Prompt yazımı, stiller ve yapay zekâ görsel üretiminden en iyi şekilde yararlanma üzerine adım adım rehberler.
Apple'ın iptal edilen sürücüsüz araba programı — tüketici cihaz yol haritası değil — şirketin M serisi çiplerinin, yaratıcıların ve geliştiricilerin bugün güvendiği yerinde yapay zeka performansını sunmasının asıl nedenidir.
Sürücüsüz platformunun geliştirilmesinin erken aşamalarında Apple, bir veri merkezine yaslanmadan gerçek zamanlı sensör füzyonunu ve karar almayı kaldırabilecek türden ciddi bir yerinde yapay zeka işleme kapasitesine ihtiyaç duyduğu sonucuna vardı. Bu gereksinim, Apple'ın çip ekiplerini o dönemde bir akıllı telefon için gereken her şeyden çok daha yetenekli sinir motoru tasarımlarına yöneltti. Araba işlemcisinin kendisi hiçbir zaman tamamlanamadı; ancak The Verge'ün haberlerine göre bu süreçte oluşturulan mühendislik altyapısı, sonunda Apple Silicon'ın yapay zeka mimarisine dönüşecek olana doğrudan aktarıldı.
Pratik sonuç şu: M1'den M4 Ultra'ya kadar M serisi çipler, hırsı başlangıçta bir dizüstü bilgisayar için değil bir araç için belirlenmiş sinir motoru donanımı taşımaktadır. Otomotiv standartlarına göre bu aşırı mühendislik, Mac'te büyük yapay zeka modellerini yerel olarak çalıştırmak için tam olarak doğru özellik olduğu ortaya çıktı.
Apple'ın M serisi çipleri, yapay zeka işleme köklerini terk edilmiş bir sürücüsüz araba programına borçludur.
Görsel: The Verge / The Verge AI
Görüntü oluşturmayı yerel olarak çalıştıran yapay zeka sanatı yaratıcıları için — Stable Diffusion, FLUX veya Diffusers ya da ComfyUI gibi araçlar aracılığıyla benzer işlem hatları — pratik sonuç şudur: Apple Silicon'ın sinir motoru kapasitesi, yalnızca tüketici cihazları için gerekenin çok ötesindedir. Bu fazla kapasite, M3 ve M4 MacBook'ların sadece iki yıl önce ayrı bir GPU gerektirmiş olacak hızlarda nicelleştirilmiş modeller çalıştırabilmesinin nedenidir.
Yerinde avantaj, ham hızın ötesinde önem taşır. Yerel çıkarım; API maliyeti yok, kullanım sınırı yok ve görüntü verilerinin makineden çıkmaması anlamına gelir — ticari projeler veya hassas karakter tasarımları üzerinde çalışan yaratıcılar için anlamlı bir husus. Yerel oluşturmayla neler yapılabileceğini keşfediyorsanız, Charmloop kılavuzları tam olarak bu iş akışları için model kurulumunu ve optimizasyonunu ele almaktadır.
Soy, Apple'ın donanımının nereye gittiğine dair ipuçları da vermektedir. Araba programının çip hırsları M1 nesline zaten işlenmişse, M4 Ultra ve ardından gelecek olanlar, o temelin üzerinde birkaç yıl daha yinelemeyi temsil eder — sıfırdan bir başlangıç değil. Bu bileşik etki, Apple Silicon'ın çıkarım iş yükleri için Nvidia'nın tüketici GPU hattıyla giderek daha rekabetçi hale gelmesini sağlayan şeydir; eğitim hâlâ CUDA'ya ait olsa bile.
Apple'ın arabası, başarısız bir ay atışının sessiz sedasız faydalı teknoloji finanse ettiğinin tek örneği değildir. Bu örüntü — yüksek hırslı bir proje iptal edilir, ancak mühendislik çıktısı bitişik ürünlerde hayatta kalır — büyük teknoloji şirketlerinde neredeyse gizli bir finansman stratejisi gibi görünecek kadar yaygındır. Buradaki fark ölçektir: Apple'ın arabayı rafa kaldırmadan önce on yılı aşkın süre ve milyarlarca dolar harcadığı bildiriliyor; bu da çip Ar-Ge bütçesinin buna orantılı biçimde büyük olduğu anlamına gelir.
Yapay zeka oluşturma kurulumu için donanım seçen herkes için çıkarım somuttur: Mevcut Mac donanımındaki sinir motoru, sürücüsüz bir arabanın iş yükünü kaldıracak şekilde tasarlandı. 12 milyar parametreli bir görüntü modelini üzerinde çalıştırmak, buna kıyasla orijinal özelliğe göre daha hafif bir taleptir. Tasarlanan kapasite ile gerçek iş yükü arasındaki bu boşluk, performans kapasitesinin yaşadığı yerdir — ve Apple Silicon'ın yerinde yapay zeka çalışmaları için termal zarfının üzerinde performans göstermeye devam etmesinin nedenidir.
Apple'ın bir sonraki çip nesli, M5 adını taşıması bekleniyor ve 2024'teki araba programının resmi iptali sonrasında tamamen tasarlanan ilk nesil olacak. Bunun mimari hırsı değiştirip değiştirmeyeceği — ya da yalnızca araba programının başlattığı şeyi iyileştirip iyileştirmeyeceği — izlemeye değer sorudur.
