GPU Bulut Bilişim Pazarının Büyümesinin Arkasındaki 5 İtici Güç

Grafik İşlem Birimleri (GPU’lar), öncelikle oyunlarda kullanılmak üzere tasarlanmış özel bilgisayar çipleridir, ancak yüksek performanslı hesaplama kabiliyetleri sayesinde son zamanlarda bulut üzerinde ikinci bir yaşam bulmuşlardır.

GPU’lar, CPU’ların seri işlem yaklaşımından çok daha hızlı bir şekilde, geniş bir yelpazedeki karmaşık problemleri çözmek için paralel işlemeyi kullanırlar.

HIVE Digital için hazırladığımız bu görselleştirmede, GPU bulut bilişim pazarının büyümesinin arkasındaki beş itici gücü inceliyoruz.

GPU Bulut Bilişim Pazarının Büyümesinin Ardındaki Beş Ana İtici Güç Şunlardır:

1. Yapay Zeka

OpenAI’nin ChatGPT’si ve Google’ın Bard’ı gibi Büyük Dil Modelleri, giderek daha büyük eğitim veri setleri sayesinde çeşitli görevlerde insan performansını aşmıştır. AI ve derin öğrenme, büyük veri setlerinin analiz edilmesi ve karmaşık modellemelerin gerçekleştirilmesi için yoğun hesaplama gücü gerektirir. GPU’lar, paralel işlem yetenekleri sayesinde bu tür görevlerde oldukça etkilidir. Özellikle dil işleme, görüntü tanıma ve makine öğrenimi gibi alanlarda GPU kullanımı, daha hızlı ve doğru sonuçlar elde etmeyi sağlar.

2008 yılında, NEC Laboratuvarları modeli 6.33 x 10⁸ (633 milyon) veri noktası içeren bir eğitim paketi kullanmıştı. 2023 yılında, Abu Dabi merkezli bir laboratuvar 2.63 x 10¹² (2.63 trilyon) veri noktası içeren bir eğitim veri seti kullanmış, bu da 15 yıl öncesine göre 10.000 kat daha büyüktür.

• Hızlı Veri İşleme: AI ve derin öğrenme modelleri, büyük veri setlerini hızla işleyebilir, bu da daha hızlı öğrenme ve gelişme süreçleri anlamına gelir.
• Gelişmiş Doğruluk: Derin öğrenme, karmaşık desenleri tanıyabilme ve yorumlayabilme konusunda insan performansını aşabilir.
• Esnek Uygulama Alanları: Sağlık, finans, eğitim gibi çeşitli sektörlerde AI ve derin öğrenme uygulamaları mümkündür.

2. Otonom Araçlar

Otonom araçlar, bir dizi yerleşik sensörden yılda 380 ile 5.100 terabayt arasında devasa miktarda veri toplar ve bu bilgileri etkili ve verimli bir şekilde işlemenin yollarını bulmak, otomobil üreticileri için ana odak noktalarından biri olmuştur. Otonom araçlar, çevrelerini algılamak ve kararlar almak için sensörlerden elde edilen büyük miktarda veriyi işlemek zorundadır. Bu işlemler, gerçek zamanlı analiz ve hızlı karar verme için yüksek performanslı GPU’ları gerektirir. Benzer şekilde, İnternet Nesneleri (IoT) cihazlarından gelen verilerin işlenmesi de artan GPU kullanımını teşvik ediyor.

Bir yaklaşım, yerleşik işlem gücünü bulutun kaynaklarıyla birleştiriyor ve ağ gecikmesi 3 saniye kadar yüksek olsa bile, saatte 45 mil hıza kadar hareket eden araçların simülasyonlarında çarpışmaları önledi. Bulut tepki süresi yarım saniyeye indirildiğinde bu, saatte 50 mile kadar iyileşti.

• Gelişmiş Güvenlik Özellikleri: Otonom araçlardaki sensörler ve kameralar, trafikteki tehlikeleri daha etkili bir şekilde algılayabilir.
• Verimlilik Artışı: IoT cihazlarının analiz ve tepki sürelerindeki iyileşmeler, daha akıllı ve etkili sistemlerin gelişmesini sağlar.
• Enerji Tasarrufu: Veri işleme süreçlerinin optimizasyonu, enerji kullanımında verimliliği artırır.

3. Bilimsel Araştırmalar ve Simülasyonlar

Modern ilaç geliştirme genellikle, pahalı laboratuvar bazlı testlere ilerletmek için potansiyel eşleşmeler aramak amacıyla milyonlarca aday molekül üzerinde bilgisayar simülasyonları yaparak başlar. İlaç geliştirme, iklim modellemesi ve kozmolojik araştırmalar gibi alanlarda gerçekleştirilen kompleks simülasyonlar için yüksek işlem gücü gereklidir. GPU’lar, bu tür yoğun hesaplamaları daha kısa sürede gerçekleştirmek için idealdir.

Normalde bu işlemler, haftalar veya aylar sürebilen kıt yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarında çalıştırılır. Bulut kullanılarak yapılan yakın tarihli bir çalışma, tipik bir veri setini yaklaşık iki günde tamamlamayı başardı, bu da Tier 2 süper bilgisayara benzer bir performans anlamına gelir.

• Hızlı Sonuçlar: İlaç geliştirme ve iklim modellemesi gibi alanlardaki simülasyonlar, daha kısa sürede gerçekleştirilebilir.
• Daha Doğru Tahminler: Karmaşık bilimsel modellerin doğruluğu, gelişmiş hesaplama kapasitesiyle artar.
• Maliyet Tasarrufu: Laboratuvar testlerine geçmeden önce bilgisayar simülasyonlarıyla daha fazla araştırma yapılabilir.

4. Bulut Oyun ve Eğlence

Bulutta oyun yayınlamak büyük bir iş, Microsoft, Call of Duty’nin yayıncısı Activision Blizzard’ı satın almak için tam 68.7 milyar dolar harcayarak zaten önemli olan pazar payını pekiştirdi. Yüksek çözünürlüklü ve grafik yoğun oyunların, bulutta düşük gecikme süreleriyle akışının sağlanması için güçlü GPU’lara ihtiyaç vardır. Bu, özellikle bulut tabanlı oyun platformlarının popülerleşmesiyle birlikte GPU talebinde önemli bir artışa yol açmıştır.

Birleşik Krallık Rekabet ve Piyasalar Otoritesi’ne sunulan belgelere göre, Microsoft’un xCloud’u 2022’de küresel bulut oyun pazarının %50-60’ını elinde tutuyordu, bu ikinci sıradaki Nvidia’nın iki katıydı. Öte yandan Google’ın Stadia’sı, Ocak 2023’te faaliyetlerini durdurduğunda pazarın %5’inden azına sahipti.

• Yüksek Kaliteli Grafikler: Bulut üzerinden akış yoluyla yüksek çözünürlüklü grafikler sağlanabilir.
• Düşük Gecikme Süreleri: Oyunlarda gecikme sürelerinin azalması, daha iyi bir kullanıcı deneyimi sunar.
• Erişilebilirlik Artışı: Güçlü donanıma ihtiyaç duymadan, çeşitli cihazlarda oyun oynama imkanı.

5. Kenar (Edge) Hesaplama

Bir uygulama için gecikme kritik olduğunda, bulut ile kullanıcı arasındaki mesafe ne kadar kısa olursa o kadar iyi olur. Kenar hesaplama, verilerin kaynağına yakın bir yerde işlenmesini sağlar, bu da düşük gecikme süreleri ve veri iletiminde verimlilik anlamına gelir. Özellikle gerçek zamanlı veri işleme gerektiren uygulamalar için GPU’lar, hız ve performans açısından kritik öneme sahiptir.

Bu yüzden, işlemlerin ağın ‘kenarında’ gerçekleştiği için bu adı alan kenar hesaplama, her saniyenin önemli olduğu sağlık hizmetleri ve otonom araçlar gibi çeşitli endüstrilerde kritik hale gelmiştir.

• Düşük Gecikme Süreleri: Veri işleme süreçlerinin yerelleştirilmesi, daha hızlı yanıt süreleri sağlar.
• Ağ Trafiğinde Azalma: Veri işleme yerel olarak yapıldığında, merkezi ağ üzerindeki trafik yükü azalır.
• Gelişmiş Güvenlik: Verilerin yerel olarak işlenmesi, veri güvenliğini artırabilir.

Sonuç Bu nedenle, küresel GPU bulut pazarının 2023 yılında 3.2 milyar dolardan 2030 yılına kadar 25.5 milyar dolara çıkması ve etkileyici bir %34.8’lik Bileşik Yıllık Büyüme Oranı (CAGR) ile artması şaşırtıcı değildir.

HIVE Digital, dünya çapındaki müşterilere yenilenebilir kaynaklardan elde edilen bilgi işlem gücü sunarak, yapay zeka gibi gelişmekte olan teknolojilerin taleplerini karşılamaya yardımcı oluyor.