğunu belirtti.
Ayrıca, Pekin'in Nvidia'nın H20 çipini kullanmama yönündeki tutumunu, ülkenin YZ altyapısında gerçek bağımsızlık elde etme çabasının bir işareti olarak değerlendirdi. Wei, Çin'in yarı iletken endüstrisinin ilerleme kaydettiğini ancak hala Amerika ve Tayvan'ın birkaç yıl gerisinde olduğunu kabul etti. Bu nedenle, Çin merkezli şirketlerin Nvidia'nın üst düzey ürünlerine rakip performans sunabilecek YZ hızlandırıcıları inşa etme şansının düşük olduğunu ekledi.
Wei, büyük dil modellerinin eğitimi için özelleştirilmiş yeni nesil işlemciler geliştirilmesi gerektiğini, çünkü GPU mimarilerinin aslında grafik işlemeye yönelik olduğunu belirtti. Somut bir tasarım sunmasa da, bu yorumlar Çin'in YZ hedeflerini desteklemek için silikon seviyesinde yerli inovasyona çağrı niteliğindeydi. Ancak Wei, Çin'in yarı iletken üretim yarışında Tayvan ve ABD'yi nasıl yakalamayı planladığına dair bir yol haritası çizmedi.
Wei, iyimser bir notla konuşmasını tamamlarken, Çin'in uzun yıllara yayılan ihracat kısıtlamalarına ve ABD'den gelen siyasi baskılara rağmen güçlü bir finansmana sahip olduğunu ve yarı iletken ekosistemini inşa etmeye kararlı olduğunu belirtti. Genel mesaj açıktı: Çin, takip etmeyi bırakmalı ve kendi teknolojik ve stratejik ihtiyaçlarına uygun benzersiz çözümler geliştirerek lider olmalı.
Nvidia GPU'ları, paralel işlem mimarileri sayesinde derin öğrenmedeki matris yoğun işlemleri hızlandırmada ideal olmaları ve CPU'lara göre çok daha yüksek verimlilik sunmaları nedeniyle YZ alanında baskın hale geldi. 2006 yılında tanıtılan CUDA yazılım yığını da geliştiricilerin GPU'lar için genel amaçlı kod yazmalarına olanak tanıyarak, TensorFlow ve PyTorch gibi derin öğrenme çerçevelerinin Nvidia donanımında standartlaşmasının yolunu açtı. Zamanla Nvidia, özel donanımlar (Tensor Çekirdekleri, karışık hassasiyet formatları), sıkı yazılım entegrasyonu ve yaygın bulut ve OEM desteği ile liderliğini pekiştirerek GPU'larını YZ eğitimi ve çıkarımının varsayılan hesaplama omurgası haline getirdi. Nvidia'nın veri merkezleri için Blackwell gibi modern mimarileri, YZ eğitimi ve çıkarımı için birçok optimizasyon içeriyor ve grafiklerle neredeyse hiçbir ilgisi yok. Buna karşılık, Wei Shaojun'un savunduğu özel amaçlı ASIC'ler (Uygulama Özel Entegre Devreler) henüz eğitim veya çıkarım için yaygınlaşmış değil.
