Giriş: Hesaplama Gücünün Küresel Rekabeti
Yapay zeka (YZ) modelleri geliştikçe, bu modelleri eğitecek ve çalıştıracak donanımlara olan ihtiyaç patlama yapmıştır. Yapay zeka işleme donanımları (AI Accelerators), artık ülkelerin stratejik varlığıdır. Bu kıyaslama analizi, NVIDIA’nın GPU hegemonyasına karşı yükselen alternatif mimarileri ve Türkiye’nin yerli çip girişimlerinin (Çakıl, YİTAL vb.) bu devler ligindeki konumunu incelemektedir. SemiAnalysis raporlarına göre, özelleşmiş çipler (ASIC), genel amaçlı GPU’lara göre %800 daha fazla enerji verimliliği sunmaktadır.
Türkiye’nin stratejisi, genel amaçlı işlemcilerde Intel/AMD ile yarışmak değil; savunma sanayii ve fintek gibi niş alanlarda özelleşmiş RISC-V tabanlı işlemcilerle pazar payı kapmaktır. Bu analiz, FPGA, GPU ve ASIC mimarilerinin avantaj ve dezavantajlarını teknik verilerle karşılaştırmaktadır.
Teknik Kıyaslama: GPU vs FPGA vs ASIC
Her donanım mimarisinin bir kullanım senaryosu vardır. GPU’lar eğitim (Training) için idealken, FPGA’lar esneklik, ASIC’ler ise çıkarım (Inference) hızı ve verimlilik için tercih edilir.
Global Kıyaslama Tablosu: Donanım Mimarileri
| Özellik | GPU (NVIDIA H100) | FPGA (Xilinx / Yerli) | ASIC (Google TPU / Yerli) |
|---|---|---|---|
| Esneklik | Yüksek (Yazılımla) | Çok Yüksek (Donanımla) | Düşük (Sabit) |
| Enerji Verimliliği | Düşük (Çok Güç Harcar) | Orta | Çok Yüksek |
| Geliştirme Maliyeti | Düşük | Orta | Çok Yüksek |
| Türkiye’nin Odak Alanı | Kullanıcı | Tasarımcı ve Üretici | Tasarımcı |
Mühendis Defteri: Enerji Verimliliği (TOPS/Watt)
Bir YZ donanımının başarısı, harcadığı Watt başına ne kadar işlem yaptığıyla (TOPS – Tera Operations Per Second) ölçülür.
Formül:
text{Verimlilik} = frac{text{TOPS}}{text{Power (Watt)}}
Yerli girişimlerin tasarladığı uç birim (Edge) işlemcileri, düşük güç tüketimiyle yüksek TOPS değeri sunmayı hedefleyerek, İHA’larda batarya ömrünü uzatmaktadır.
Executive Summary
Silicon Wars: AI Processing Hardware and Indigenous Chip Startups Comparison
This comparative analysis benchmarks global AI processing hardware architectures (GPU, FPGA, ASIC) against the emerging solutions from Turkish chip startups. While global giants like NVIDIA dominate the training landscape, the report highlights Turkey’s strategic niche in designing energy-efficient RISC-V based processors and FPGAs for defense and industrial applications. Technical comparisons reveal that indigenous ASIC designs offer superior TOPS/Watt efficiency for inference tasks, crucial for autonomous platforms where power is limited.
