ABD ve Çin arasındaki çip gerilimlerinin, NVIDIA'nın eski CEO'su Jensen Huang'ın şirketten ani ayrılığı sonrası yeniden tırmanmasıyla birlikte, bazı araştırmalar Çin merkezli yapay zeka modellerinin eğitim süreçlerinde binlerce NVIDIA'nın en yeni Blackwell yapay zeka GPU'larını kullanmış olabileceğini gösteriyor.
Bir yapay zeka araştırma laboratuvarı, yapay zeka modellerinin eğitiminde kullanılan işlemcilerin çekirdek sayısını ve modelin başlangıç ağırlıklarını tersine mühendislikle analiz ederek Blackwell çiplerine özgü donanım izlerini eşleştirmeye çalıştı.
DeepSeek ve Moonshot Tarafından Geliştirilen Çin Yapay Zeka Modelleri, Başlangıç Eğitimlerinde NVIDIA'nın Blackwell GPU'larını Kullanmış Olabilir
Yapılan analizler, bazı Çinli laboratuvarların gelişmiş Blackwell GPU'larına erişim sağladığını iddia etse de, bu durumun Blackwell GPU ihracat kontrol düzenlemelerinin ihlal edilip edilmediği konusunda bir değerlendirme için yeterli kanıt sunmadığı belirtiliyor. Elde edilen veriler, bireysel eğitim çalıştırmalarının 3.000 ila 4.500 arasında Blackwell GPU'dan oluşan kümeler kullandığını ve katılan laboratuvarlarda toplamda 12.000'den fazla çip kullanıldığını gösteriyor.
Araştırmacılar, yapay zeka modellerinin yayımlanan ağırlıklarını analiz ederek, DeepSeek ve diğerlerinin model eğitimine başladığı zamanki başlangıç ağırlıklarını üreten tohumu (seed) belirlemeye çalıştılar. Model ağırlıkları, yapay zeka modelinin girdiyi çıktıya dönüştürmesini sağlayan parametrelerdir. Eğitim aşamasında bu ağırlıkların çoğu değişse de, başlangıç setinin bazı statik ağırlıklarla belirlenebileceği ifade ediliyor.
Tohum, bir sayı üreticisine beslenerek başlangıç ağırlıkları olarak adlandırılan bir dizi sayı üretmek için kullanılan bir değerdir. Bu başlangıç sayı seti, eğitim başlangıcında kullanılan yapay zeka GPU'sunun tasarım mimarisine bağlı bir matris desenine kilitlenir. Araştırmacılar, yapay zeka modellerindeki statik ağırlıkların desenini, NVIDIA'nın Hopper ve Blackwell GPU'larının akışlı çoklu işlemci (SM) düzenlemeleri tarafından üretilen başlatma desenleriyle karşılaştırarak modellerin NVIDIA çiplerle eğitimlerine başladığı sonucuna vardılar.
Her yapay zeka çip türünün sabit sayıda işlem çekirdeği olması, donanım düzeninin, eğitim başlamadan önce başlangıç rastgele sayılarını bir yapay zeka modeline yerleştirmek için kullanılan tam ızgara desenini belirlediği anlamına gelir. Her GPU mimarisinin farklı bir SM düzeni vardır, bu da bir yapay zeka modelinin ağırlıklarına yeterince derin bakıldığında GPU sınıfını tanımlanabilir hale getirir.
Raporlara Göre Çinli Yapay Zeka Laboratuvarları Eğitim Başlatma İçin 22.000'e Kadar Blackwell GPU Kullanmış Olabilir
Desen eşleştirme yöntemini kullanan araştırmacılar, DeepSeek, Moonshot, MiniMax ve Inclusion AI gibi firmaların binlerce Blackwell GPU kullandığı sonucuna vardılar. DeepSeek-V4-Flash, DeepSeek-V4-Pro, MiniMax-M3, Kimi K3 ve Ling-3.1-flash yapay zeka modelleri için kümülatif olarak 7.000 ila 22.000 GPU arasında değişen tahminler, eğitim süresine, GPU kullanım verimliliğine ve diğer faktörlere bağlı olarak oldukça değişkendir.
22.000 rakamı, modellerin aynı Blackwell Kümesinde eğitilmediği varsayımına dayanmaktadır. Bu rakam, örneğin Elon Musk'ın 2026 sonuna kadar bir milyondan fazla bu tür çipi çevrimiçi getirme planına kıyasla oldukça mütevazidir.
Çinli yapay zeka laboratuvarlarının eğitim başlatma için temin edebildiği az sayıda çip için bile, rapor uyarıyor:
NVIDIA'nın Blackwell yapay zeka GPU'ları ihraç kontrollü ürünlerdir ve Çin'e satılamazken, Çinli yapay zeka laboratuvarları bu GPU'lara GPU kümeleri aracılığıyla uzaktan erişim sağlayabilir. Benzer şekilde, bu yılın Mayıs ayında yayınlanan Ticaret Bakanlığı rehberi, kısıtlamaların Singapur veya Malezya'da bulunan Çin şirketlerinin bağlı kuruluşlarına satış için de geçerli olduğunu belirtmişti.
NVIDIA'nın kurucusu ve eski CEO'su Jensen Huang etrafındaki son olaylar, Çin'e çip ihracatı konusuna da yeni bir ışık tuttu. Kongre'deki yasa tasarıları uzaktan erişimi hedef alırken, Çinli firmalar kurallar daha da sıkılaşmadan siparişleri güvence altına almak için şimdiden harekete geçiyor.
NVIDIA'nın CUDA platformu, yapay zeka çip endüstrisinde önemli bir avantaj sağlıyor çünkü derin öğrenmenin popülerleştiği dönemde tek olgun GPU platformuydu. Ancak, Anthropic gibi bazı firmalar, bazı uygulamalar için AMD GPU'larına geçişin artık sadece birkaç haftalık bir mesele olduğunu iddia ediyor.
DeepSeek V4.1 Flash ile de izler kayboluyor, çünkü Çinli laboratuvarın en yeni yapay zeka modelinin yeni bir mimarisi var. Bu mimarinin, GPU başlatma ayak izini maskelediği belirtiliyor.
Kaynakça: wccftech.com
