Meta, yapay zekâ altyapısına yönelik yatırımlarını sürdürürken AMD teknolojilerini veri merkezlerinde daha geniş ölçekte kullanmaya hazırlanıyor. İki şirket arasındaki iş birliği; işlemciler, grafik işlemcileri, raf ölçekli sistemler, ağ çözümleri ve yazılım optimizasyonlarını kapsıyor. AMD’nin açıklamasına göre Meta, ilk Helios raf ölçekli sistemlerini veri merkezlerinde çalıştırmaya başladı. Bu sistemler, geniş kapsamlı dağıtımdan önce gerçek kullanım koşullarında değerlendirilecek.

Ortaklığın bir diğer ayağını Meta’nın Muse yapay zekâ ailesini destekleyen bilgi işlem altyapısı oluşturuyor. Meta’nın kişisel yapay zekâ aracısı olarak tanımladığı Muse için kullanılan bazı özel bilgi işlem ortamları AMD EPYC işlemcilerden güç alıyor. Şirketler, bu çalışmaları gigawatt ölçeğinde entegre yapay zekâ sistemleri geliştirme hedefi doğrultusunda derinleştirirken AMD’nin Meta’nın hisse senedi arzına 1 milyar dolarlık yatırım yapacağı da duyuruldu.

Helios sistemleri ve EPYC işlemciler veri merkezlerinde

Helios, tek bir sunucudan ziyade birden fazla bileşenin birlikte çalıştığı raf ölçekli bir sistem yaklaşımını temsil ediyor. Böyle bir yapıda işlem gücü, hızlandırıcılar, ağ bağlantıları ve sistem yazılımları ortak tasarımın parçaları olarak ele alınıyor. Meta’nın ilk Helios sistemlerini devreye alması, teknolojinin büyük ölçekli kullanıma geçmeden önce test edilmesine ve Meta’nın iş yüklerine göre değerlendirilmesine imkân sağlayacak.

AMD EPYC işlemciler de Meta’nın altyapısındaki önemli bileşenlerden biri olmayı sürdürüyor. Meta’nın bugüne kadar milyonlarca EPYC işlemciyi sistemlerine entegre ettiği belirtiliyor. Şirket ayrıca AMD’nin 6. Nesil EPYC mimarisi için öncü müşteriler arasında yer alıyor. Bu tür erken dönem çalışmalar, yeni nesil işlemcilerin veri merkezi gereksinimlerine uygunluğunun değerlendirilmesine ve sistem tasarımının gerçek iş yüklerinden elde edilen geri bildirimlerle geliştirilmesine yardımcı oluyor.

İki şirketin ortak mühendislik çalışmaları, “Verano” kod adlı gelecekteki işlemci mimarilerini de kapsıyor. Bu çalışmaların amacı yalnızca işlemci performansını artırmak değil; güç tüketimi, sistem yoğunluğu ve büyük ölçekli veri merkezi işletimi gibi konuları da birlikte ele almak. Ancak yeni mimarilerin teknik özellikleri, piyasaya çıkış tarihleri ve Meta altyapısında ne ölçekte kullanılacağına ilişkin ayrıntılar açıklamada belirtilmedi.

Instinct GPU’lar ve yapay zekâ iş yükleri

Meta, AMD Instinct GPU’lardan yapay zekâ modeli eğitimi, içerik sıralama ve öneri sistemleri gibi farklı iş yüklerinde yararlanıyor. Bu görevler yüksek miktarda paralel hesaplama gerektirdiğinden, GPU’lar büyük yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ve hizmetlerin çalıştırılması için kritik bir rol üstleniyor. Meta ile AMD’nin iş birliği, mevcut donanımın kullanımının yanı sıra gelecek nesil hızlandırıcıların Meta’nın ihtiyaçlarına göre şekillendirilmesini de içeriyor.

• Meta’ya özel Instinct çözümü: Meta, AMD Instinct MI450 mimarisinin erken tanımlama sürecine katkı sağladı. Şirketler ayrıca Meta’nın iş yüklerine göre optimize edilecek özel bir AMD Instinct GPU çözümü üzerinde çalışıyor. Özel optimizasyonların hangi teknik ayrıntıları kapsayacağı henüz açıklanmış değil.
• Gelecek nesil sistem tasarımı: Ortak mühendislik çalışmaları, AMD Instinct MI500 serisi GPU’ları ve gelecekteki raf ölçekli sistemleri de kapsıyor. Bu yaklaşım, hızlandırıcıların tek başına değil; işlemci, bellek, ağ ve yazılımla uyum içinde tasarlanmasını hedefliyor.
• Öneri sistemlerinin iyileştirilmesi: Meta’nın öneri algoritmalarının AMD Instinct MI350X GPU’lar üzerinde optimize edildiği bildiriliyor. Amaç, bu tür algoritmaların büyük ölçekli yapay zekâ eğitimleriyle birlikte daha verimli çalışmasını sağlamak.

Yazılım ve geliştirici ekosisteminde ortak çalışma

Yapay zekâ donanımının performansı, onu kullanan yazılım araçlarının desteğine de bağlı. Bu nedenle AMD ve Meta, ROCm yazılım platformunun PyTorch ile uyumunu ve performansını geliştirmek için çalışıyor. PyTorch, yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ve eğitilmesinde yaygın biçimde kullanılan bir çerçeve; ROCm ise AMD hızlandırıcılarının bu tür iş yüklerinde kullanılmasını sağlayan yazılım ekosisteminin temel parçalarından biri.

Ortak çalışmaların açık kaynak projelerine de katkı sağlaması hedefleniyor. AMD ve Meta, Triton ve PyTorch kütüphanelerinde iyileştirmeler üzerinde çalışıyor. Bu tür geliştirmeler, geliştiricilerin AMD donanımlarında modellerini çalıştırmasını kolaylaştırabilir ve farklı donanım platformları arasında geçiş yaparken karşılaşılan uyumluluk sorunlarını azaltabilir. Bununla birlikte, performans kazanımlarının uygulamaya ve iş yüküne göre değişebileceği göz önünde bulundurulmalı.

İş birliği yalnızca veri merkezleriyle sınırlı değil. AMD, Instinct GPU ailesinde Meta’nın Muse Spark açık modellerine; AMD Ryzen AI destekli bilgisayarlar ve Radeon ekran kartlarında ise Muse Glimmer modeline Sıfırıncı Gün desteği sunmayı planlıyor. Sıfırıncı Gün desteği, ilgili modelin veya yazılım bileşeninin kullanıma sunulduğu dönemde donanım ve yazılım tarafında çalıştırılabilmesini amaçlıyor. Bu destek, modellerin her ürün ve yapılandırmada aynı performansı göstereceği anlamına gelmiyor; kullanım deneyimi donanım özelliklerine ve yazılım sürümlerine bağlı olacak.

Meta ile AMD arasındaki genişleyen ortaklık, yapay zekâ altyapısının tek bir işlemci veya hızlandırıcıdan ibaret olmadığını gösteriyor. Gigawatt ölçeğini hedefleyen sistemlerde enerji, soğutma, ağ bağlantıları, yazılım uyumluluğu ve donanımın birlikte tasarlanması önem taşıyor. Şirketlerin silikon seviyesinden raf ölçekli sistemlere ve açık kaynak yazılımlara kadar uzanan çalışmaları, Meta’nın yapay zekâ hizmetlerini büyütme hedefini desteklemeyi amaçlıyor. Yatırımın ve yeni sistemlerin uzun vadeli etkisi ise dağıtımın kapsamı, teknik sonuçlar ve veri merkezi operasyonlarındaki verimlilik gibi unsurlar netleştikçe daha iyi değerlendirilebilecek.