Alphabet bünyesindeki Google yapay zeka pazarındaki rekabeti artırmak adına Meta ile stratejik bir çalışma yürütüyor. Şirket dünyanın en yaygın kullanılan yapay zeka yazılımı PyTorch ile kendi çiplerinin uyumluluğunu artırarak Nvidia tarafından kurulan pazar hakimiyetini zayıflatmayı hedefliyor.
Bu girişim Google tarafından geliştirilen Tensor İşlem Birimlerini pazar lideri konumundaki GPU modellerine alternatif hale getirme planının bir parçasını oluşturuyor. Teknoloji devi yapay zeka yatırımlarının geri dönüşünü yatırımcılara kanıtlamaya çalışırken TPU satışları bulut gelirleri içinde kritik bir büyüme motoruna dönüştü.
Donanım tek başına pazar payını artırmak için yeterli görülmüyor. Şirket içinde TorchTPU olarak bilinen yeni proje halihazırda PyTorch kullanan müşterilerin Google çiplerine geçişini zorlaştıran engelleri kaldırmayı amaçlıyor. Şirket ayrıca benimsenme oranını artırmak için yazılımın bazı bölümlerini açık kaynaklı hale getirmeyi değerlendiriyor.
Google TorchTPU projesiyle kaynaklarını artırıyor
Kaynaklara göre şirket çipleri kullanmak isteyen ancak yazılım uyumsuzluğunu sorun eden firmaların talebi üzerine TorchTPU projesine daha fazla stratejik önem verdi. Organizasyonel odak ve kaynaklar önceki girişimlere kıyasla bu projede çok daha yoğun bir şekilde kullanılıyor.
Meta Platforms tarafından desteklenen açık kaynaklı PyTorch geliştiriciler arasında en popüler araçlardan biri olarak kabul ediliyor. Silikon Vadisi genelinde Nvidia veya diğer üreticilerin çipleri için doğrudan kod yazan geliştirici sayısı oldukça sınırlı kalıyor.
Geliştiriciler bunun yerine karmaşık görevleri otomatikleştiren hazır kod kütüphaneleri sunan PyTorch gibi araçları tercih ediyor. İlk kez 2016 yılında piyasaya sürülen bu yazılımın geçmişi analistlerin Nvidia için en güçlü kalkan olarak gördüğü CUDA yazılımı ile yakından bağlantılı bulunuyor.
Yazılım uyumsuzluğu ve geliştirici alışkanlıkları
Nvidia mühendisleri PyTorch ile geliştirilen yazılımların kendi donanımlarında verimli çalışması için yıllarca mesai harcadı. Buna karşılık Google uzun süredir kendi mühendislerini Jax adlı farklı bir çerçeve kullanmaya yönlendiriyordu. TPU yongaları bu kodun verimliliği için XLA aracını kullanıyor ancak bu durum müşterilerin alışkanlıkları ile şirketin sunduğu yapı arasındaki makası açıyordu.
Bir Google Cloud sözcüsü projenin teknik detayları hakkında yorum yapmadı ancak Reuters ajansına verdiği demeçte bu hamlenin müşterilere seçenek sunacağını doğruladı. Sözcü hem TPU hem de GPU altyapısına yönelik büyük bir talep gördüklerini ve geliştiricilere ihtiyaç duydukları esnekliği sağlamaya odaklandıklarını belirtti.
Alphabet uzun süre boyunca kendi çipleri olan TPU üretiminin büyük kısmını sadece şirket içi kullanım için ayırmıştı. Bu durum 2022 yılında bulut bilişim biriminin yürüttüğü başarılı lobi faaliyetleri sonucunda değişti. Müşterilerin yapay zekaya ilgisi arttıkça Google üretim kapasitesini ve dış satışları artırarak bu fırsatı değerlendirmeye çalıştı.
Dünyadaki geliştiricilerin çoğunun kullandığı PyTorch ile Google çiplerinin optimize edildiği Jax arasındaki uyumsuzluk benimsenme sürecini yavaşlatıyor. Geliştiriciler Nvidia performansı elde etmek için ciddi mühendislik çalışmaları yapmak zorunda kalıyor ve bu durum zaman kaybına neden oluyor.
TorchTPU girişimi başarılı olduğu takdirde alternatif arayan şirketler için geçiş maliyetleri önemli ölçüde azalabilir. Nvidia hakimiyeti sadece donanım gücünden değil aynı zamanda PyTorch ile bütünleşen CUDA yazılım ekosisteminden kaynaklanıyor. Kaynaklara göre kurumsal müşteriler Google yönetimine TPU benimsenmesinin zor olduğunu iletti.
Meta ile stratejik işbirliği süreçleri
Kaynaklara göre Google geliştirme sürecini hızlandırmak için PyTorch yaratıcısı Meta ile yakın bir çalışma yürütüyor. İki teknoloji devi Meta şirketinin daha fazla TPU erişimine sahip olması için anlaşma zeminini yokluyor.
Meta için sunulan ilk teklifler yönetilen hizmetler olarak yapılandırılmıştı. Meta yapay zeka altyapısını çeşitlendirmek ve maliyetleri düşürmek amacıyla TPU kullanımını kolaylaştıran yazılımlara stratejik bir ilgi duyuyor. Meta konuyla ilgili yorum yapmaktan kaçındı.
Bu yıl Google erişimi kendi bulutuyla sınırlamak yerine çipleri doğrudan müşterilerin veri merkezlerine satmaya başladı. Şirketin deneyimli isimlerinden Amin Vahdat bu ay yapay zeka altyapısı başkanı olarak atandı. Şirket Gemini ve diğer yapay zeka ürünlerini çalıştırmak için bu güçlü altyapıya ihtiyaç duyuyor.
