Moore Yasası NVIDIA İçin Ne Anlama Geliyor?
Moore Yasası, Intel’in kurucu ortaklarından Gordon Moore‘un bir gözlemine dayanıyor.
Moore, 1965 yılında transistörlerin hızla küçüldüğünü fark etti; zira her yıl, belirli bir boyuttaki bir çipin üzerine yerleştirilebilen transistör sayısı iki kat artıyordu. On yıl sonra Moore, teorisinin hızını her iki yılda bir iki kat artış olmak üzere güncelledi.
Moore’un yasası temelde şu önermeye dayanır; bilgisayarların gücü aşağı yukarı her iki yılda bir ikiye katlanacaktır.
Bilgisayarların veya sunucuların çoğu bir mikroişlemci içerir. Bunlara “merkezi işlem birimi” (yani CPU) denir ve bilgisayarın yapabildiği işlerin çoğu burada gerçekleşir. Tesadüfe bakın ki Moore’un kurduğu şirket, kurulduğu yıldan beri uzun süre dünyanın en kaliteli CPU’larını üretti ve pazarı domine etti.
Ancak şu anda NASDAQ şirketlerinden biri olan NVIDIA (NASDAQ: NVDA) bu pazarın yaklaşık olarak yüzde 80’ini kontrol ediyor.
Bu arada adı sizi yanıltmasın; Moore Yasası, Newton’ın hareket yasaları gibi bilimsel bir yasa değil.
Moore Yasası’nın tek fonksiyonu bilgisayarların giderek daha hızlı bir şekilde ucuzladığını ve genel tüketiciler için ulaşılabilir hale geldiğini açıklamaktır.
Fakat Moore Yasası, bilgisayarlar kendilerine verilen karmaşık işleri yapmakta artık zorlanmaya başladığı için sınırına ulaşmak üzere. Çünkü makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamaları, ciddi miktarlarda veri gerektiren ve daha birkaç yıl önce büyük boyuttaki veri merkezlerinin tükettiğinden daha çok enerji tüketen işlemler. Ve çipler, bunlara uyum sağlayacak şekilde evrilmiyor.
Bu da Intel işlemcilerinin yanı sıra, Moore Yasası’ndan daha fazla yararlanmaya çalışacak uzmanlaşmış çiplerin geliştirilmesine önayak oldu. Büyük veri merkezleri, NVIDIA’nın grafik işlemcisi (GPU) gibi uzmanlaşmış işlemcileri tercih ediyor. Dünyanın dört bir yanındaki oyun severlerin vazgeçilmezi olan bu işlemciler, interaktif video oyunlarının beraberinde getirdiği büyük ve karmaşık işlemleri çözümlemek için geliştirildi.
NVIDIA’nın GPU’larının içerisinde çerçeve benzeri yapılar oluşturmak, objeleri simüle etmek, renkleri pixel pixel ekrana yerleştirmek gibi işlemler için üçgenler çizen yüzlerce çekirdek veya beyin var. Bunların olması için birçok basit işlemin paralel olarak yapılması gerekiyor. GPU içerisindeki beyinler resim, yüz ve ses tanıması gibi yapay zekanın yapabileceği kompleks işleri yapmak için kullanılıyor. Haliyle tüm teknoloji devleri, yapay zekalarının büyük veri yığınlarını işleme kapasitesini geliştirmek için NVIDIA’nın GPU’larına yöneldi.
CPU, bir nevi İsviçre çakısı gören bir parça. Bir sürü rastgele ve çeşitli komutu etkili bir şekilde işleyebiliyor. Bilgisayarınızda birçok görevi aynı anda yerine getirmenizi sağlayabiliyor; yani bilgisayarınızda birçok şeyi hızlı hızlı yapabiliyorsunuz. Halbuki GPU’ların geleneksel kullanım alanı grafik işlemlerini yapmaktı. Bu amaç birliği milyonlarca benzer hesaplamanın aynı anda paralel olarak yapılmasını içeriyordu. Bu yüzden odak noktaları ham veri idi. GPU, bir nevi neşter vazifesi gören bir donanım parçası.
İşte bu makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarının getirdiği heyecan NVIDIA’ya yaradı. Şirketin piyasa değeri son iki yılda yedi kat artarak 150 milyar doları geçti; sene başında 199 dolar olan NVIDIA hisseleri şu anda 254 dolardan işlem görüyor.
Diğer yandan NVIDIA sadece makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanmıyor. Şirket son yıllarda yükselişe geçen eSpor patlaması ve kripto para birimleri madenciliğinden de ekran kartları vasıtasıyla büyük fayda sağlıyor.
Ayrıca şunu belirtmekte fayda var; makine öğreniminin ve yapay zekanın gideceği o çok uzun yolun henüz ilk adımlarındayız. Gelecekte bizim bugün akıl dahi edemediğimiz veri uygulamaları olacak. NVIDIA, yapay zeka devrimini şu an özel locasından izliyor. Ön avantajı kapan şirket, ayrıca rakiplerinden çok daha fazla harcanabilir kaynağa da sahip.
