Google, Nvidia’nın yapay zekadaki yazılım üstünlüğüne savaş açtı

Metin Akpınar

Teknoloji Editörü

Google, Nvidia’nın yapay zekadaki yazılım üstünlüğüne savaş açtı — **Alphabet** bünyesindeki **Google**, yapay zeka donanım pazarında **Nvidia**’nın uzun süredir devam eden yazılım üstünlüğünü zayıflatmayı hedefleyen yeni ve stratejik bir adım atıyor. Şirkete yakın kaynaklara göre Google, dünyada en yaygın kullanılan yapay zeka yazılım çerçevesi **PyTorch**’un kendi yapay zeka çipleri olan **Tensor Processing Uni**t’lerde (TPU) çok daha verimli çalışmasını sağlayacak yeni bir girişim üzerinde çalışıyor. Şirket içinde “**TorchTPU**” olarak adlandırılan bu proje, Nvidia’nın hem donanım hem de yazılım ekosistemiyle kurduğu güçlü hakimiyete doğrudan meydan okuma anlamı taşıyor.

PyTorch’a alternatif TorchTPU geliyor

Bu hamle, Google’ın TPU’ları Nvidia’nın pazar lideri GPU’larına gerçek bir alternatif haline getirme planının önemli bir parçası olarak görülüyor. Son dönemde TPU satışları Google Cloud gelirleri için kritik bir büyüme motoruna dönüşmüş durumda. Google, milyarlarca dolarlık yapay zeka yatırımlarının yatırımcılara somut geri dönüş sağladığını göstermek istiyor. Ancak şirket, yalnızca güçlü donanım sunmanın yeterli olmadığının farkında. Yapay zeka geliştiricilerinin büyük çoğunluğu, mevcut altyapılarını PyTorch üzerine kurmuş durumda ve bu da yazılım uyumluluğunu belirleyici bir faktör haline getiriyor.

TorchTPU’nun temel amacı, PyTorch kullanan geliştiricilerin TPU’lara geçişte karşılaştığı en büyük engelleri ortadan kaldırmak. Kaynaklara göre Google, TPU’ları PyTorch ile tam uyumlu ve geliştirici dostu hale getirerek mevcut projelerde ek mühendislik maliyetlerini en aza indirmeyi hedefliyor. Ayrıca şirketin, benimsenmeyi hızlandırmak için yazılımın bazı bölümlerini açık kaynak olarak sunmayı da değerlendirdiği belirtiliyor. Önceki PyTorch destek girişimlerine kıyasla TorchTPU’ya çok daha fazla kaynak, organizasyonel öncelik ve stratejik önem atfedildiği ifade ediliyor.

PyTorch’un arkasında Meta vardı

Google cephesinde ise tablo farklı. Şirket, uzun yıllardır kendi iç geliştirmelerinde Jax adlı farklı bir makine öğrenimi çerçevesini kullanıyor ve TPU’lar da kodu verimli çalıştırmak için XLA adlı derleyici altyapısına dayanıyor. Google’ın yapay zeka yazılım yığını ve performans optimizasyonlarının büyük bölümü Jax etrafında şekillendiği için, müşterilerin tercih ettiği PyTorch ile Google’ın kendi yaklaşımı arasında ciddi bir boşluk oluşmuş durumda. Bu durum, TPU’ların yaygın benimsenmesini yavaşlatan temel etkenlerden biri olarak öne çıkıyor.

TorchTPU’nun başarıya ulaşması halinde Nvidia GPU’larına alternatif arayan şirketler için geçiş maliyetlerinin önemli ölçüde düşmesi bekleniyor. Nvidia’nın pazar hakimiyeti yalnızca güçlü donanımdan değil, aynı zamanda CUDA’nın PyTorch’a derinlemesine gömülü olmasından kaynaklanıyor. Bu ekosistem, büyük yapay zeka modellerinin eğitimi ve çalıştırılması için uzun süredir varsayılan standart haline gelmiş durumda.

Google, bu süreci hızlandırmak için PyTorch’un yaratıcısı ve ana destekçisi olan Meta ile yakın iş birliği içinde çalışıyor. İki şirketin, Meta’nın daha fazla TPU’ya erişimini sağlayacak anlaşmaları da görüştüğü belirtiliyor. Meta açısından bu iş birliği, çıkarlarıyla örtüşüyor. Şirket, çıkarım maliyetlerini düşürmek ve Nvidia GPU’larına olan bağımlılığını azaltarak altyapı çeşitliliği sağlamak istiyor. Bu sayede Nvidia karşısında pazarlık gücünü artırmayı hedefliyor.