Yapay zekâ dünyasında önemli bir adım atan Pipeshift, modüler mimari altyapısı sayesinde açık kaynak yapay zekâ modellerini daha hızlı ve düşük maliyetle dağıtma fırsatı sunuyor. Bu yenilik, GPU kullanımını %75 azaltırken, maliyet tasarrufunda %60’a kadar katkı sağlıyor.
Baseus çığır açan yeni şarj ve ses teknolojilerini tanıttı
DEEPSEEK VE AÇIK KAYNAK HAMLESİ
DeepSeek’in R1 modelinin geçtiğimiz hafta piyasaya sürülmesi, yapay zekâ alanında önemli bir kilometre taşı oldu. Bu model, OpenAI’nin O1 modeliyle eşdeğer performansa sahip olmakla kalmayıp, açık kaynak prensipleriyle erişilebilir hale getirildi. Pipeshift ise bu modeli dağıtma, optimize etme ve ölçeklendirme zorluklarına karşı yeni bir çözüm sunuyor.
Şirket, NVIDIA GPU’lar üzerinde modüler yapay zekâ çözümleriyle Llama 3.1 8B gibi büyük dil modellerini dakikada 500’den fazla token işleme kapasitesine çıkarıyor. Bu sistem, aynı anda dört GPU yükünü tek bir GPU’da işleyebiliyor.
Microsoft ve OpenAI ortaklığı değişiyor
ORKESTRASYON ENGELLERİNE ÇÖZÜM
Pipeshift’in CEO’su Arko Chattopadhyay, firmaların GPU kaynaklarını etkin kullanamamalarının büyük maliyetlere yol açtığını belirtti. Geleneksel altyapılar, ayrı GPU kümelerinde işlem yaparken yüksek maliyetler oluşturuyor. Pipeshift’in “MAGIC” isimli modüler mimarisi, Lego gibi parçalar halinde çalışarak, ekiplerin farklı bileşenleri bir araya getirip ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş çözümler sunmasını sağlıyor.
Bir Fortune 500 şirketi, Pipeshift sayesinde dört GPU’luk iş yükünü tek bir CPU’da optimize ederek %60 maliyet tasarrufu elde etti. Ayrıca dağıtım sürelerini 30 kat hızlandırarak verimliliği artırdı.
AMD yaşanan sıkıntılardan Intel'i sorumlu tuttu
REKABET VE GELECEK PLANLARI
Simplismart ve diğer rakipler gibi şirketler, benzer optimizasyon çözümleri sunarak rekabeti artırıyor. Ancak Pipeshift, Google Cloud ve Microsoft Azure gibi bulut sağlayıcılarıyla ortaklıklar kurarak ekosistemini genişletmeyi planlıyor.
Yakın zamanda veri araçları ve model test çözümleri eklemeyi planlayan Pipeshift, yapay zekâ altyapılarının daha hızlı ve etkili şekilde kullanılmasını sağlamayı hedefliyor.
