“işletim sistemi” için sonuçlar
5 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
İşletim sistemleri artık yapay zekâ modellerini çekirdek seviyesinde çalıştırabilecek
Araştırmacılar, büyük dil modellerinin işletim sistemi çekirdeğinde doğrudan çalıştırılabilmesini sağlayan ProbeLogits adlı yeni bir sistem geliştirdi. Bu teknoloji, yapay zeka modellerinin herhangi bir metin üretmeden önce güvenlik kontrolü yapmasına olanak tanıyor. Sistem, zararlı içerik tespitinde %97-99 başarı oranına ulaşırken, mevcut güvenlik araçlarından daha hızlı çalışıyor. ProbeLogits, hiçbir ek öğrenme parametresi kullanmadan, modelin iç hesaplamalarını analiz ederek güvenli ve tehlikeli içerikleri ayırt edebiliyor. Bu yaklaşım, yapay zeka tabanlı işletim sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
GPUOS: GPU'ları Daha Verimli Kullanmak İçin Yeni İşletim Sistemi Yaklaşımı
Araştırmacılar, yapay zeka uygulamalarında karşılaşılan performans sorunlarını çözmek için GPUOS adlı yeni bir sistem geliştirdi. Özellikle küçük tensor işlemlerinin yoğun olduğu derin öğrenme uygulamalarında, GPU çekirdeklerini başlatma süresi hesaplama süresini aşabiliyor. GPUOS, sürekli çalışan tek bir GPU çekirdeği kullanarak ve yeni operatörleri çalışma anında sistem içine enjekte ederek bu sorunu çözüyor. Bu yaklaşım, geleneksel yöntemlere kıyasla önemli performans artışları sağlayarak AI uygulamalarının daha hızlı çalışmasını mümkün kılıyor.
Yapay Zeka Ajanları İçin İşletim Sistemi Mantığıyla Çalışan Yeni Koordinasyon Sistemi
Araştırmacılar, birden fazla yapay zeka ajanının aynı API'yi kullanırken yaşadığı kaynak çekişmesi sorununu çözen HiveMind sistemini geliştirdi. Bu sistem, işletim sistemlerinin CPU ve bellek yönetim prensiplerine dayanan beş farklı programlama tekniği kullanıyor. Deneylerde, koordinasyon olmadan çalışan ajanların %72-100 oranında başarısız olduğu durumlarda, HiveMind sayesinde başarı oranı önemli ölçüde artıyor. Sistem, mevcut ajan kodlarında hiçbir değişiklik gerektirmeden çalışıyor ve OpenAI, Anthropic gibi büyük AI şirketlerinin API'lerini destekliyor. Bu gelişme, paralel AI ajan uygulamalarının daha güvenilir çalışması açısından önemli bir adım.
Uzak Bellek Sistemleri İçin Yeni Programlama Modeli: Proxics
Bilim insanları, CXL bellek havuzları gibi uzak bellek sistemlerinde kullanılan hızlandırıcılar için yenilikçi bir programlama modeli geliştirdi. Proxics adı verilen bu yaklaşım, işlemcileri belleğe yakın konumlandırarak CPU ile veri alışverişini minimize etmeyi hedefliyor. Near-Data Processing (NDP) teknolojisi olarak bilinen bu yöntem, bant genişliği gereksinimlerini önemli ölçüde azaltıyor. Araştırmacılar, Unix işletim sistemi benzeri soyut kavramları kullanarak bu sistemlerin programlanmasını kolaylaştırmayı amaçlıyor. Geleneksel yaklaşımların NDP hızlandırıcıları için uygun olmadığını tespit eden ekip, derleme zamanı optimizasyonlarından yararlanarak hafif ve verimli bir çözüm sunuyor.
Edera ile Bulut Güvenliğinde Yeni Dönem: Hem Hızlı Hem Güvenli
Bulut bilişimde güvenlik ve performans arasındaki ikilem, araştırmacıların geliştirdiği Edera sistemiyle çözüme kavuşuyor. Mevcut konteyner teknolojileri hızlı olmasına rağmen güvenlik açıkları barındırırken, sanal makine teknolojileri güvenli ancak yavaş çalışıyor. Docker ve Kubernetes gibi popüler araçlar, aynı işletim sistemi çekirdeğini paylaşan konteyner teknolojisini kullanarak performans sağlıyor, ancak bu paylaşım siber saldırılara kapı açıyor. Alternatif olarak önerilen hipervizör sanallaştırması ise güvenli fakat performans kaybına yol açıyor. Edera, bu sorunu 'Goldilocks İzolasyonu' adı verilen yenilikçi yaklaşımıyla çözmeyi hedefliyor - ne fazla ağır ne de fazla hafif, tam kararında bir çözüm sunuyor.