Singapur’daki bir veri merkezi, bilim kurgu senaryosundan bir sürpriz değil, insan beyin hücreleriyle çalışmaya başladı. Singapur Ulusal Üniversitesi Yaşam Bilimleri Enstitüsü’nde, bilgiyi işlemek için geleneksel silikon çipler yerine laboratuvarda yetiştirilen insan nöronlarını kullanan çalışan bir biyolojik veri merkezi 16 Temmuz’da sessizce faaliyete geçti. Sistem 6 Ağustos’ta kamuoyuna tanıtıldı ve araştırmacılar bunun enerjiye aç yapay zeka altyapısı hakkında gerçekten farklı bir düşünme biçimine işaret ettiğini söylüyor.
Summary
Öne çıkanlar
- Singapur Ulusal Üniversitesi, ortaklarının dünyanın ilk bağımsız olarak işletilen biyolojik olarak entegre sunucu rafı olarak tanımladığı sistemi hayata geçirdi.
- Sistem, silikon mikroelektrot dizileriyle eşleştirilmiş laboratuvarda yetiştirilen insan kortikal nöronlarını içeren 20 biyolojik hesaplama birimi üzerinde çalışıyor.
- Her birim, tam yük altında üst düzey bir Nvidia H100 GPU’nun yaklaşık 700 watt tüketmesine kıyasla yaklaşık 30 watt kullanıyor.
- Nöronların her üç günde bir beslenmesi gerekiyor ve genellikle değiştirilmeden önce yaklaşık altı ay dayanıyorlar.
- Projeye dahil olan veri merkezi işletmecisi DayOne’ın, 20 birimden 1.000 birime kadar ölçek büyütmeyi değerlendirdiği bildiriliyor.
Singapur dünyanın ilk biyolojik veri merkezini tanıttı
Proje, NUS Tıp Fakültesi Yong Loo Lin Tıp Fakültesi, Melbourne merkezli biyoteknoloji girişimi Cortical Labs ve Singapur merkezli veri merkezi işletmecisi DayOne arasındaki bir iş birliğinin sonucu. Birlikte, biyolojik olarak entegre hesaplama donanımıyla çalışan, bağımsız olarak işletilen ilk sunucu rafı olarak adlandırdıkları sistemi inşa ettiler; böylece konsepti laboratuvar tezgahından çıkarıp gerçek altyapıya daha yakın bir şeye dönüştürdüler.
Kurulumun merkezinde, her biri 200.000 ile 800.000 arasında insan kortikal nöronu barındıran Cortical Labs’in CL1 birimleri bulunuyor. Bu hücreler bir kişiden alınmıyor; bu amaç için özel olarak bir laboratuvarda yetiştiriliyorlar. Nöronlar, silikon tabanlı mikroelektrot dizilerinin üzerinde yer alarak, canlı doku ile geleneksel çiplerin yan yana çalıştığı, hesaplama yükünün bir kısmını her birinin üstlendiği hibrit bir sistem oluşturuyor.
Bu hibrit yaklaşım projeyi kayda değer kılan şey. Silikonu tamamen değiştirmek yerine, insan beyni hesaplama katmanı onunla birlikte çalışıyor; nöronlar, geleneksel çiplerin doğal olarak sunmadığı türden uyarlanabilir bir işlem gücü sağlıyor.
Temel teknoloji ve hibrit hesaplama birimleri
Cortical Labs daha önce, nöron kümelerinin temel video oyunlarını oynamayı öğrenebildiğini ve zaman içinde dijital girdilere verdikleri yanıtları uyarladıklarını göstermişti. Bu önceki gösterim bir kavram kanıtı işlevi gördü. NUS konuşlandırması, şirketin Melbourne’deki ana merkezinin dışındaki bir konumda ilk kez biyolojik bir hesaplama tesisinin kurulduğunu işaret ediyor. Bu ortaklığın duyurusu Mart ayında yapıldı; duyuru ile çalışır durumdaki bir prototip arasındaki yaklaşık dört aylık boşluk, teknolojinin artık tamamen deneysel aşamayı geçtiğini gösteriyor.
Enerji verimliliği ve operasyonel ayrıntılar
Bu sistemin arkasındaki verimlilik rakamları en çok dikkat çeken unsur. Her CL1 birimi, yaşam desteği dahil yaklaşık 30 watt tüketirken, üst düzey bir Nvidia H100 GPU tam yük altında 700 watt’ın üzerinde güç talep edebiliyor. Bu, birim başına 20 kattan fazla fark anlamına geliyor ve dünya genelinde yapay zeka altyapısı artan elektrik talebiyle boğuşurken bu uçurum son derece önemli.
Bu verimlilik, çok farklı bir bakım türünü beraberinde getiriyor. Nöronların her üç günde bir beslenmesi gerekiyor ve hassas karbondioksit, oksijen ve nitrojen karışımlarını, ayrıca sıkı şekilde kontrol edilen sıcaklıkları koruyan özel yaşam destek ekipmanına dayanıyorlar. Operasyonel ömürleri, hücrelerin tamamen değiştirilmesi gerekmeden önce yaklaşık altı ay sürüyor.
Nöron ömrü ve bakım gereksinimleri
Bu altı aylık döngü, veri merkezi işletmecilerinin alışık olduğundan tamamen farklı bir bakım modeli ortaya koyuyor. Geleneksel sunucu donanımı, değiştirilmesi gerekmeden önce yıllarca çalışabiliyor. Buna karşılık biyolojik hesaplama birimleri, düzenli hücre yenilenmesi gerektiriyor; bu da geleneksel bir sunucu odasında hiç var olmayan sürekli maliyetler ve lojistik anlamına geliyor. Bu, donanım raflarını yönetmekten çok, sürekli ilgi gerektiren canlı bir sistemi idare etmeye benziyor.
Gelecekte ölçekleme ve uygulamalar
Şu anda 20 birimlik prototip, veri merkezi standartlarına göre mütevazı kalıyor. Ancak Haziran ayında 4,5 milyar $ toplayan ve 20 milyar $ değerlemeye ulaşan DayOne’ın, konuşlandırmayı 1.000 biyolojik hesaplama birimine kadar ölçeklendirerek çok daha büyük bir yayılımı değerlendirdiği bildiriliyor. Birim başına 30 watt ile bu büyüklükteki bir küme yaklaşık 30 kilowatt çekecek; bu da eşdeğer bir GPU tabanlı kurulumun ihtiyaç duyacağı gücün hâlâ bir kısmı.
Neden önemli: Ekonomi ve güvenilirlik ölçeklendirme sırasında korunabilirse, biyolojik hesaplama, yalnızca artımsal çip verimliliği kazanımları yerine, yapay zeka altyapısının enerji ayak izini azaltmak için gerçekten farklı bir kaldıraç sunabilir. Prototipten tam konuşlandırmaya 50 katlık bir sıçrama, teknolojinin bir araştırma gösteriminin ötesine geçip geçemeyeceğine dair ciddi bir test olacaktır.
Yapay zeka işleme ve biyomedikal araştırmalardaki kullanım alanları
Sistem iki farklı amaca hizmet edecek şekilde tasarlandı. Bunlardan biri, yalnızca silikon kullanan kurulumlara kıyasla çok daha az güçle hesaplama görevlerini üstlenen enerji verimli yapay zeka işlemesi. Diğeri ise hastalık modelleme ve ilaç taraması da dahil olmak üzere biyomedikal araştırma. Kontrollü bir hesaplama ortamında yaşayan insan nöronlarına sahip olmak, araştırmacılara bu hücrelerin farmasötik bileşiklere veya simüle edilmiş hastalık koşullarına nasıl tepki verdiğini gözlemlemek için benzersiz bir platform sunuyor; bu, silikon çiplerin basitçe kopyalayamayacağı bir şey.
Düzenleyici zorluklar ve sistem sınırlamaları
Düzenleyici onay, bu teknolojiyi çevreleyen en büyük açık sorulardan biri olmaya devam ediyor. Ticari hesaplama ortamlarında yaşayan insan dokusu konuşlandırmak, mevcut veri merkezi ve biyomedikal çerçevelerin ele almak üzere tasarlanmadığı sorunları gündeme getiriyor ve herhangi bir büyük ölçekli yayılım, muhtemelen henüz tam olarak var olmayan kurallarda yolunu bulmak zorunda kalacak.
Ayrıca bu sistemin ne olmadığı konusunda net olmak da önemli. Bu biyolojik veri merkezindeki nöronlar bilinç üretmiyor veya herhangi bir şey deneyimlemiyor. Bunlar, bir işlemciye benzer şekilde hesaplama görevleri yerine getiren, yalnızca transistörler yerine canlı dokudan inşa edilmiş hücre kümeleri. Bu ayrım hem bilimsel hem de etik açıdan önemli ve araştırmacıların projeyi kamuoyuna nasıl çerçevelediğinin merkezinde yer alıyor.
Veri merkezlerinde canlı doku için düzenleyici engeller
DayOne 1.000 birime doğru ölçeklemeyi tartarken, düzenleyici yol haritası bu tür enerji verimli yapay zeka altyapısının ne kadar hızlı ve ne kadar ileri gidebileceğini belirleyecek. Bir sonraki gerçek test, nöronların hesaplama yapıp yapamayacağı olmayacak; bu kısım zaten çalışıyor. Asıl soru, ticari ve düzenleyici sistemlerin, biyolojik hesaplamanın Singapur’daki tek bir prototip raftan standart altyapıya benzeyen bir şeye geçmesine yetecek kadar hızlı uyum sağlayıp sağlayamayacağı olacak.
SSS
Singapur Ulusal Üniversitesi’nin yeni veri merkezini hangi teknoloji çalıştırıyor?
Laboratuvarda yetiştirilen insan kortikal nöronlarını silikon mikroelektrot dizileriyle entegre eden 20 biyolojik hesaplama birimi kullanıyor; bu da biyolojik hesaplama nöronlarını geleneksel çip tabanlı donanımla birleştiren hibrit bir sistem oluşturuyor.
Biyolojik hesaplama birimleri geleneksel GPU’lara kıyasla ne kadar enerji verimli?
Her biyolojik hesaplama birimi, yaşam desteği dahil yaklaşık 30 watt tüketirken, üst düzey bir Nvidia H100 GPU tam yük altında yaklaşık 700 watt tüketiyor; bu da birim başına 20 kattan fazla fark anlamına geliyor.
Biyolojik bir veri merkezi işletmenin başlıca zorlukları nelerdir?
Başlıca zorluklar arasında nöronların her üç günde bir beslenme gereksinimi, yaklaşık altı aylık ömürleri nedeniyle periyodik olarak değiştirilme zorunluluğu ve ticari bir ortamda yaşayan insan dokusu kullanımı için düzenleyici onay süreci yer alıyor.
Sistem insan nöronlarını kullanarak bilinç üretiyor mu?
Hayır. Sistem bilinç üretmiyor; nöronlar yalnızca hesaplama görevleri yerine getiriyor, bilgi işleyen ancak herhangi bir şey düşünmeyen veya deneyimlemeyen kümeler olarak işlev görüyor.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Singapur Ulusal Üniversitesi’nin yeni veri merkezini hangi teknoloji çalıştırıyor?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Laboratuvarda yetiştirilen insan kortikal nöronlarını silikon mikroelektrot dizileriyle entegre eden 20 biyolojik hesaplama birimi kullanıyor; bu da biyolojik hesaplama nöronlarını geleneksel çip tabanlı donanımla birleştiren hibrit bir sistem oluşturuyor.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Biyolojik hesaplama birimleri geleneksel GPU’lara kıyasla ne kadar enerji verimli?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Her biyolojik hesaplama birimi, yaşam desteği dahil yaklaşık 30 watt tüketirken, üst düzey bir Nvidia H100 GPU tam yük altında yaklaşık 700 watt tüketiyor; bu da birim başına 20 kattan fazla fark anlamına geliyor.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Biyolojik bir veri merkezi işletmenin başlıca zorlukları nelerdir?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Başlıca zorluklar arasında nöronların her üç günde bir beslenme gereksinimi, yaklaşık altı aylık ömürleri nedeniyle periyodik olarak değiştirilme zorunluluğu ve ticari bir ortamda yaşayan insan dokusu kullanımı için düzenleyici onay süreci yer alıyor.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Sistem insan nöronlarını kullanarak bilinç üretiyor mu?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Hayır. Sistem bilinç üretmiyor; nöronlar yalnızca hesaplama görevleri yerine getiriyor, bilgi işleyen ancak herhangi bir şey düşünmeyen veya deneyimlemeyen kümeler olarak işlev görüyor.”}}]}
Yapay zeka desteğiyle hazırlanmış ve editör ekibi tarafından gözden geçirilmiştir.
