AMD, yeni nesil RDNA 3 GPU ve XDNA NPU donanımlarının tüketici odaklı yapay zeka iş yükleri için sunduğu yetenekler hakkında heyecan verici bilgiler paylaştı
AMD’nin RDNA 3 GPU ve XDNA NPU’ları, Kullanıcılara Yapay Zeka Yetenekleriyle Donatılmış Güçlü Bir Paket Sunuyor
AMD, yapay zeka teknolojilerini daha geniş bir kullanıcı kitlesine ulaştırmak için Ryzen APU serisine yenilikçi XDNA NPU’yu entegre etti. Bu hamle, şirketin sektördeki lider konumunu pekiiştiriyor. 2023 yılında piyasaya sürülen Phoenix Ryzen 7040 APU’ları ile başlayan bu süreç, Hawk Point Ryzen 8040 serisi ile devam etti ve gelişimini sürdürdü. AMD’nin RDNA 3 GPU mimarisi, yapay zeka iş yüklerini yönetmek için tasarlanmış özel çekirdeklerle donatıldı. Ayrıca şirket, ROCm yazılım paketi aracılığıyla bu alandaki gelişimini hızlandırmayı planlıyor.
AMD son düzenlediği “Uzmanlarla Tanışın” adlı web seminerinde, RDNA 3 serisi gibi Radeon Grafik paketlerinin; oyunculara, üreticilere ve geliştiricilere yönelik olarak sunduğu çeşitli optimize edilmiş iş yüklerini ele aldı. Bu iş yükleri arasında video kalitesinde iyileştirmeler, arka plan gürültüsünün giderilmesi, metinden görüntüye dönüşüm ve büyük dil modelleri (LLM) bulunuyor. Şirket ayrıca fotoğraf, video düzenleme, içerik yükseltme, Linux üzerinde model eğitimi ve ROCm platformu gibi özellikleri de sundu. AMD, bu yenilikler ile görsel ve işitsel medya üzerinde çalışan profesyonellerin iş akışlarını kolaylaştırarak yaratıcılık ve verimlilik potansiyellerini artırmayı hedefliyor.
AMD’nin RDNA 3 grafik mimarisine dayanan Radeon RX 7000 serisi GPU’lar ve Ryzen 7000 ile 8000 serisi CPU’lar, yapay zeka performansında önemli bir sıçrama yapıyor. Yeni nesil GPU’lar, önceki modellere kıyasla 2 kat daha fazla performans artışı vaat ediyor.
Bu yeni nesil GPU’lar, FP16 iş yüklerini verimli bir şekilde işleyebilmek için özel olarak optimize edilmiş ve Microsoft DirectML, Nod.AI Shark, ROCm ve amp gibi çeşitli makine öğrenimi çerçevelerinde mükemmel uyumluluk gösteriyor. 192’ye kadar yapay zeka hızlandırıcısı içeren bu GPU’lar, büyük veri setlerini (48 GB’a kadar) sorunsuz bir şekilde işleyebilen geniş VRAM havuzlarıyla donatılırken Infinity Cache teknolojisi sayesinde de artırılmış bant genişliği ile veri transfer hızlarını önemli ölçüde iyileştirerek kullanıcıların daha hızlı ve etkin bir şekilde çalışmalarını sağlıyor.
AMD’nin son açıklamalarına göre; kişisel bilgisayar platformlarında yapay zeka uygulamalarının büyük bir kısmı, özellikle LLM ve Difüzyon modelleri gibi yapay zeka modellerinin performansı, bu modellerin çalıştırıldığı donanımın işlem gücü ve bellek kapasitesine bağlı olarak değişiklik gösteriyor. Örneğin SDXL difüzyon modeli gibi bazı yapay zeka modelleri, yüksek işlem gücü gerektiriyor ve 4 ila 16 GB arasında bellek kullanabiliyor. Öte yandan, Llama2-13B ve Mistral-8x 7B gibi modeller ise daha fazla bellek kapasitesine ihtiyaç duyuyor ve 23 GB’a kadar bellek kullanabiliyorlar.
AMD’nin yapay zeka hızlandırma özelliğine sahip geniş ürün gamı, piyasada dikkat çekmeye devam ediyor. Şirketin Radeon RX 7600 XT grafik kartı, 16 GB VRAM ile donatılırken LM Studio’da Ryzen 7 8700G işlemciye kıyasla 3,6 kat daha iyi performans sergiliyor. Daha üst seviye bir model olan RX 7900 XT ise 8700G’ye göre 8 kat daha hızlı işlem yapabilme kapasitesine sahip olduğu görülüyor.
LM Studio Performansı (Yüksek Değer Daha İyi):
- Ryzen 7 8700G NPU: 11 token/saniye
- RX 7600 XT 16 GB: 40 token/saniye
- RX 7900 XT 20 GB: 85 token/saniye
AMUSE Diffusion (Düşük Değer Daha İyi):
- Ryzen 7 8700G NPU: 2,6 saniye/görüntü
- RX 7600 XT 16 GB: 0,97 saniye/görüntü
- RX 7900 XT 20 GB: 0,6 saniye/görüntü
AMD’nin ROCm 6.0 sürümü, açık kaynak yazılımına önemli güncellemeler getirerek Radeon RX 7900 serisi gibi tüketici seviyesi donanımlar için genişletilmiş destek sunuyor. Bu yeni sürüm, özellikle Ubuntu 22.03.3 (Linux) işletim sistemi üzerinde PyTorch ve ONNX Runtime gibi makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları için geliştirilmiş uyumluluk ve performans vaat ediyor.
Ayrıca ROCm 6.0, daha karmaşık makine öğrenimi modellerinin gereksinimlerini karşılamak üzere INT8 desteği ekleyerek veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin işlerini kolaylaştırmayı da hedefliyor. Bu güncellemeler ile AMD, açık kaynak ve yapay zeka topluluklarına katkıda bulunmaya ve sektördeki yenilikleri desteklemeye devam ediyor.
Kaynak: wccftech.com
