İçindekiler
Çoğu yapay zeka modeli sunucuda çıkarılır (yani "çalıştırılır"). Ancak, yerel çıkarımın geliştirilmesi, yani doğrudan cihaz üzerinde çalıştırılması, sunucu kısıtlamalarını azaltarak ve gizliliği artırarak yapay zekanın yayılmasını hızlandırabilir.
Bununla birlikte, çeşitli GPU türleri üzerinde üretken yapay zeka modellerinin dağıtımı önemli zorluklar sunar: özel çözümlerden açık platformlara kadar uzanan GPU mimarilerinin çeşitliliği, her tür GPU'nun kendi özellikleri ve sınırlamaları olduğu için görevi karmaşık hale getirir.
Artan donanım bağımlılığı riski karşısında, heterojen platformlarda performansın optimize edilmesi, üretken modellerin sorunsuz ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için bir zorunluluk haline gelir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için, Google ve Meta'dan Jiuqiang Tang, Raman Sarokin ve Ekaterina Ignasheva da dahil olmak üzere bir araştırmacı ekibi, çeşitli platformlarda çıkarım için ML Drift adlı bir çözüm geliştirdi. Uzmanlıkları, üretken yapay zeka iş yüklerinin etkili bir şekilde çalıştırılmasını sağlayan GPU çıkarım motorlarının optimizasyonunda yatmaktadır. ML Drift, mobil ve masaüstü platformlarında geniş bir uyumluluk sağlayarak, API'ler arasında GPU'lar arası gelişim ile ilgili teknik engelleri aşma yeteneği ile öne çıkmaktadır.
Yöntemsel Yaklaşım ve Teknik Yenilikler
ML Drift, tensör sanallaştırması ve optimize edilmiş bellek yönetimi gibi çeşitli teknik yenilikler sunar. Tensör sanallaştırması, GPU'nun fiziksel indekslerinden mantıksal indekslerin ayrılmasına izin vererek bellek düzenlemesinde ve çekirdek optimizasyonunda artan esneklik sağlar. Ayrıca, bellek yönetimi ve optimizasyon stratejileri, bellek izini azaltarak ve performansı artırarak fayda sağlar.
Sonuçlar ve Gelecek Perspektifler
ML Drift'in performans değerlendirmeleri, mevcut açık kaynak çözümlerine kıyasla önemli iyileşmeler gösteriyor ve performans açısından önemli kazanımlar sağlıyor (10 ila 100 kat daha fazla parametre destekleniyor). Bu umut verici sonuçlar, gelecekteki uygulamalar ve iyileştirmeler için kapıları açıyor, özellikle gelişmiş kuantifikasyon tekniklerinin entegrasyonu ve ML iş yükleri için özel talimatların keşfi. Gelecekte, ekip ML Drift'in yeteneklerini daha yeni dağılım modellerine ve transformatör tabanlı mimarilere genişletmeyi, aynı zamanda heterojen işlemcilerle etkili birlikte çalışabilirliği keşfetmeyi planlıyor.
Yayın Referansı: arXiv:2505.00232v1
Çeviri kaynağı ML Drift : faciliter l'inférence locale
Daha iyi anlamak
Tensor sanallaştırma nedir ve farklı GPU'larda çıkarım için neden önemlidir?
Tensor sanallaştırma, GPU'nun mantıksal ve fiziksel dizinlerini ayırarak bellek yönetiminde daha fazla esneklik sağlar. Bu, heterojen mimarilere sahip çeşitli GPU'larda çıkarım performansını optimize etmek için kritik öneme sahiptir ve kaynak kullanımını iyileştirir.