Her bir SOC lideri, uyarılar içinde boğulmanın, gerçek tehdidi görememenin ve AI hızında gerçekleşen bir savaşta defansif kalmanın sıkıntısını bilir. Şimdi CrowdStrike ve NVIDIA, bu durumu tersine çeviriyor. Charlotte AI ve NVIDIA Nemotron modellerine güç veren otonom ajanlarla güvenlik ekipleri yalnızca yanıt vermiyor; saldırganlara bir sonraki hamlelerinden önce karşı saldırı düzenliyorlar. Bu, siber güvenlikteki yeni bir silahlanma yarışına hoş geldiniz. Açık kaynak anlayışının sağladığı birçok güçle birlikte ajans AI kullanımı, düşmanca AI’larla olan güç dengesini değiştirecek.

CrowdStrike ve NVIDIA’nın ajans ekosistemi, Charlotte AI AgentWorks, NVIDIA Nemotron açık modellerini, NVIDIA NeMo Data Designer sentetik verileri, NVIDIA Nemo Agent Toolkit ve NVIDIA NIM mikro hizmetlerini bir araya getiriyor.

CrowdStrike NVIDIA AI İş Birliği ve Güvenlik Operasyonlarının Yeniden Tanımlanması

Bu işbirliği, analistlerin ölçekli özel AI ajanları oluşturup dağıtmalarına olanak tanıyarak güvenlik operasyonlarını yeniden tanımlıyor. NVIDIA’dan Uygulamalı Derin Öğrenme Araştırma Başkan Yardımcısı Bryan Catanzaro, “Bu iş birliği, Nemotron modelleri ile güvenilir, işletme düzeyinde güvenlik sağlayarak özel AI ajanları inşa etmelerine olanak tanıyor” diyor. Ortaklık, otonom ajanların hızlı öğrenmesini sağlayarak riskleri, tehditleri ve yanlış pozitifleri azaltmayı hedefliyor. Bu da, SOC liderlerinin ve ekiplerinin her gün karşılaştığı veri yorgunluğunun üstesinden gelmelerine yardımcı oluyor.

Washington, D.C.’de düzenlenen GTC’de yapılan bu açıklama, makine hızında savunmanın nihayet makine hızında saldırıları karşılayabileceğini işaret ediyor.

Makine Hızında Veri Seti Oluşturulan Bir İşbirliği

Partnerlik, AI ajanlarının sürekli olarak telemetri verilerini toplayacak şekilde tasarlanmasında dikkat çekiyor. CrowdStrike Falcon Complete analistlerinin bilgilerinden yararlanıyor. CrowdStrike Genel İşletme Müdürü Daniel Bernard, “Zeka, veri ve Falcon Complete analistlerinin deneyimlerini alıp bunları veri setlerine dönüştürdüğümüzü ve daha sonra bu veri setlerinden AI modelleri oluşturduğumuzda, bu deneyimlerin tüm bileşeninin ve deneyiminin müşterilerimizin faydasına olacak şekilde kullanılmasını sağladık,” dedi.

NVIDIA’nın Nemotron açık modellerinin güçlü yanlarını kullanarak, kuruluşların otonom ajanlarının sürekli öğrenmesi mümkün hale geliyor. Falcon Complete, her ay milyonlarca sınıflandırma kararını yöneten dünyanın en büyük MDR hizmetidir. CrowdStrike, AI tespit sınıflandırmasında elde ettiği deneyimle bu yeteneği müşteri tabanına yaymak için bir hizmet başlattı. Charlotte AI Detection Triage, mevcut güvenlik iş akışlarına entegre edilerek evrilen tehditlere sürekli uyum sağlıyor ve %98’den fazla doğruluk oranı ile uyarı değerlendirmelerini otomatikleştiriyor.

CrowdStrike ve NVIDIA’nın Açık Kaynak Model Hedefleri

Açık kaynak, bu işbirliğinin başarısı için kritik öneme sahip. NVIDIA’nın Nemotron açık modelleri, birçok güvenlik liderinin düzenlemelere tabi ortamlarda AI benimsemenin en kritik engeli olarak tanımladığı belirsizlikleri ele alıyor. NVIDIA’nın Kurumsal ve Kenar Bilişim Başkan Yardımcısı Justin Boitano, “Açık modeller, kendi özel alan bilgilerimizi inşa etmeye başlarken kullanmak istediğimiz yerlerdir. Nihai olarak Fikri Mülkiyetin sahibi olmalısınız” diyor.

Bu açıklamalar, açık kaynak modeli yönetiminin zorluklarına işaret ediyor. Ancak uzmanlar, daha fazla şeffaflık ve veri gizliliği konusunda daha iyi güvenceler sunduğunu ve geniş bir uzmanlık erişimi ve mimariler arasında daha fazla entegrasyon seçeneği sağladığını belirtiyor.

Adversarial AI İle Mücadelenin Stratejileri

Cisco’nun AI yazılım ve platform grubunun kıdemli başkan yardımcısı DJ Sampath, sektörde açık kaynak güvenlik modellerinin önemini vurguladı: “Saldırganların açık kaynak modellerine erişimi var. Amaç, mümkün olduğunca çok sayıda savunucuyu güçlü modellerle güçlendirmek.” Sampath, açık kaynak projeleri için finansmanın azaldığını ve sürdürülebilir finansman kaynakları sağlama gereğini vurguladı.

Edge Bilişim ve Otonom Ajanlar: Geleceğin Güvenlik Operasyonları

Boitano, “Veriyi ve kararların alındığı yerlerdeki zekayı daha yakın getirmek, güvenlik operasyonları ekipleri için büyük bir gelişim olacak” diyor. Bu, özellikle parçalı ve genellikle eski BT ortamlarına sahip devlet kurumları için kritik öneme sahiptir. Bu işbirliği, devlet dairelerinde açık model benimsemenin gecikmelerini ortadan kaldırmayı hedefliyor.

AI çözümlerinin geliştirilmesi ve uygulanmasına yönelik bu yeni yaklaşım, CrowdStrike ve NVIDIA’nın beraber TRT en üst güvenlik gereksinimlerini karşılayarak etkili bir strateji oluşturmalarına ve SOC’ları koruma yolunda önemli adımlar atmaları için fırsatlar sunuyor.

Güvenliği sağlamak için AI’nın hızını yakalamak kritik bir hedef olarak ön plana çıkıyor. Bu dönüşüme yönelik atılan adımlar, sadece muhtemel tehditlerle başa çıkmakla kalmayacak, aynı zamanda gelecekte karşılaşılabilecek saldırılara karşı daha etkili bir koruma sağlamaya yardımcı olacaktır.

Kaynak: VentureBeat

The post CrowdStrike NVIDIA AI ile Makine Hızında Savunma appeared first on Yapay Zekâ, Mobil, Teknoloji ve Donanım Haberleri | TeknoDahi.

Samsung, yeni nesil çip üretimini yapay zekâ ile dönüştürmek amacıyla 50.000 NVIDIA Blackwell sunucu GPU’su ve ilgili teknolojileri devreye alıyor. Bu girişimin merkezinde yer alan Samsung NVIDIA AI fabrikası, üretim hattından litografiye kadar kritik adımları veriyle optimize etmeyi, kestirimci bakımı iyileştirmeyi ve otonom fabrika operasyonlarının verimliliğini artırmayı hedefliyor. Büyük ölçekli eğitim ve çıkarım iş yükleri, EDA araçları ve süreç kontrol yazılımlarıyla entegre edilerek, döngü sürelerinin kısaltılması ve kalite tutarlılığının artırılması planlanıyor.

Samsung NVIDIA AI fabrikası: hedefler ve teknoloji

NVIDIA, Samsung’un litografi platformunu GPU hızlandırma için uyarlamasına destek veriyor. Şirketlerin açıklamalarına göre bu entegrasyon, simülasyon, model tabanlı süreç optimizasyonu ve kusur analizi gibi yoğun hesaplama gerektiren adımlarda 20 kata kadar performans artışı sağlayabilir. Özellikle EUV/DUV tarama reçetelerinin simüle edilmesi, mask tasarımlarının doğrulanması ve süreç penceresinin modellenmesi gibi görevler, GPU kümeleri üzerinde paralel işlenerek daha kısa sürede sonuç üretebilecek. Bu da deneme-yanılma sayılarını azaltıp, üretim verimini yükseltme potansiyeli taşıyor.

Kurulumun temel unsuru olan Blackwell tabanlı hızlandırıcılar; yüksek bellek bant genişliği, verimli sayısal formatlar ve ağ içi hesaplama yetenekleriyle fab içinde uçtan uca bir AI veri boru hattı kurmayı mümkün kılıyor. Süreç verisi toplama, özellik çıkarımı, anomali tespiti ve gerçek zamanlı geri besleme döngüleri tek bir orkestrasyon katmanı altında buluşturularak, hem şartnameye uyumu hem de hattın sürekliliğini güvence altına almak amaçlanıyor.

Hyundai ve SK Group ekosistemi genişletiyor

Güney Kore’nin diğer büyük şirketleri de benzer ölçekli yatırımlar planlıyor. Hyundai, 50.000 Blackwell GPU ile üretim ve otonom sürüş odaklı AI modellerini geliştirmeyi hedefliyor. Bu altyapı; montaj hattı optimizasyonu, görsel kalite kontrolü ve saha verisinden öğrenen sürüş sistemleri için kullanılacak. SK Group ise aynı büyüklükte hızlandırıcıyla endüstriyel bir AI bulutu kurmayı amaçlıyor. Bu platformun yeni nesil bellek çözümleri, robotik, dijital ikizler ve akıllı AI ajanları gibi alanlara hizmet etmesi bekleniyor.

Güney Kore’nin egemen AI altyapısı

Ülke genelinde, hükümetin “egemen AI” yaklaşımı kapsamında Ulusal AI Hesaplama Merkezi’ne ve yerel şirketlerin tesislerine 50.000 GPU dağıtımı planlanıyor. Böylece kritik veri ve modellerin yurtiçinde barındırılması, kamu hizmetlerinden sanayiye kadar geniş bir yelpazede güvenli ve ölçeklenebilir kapasite sağlanması hedefleniyor. Bu çaba, Kakao ve Naver gibi yerel teknoloji sağlayıcılarıyla kamu kaynaklarının aynı çatı altında etkin kullanımını da teşvik edecek.

Sektörel etkiler ve rekabet dengesi

AI hızlandırmalı yarı iletken üretim yaklaşımı, kalıp başına verim, döngü süreleri ve toplam sahip olma maliyeti üzerinde çarpan etkisi yaratabilir. Tedarik zinciri planlaması, proses penceresi ayarı ve randıman analizi gibi görevlerin tek bir veri omurgasında buluşması; tasarımdan yüksek hacimli üretime geçişi hızlandırabilir. Bu da hem pazarın lider düğüm teknolojilerinde rekabetçiliği hem de yeni ürünlerin pazara sunum süresini etkileyen kilit faktörleri güçlendirebilir.

Operasyonel verimlilik ve sürdürülebilirlik

Yüksek yoğunluklu hızlandırıcı kümeleri önemli enerji gereksinimleri doğursa da, iş yükü konsolidasyonu ve akıllı zamanlama ile toplam enerji başına hesaplatılan iş miktarını artırmak mümkün. Daha isabetli kestirimci bakım, plansız duruşları azaltarak hem karbon ayak izini hem de maliyetli hurda oranlarını düşürmeye yardımcı olabilir. Dijital ikizler ve sürekli öğrenen kalite modelleri, süreç değişkenliğine karşı daha dirençli bir üretim ortamı yaratır.

Sonuç

Samsung’un GPU hızlandırmalı üretim yaklaşımı, şirketin ileri litografi ve süreç kontrolünde hız kazanmasını amaçlarken, Hyundai, SK Group ve kamu yatırımlarıyla birlikte ülke çapında ölçekli bir AI altyapısı şekilleniyor. Bu resimde Samsung NVIDIA AI fabrikası, hem yerel hem de küresel yarı iletken rekabetinde stratejik bir kaldıraç olarak öne çıkıyor.

Kaynak: Engadget

The post Samsung NVIDIA AI fabrikası ile potansiyeli artıracak appeared first on Yapay Zekâ, Mobil, Teknoloji ve Donanım Haberleri | TeknoDahi.

ABD Enerji Bakanlığı (DOE), bilimsel keşfi hızlandırmak ve ajanik yapay zekâ (agentic AI) yaklaşımlarını geliştirmek amacıyla Nvidia ve Oracle ile yedi yeni sistemden oluşan bir altyapı kuruyor. Bu girişimin merkezinde Nvidia Oracle süper bilgisayarlar bulunuyor. İki sistemin Argonne Ulusal Laboratuvarı’nda konumlanacağı ve birlikte DOE’nin bugüne kadarki en büyük AI süper hesaplama altyapısını oluşturacağı belirtiliyor. Proje genelinde 100.000 Blackwell GPU ve toplamda 2.200 exaFLOPS ölçeğinde bir hesaplama hedefi öne çıkıyor.

Nvidia Oracle süper bilgisayarlar: Projenin kapsamı

DOE’nin kuracağı yedi sistemlik yapay zekâ süper bilgisayar filosu, kurumun hem temel bilimlerde hem de uygulamalı araştırmalarda yeni yöntemler denemesini mümkün kılacak. Argonne’daki iki sistemin birlikte çalışması, tekil bir makineden ziyade ölçeklenebilir ve paylaşılabilir bir AI altyapısına işaret ediyor. Bu sayede farklı kurumsal ve akademik araştırma ekipleri, büyük ölçekli modelleri eğitmek, ajanik iş akışlarını denemek ve hesaplama yoğun veri analizlerini yürütmek için aynı çekirdek kaynakları kullanabilecek.

Teknik çerçeve: Blackwell GPU’lar ve exaFLOPS ölçeği

Toplam 100.000 adet Blackwell GPU’nun hedeflenmesi, en yeni hızlandırıcı mimarisinin geniş çaplı kullanımı anlamına geliyor. 2.200 exaFLOPS’luk toplam hesaplama irtifası ise, yoğun matris işlemleri ve karmaşık model eğitimlerinde saniyede trilyonlarca işlemi aşan bir kapasiteyi temsil ediyor. Bu büyüklük, çok-modlu (metin, görüntü, zaman serisi) modellerin ortak eğitimini, senaryolu simülasyonları ve bellek-yoğun inferans süreçlerini aynı platformda mümkün kılma iddiasını taşıyor. Ağ topolojisi, depolama katmanları ve yazılım yığınlarının ayrıntıları paylaşılmasa da, bu ölçekli bir kurulumda yüksek bant genişlikli ara bağlantılar, düşük gecikme süreli iletişim ve veriye yakın hesaplama stratejileri kritik önem taşıyacaktır.

Ajanik yapay zekâ ile keşif odaklı araştırmalar

Ajanik yapay zekâ, bir araştırma hedefine yönelik planlama, araç kullanımı ve geri bildirimle kendi eylem dizisini güncelleme gibi yetenekleri içeren bir yaklaşım olarak öne çıkıyor. DOE’nin planladığı altyapı, böyle sistemlerin bilimsel deney tasarımından hipotez üretimine, veri toplama planlarından simülasyon tabanlı kıyaslamalara kadar sürecin birçok aşamasını otomatikleştirmesine imkân verebilir. Özellikle malzeme bilimi, iklim modellemesi ve biyoinformatik alanlarında, ajanın çevrimiçi sonuçlara göre planını dinamik olarak güncellemesi, deney çevrimlerini kısaltıp çıktı kalitesini artırabilir. Bu yaklaşımın güvenilirlik, doğrulanabilirlik ve kaynak kullanım verimliliği tarafında dikkatli yönetişim gerektirdiği de vurgulanmalıdır.

Argonne odak noktası: En büyük AI altyapısı

İki sistemin Argonne Ulusal Laboratuvarı’nda bir araya gelmesi, DOE tarihinde şimdiye kadarki en büyük AI süper hesaplama altyapısını oluşturacak. Bu birleşik yapı, tek bir küme gibi davranabilen birden fazla sistemin koordinasyonunu öngörüyor. Böylesi bir yaklaşım, iş yükü dengeleme, kaynak paylaştırma ve kuyruk yönetiminde esnek politikalar geliştirmeyi gerektirir. Ayrıca, kurumsal kullanıcıların farklı gizlilik ve veri egemenliği gereksinimlerine yanıt verebilecek şekilde çok kiracılı (multi-tenant) düzenlemeler beklenebilir.

Takvim, konumlar ve şeffaflık

Argonne dışındaki beş sistemin konumları ve devreye alma takvimi bu aşamada paylaşılmadı. Paydaşlar, dağıtım planı ve operasyonel ayrıntılar netleştikçe kullanıcı erişim modelleri, başvuru süreçleri ve kota politikaları gibi hususların açıklanmasını bekliyor. Projenin kapsamı ve hedefleri, yayınlanan ön bilgilendirmelerle sınırlı; ayrıntıların ilerleyen dönemde duyurulması öngörülüyor.

Ekosistem etkisi ve kamu-özel işbirliği

Nvidia ile Oracle’ın birlikte üstlendiği bu kurulum, donanım-hızlandırıcı yığınını, yazılım araçlarını ve kurumsal düzeyde orkestrasyonu aynı çatı altında birleştirmeyi amaçlıyor. DOE için bu, hem performans hem de operasyonel verimlilik açısından önemli bir eşik olabilir. Araştırma topluluğu tarafında ise ortak standartlar, yeniden üretilebilir iş akışları ve paylaşılan veri-kod depoları gibi iyi uygulamaların yaygınlaşması beklenebilir. Sonuç olarak, Nvidia Oracle süper bilgisayarlar, ajanik yapay zekâ ve yüksek yoğunluklu model eğitimi ihtiyaçlarını karşılamak üzere, ölçek ve erişilebilirlik arasında dengeli bir mimari vaat ediyor.

Kaynak:

Kaynak: The Register

The post Nvidia Oracle süper bilgisayarlar ile dev adım appeared first on Yapay Zekâ, Mobil, Teknoloji ve Donanım Haberleri | TeknoDahi.

Fortanix, NVIDIA ile yaptığı iş birliği sonucu ‘Fortanix NVIDIA AI güvenliği’ çözümünü duyurdu. Bu çözüm, kuruluşlara kendi veri merkezlerinde veya egemen ortamlarda bağımsız AI konuşlandırmaları yapmalarını sağlayan bir anahtar teslim platform sunuyor. Özellikle sağlıklı, finansal ve devlet gibi yüksek düzeyde düzenlemeye tabi sektörler için önemli bir adım olarak öne çıkıyor.

Fortanix NVIDIA AI Güvenliği: Çipten Model’e Doğrulanmış Güvenlik

Fortanix–NVIDIA iş birliğinin merkezinde, veri, model ve iş akışlarının hayat döngüsü boyunca korunduğu gizli bir AI süreci bulunmaktadır. Sistem, Fortanix Veri Güvenlik Yöneticisi (DSM) ve Fortanix Gizli Bilgi İşlem Yöneticisi (CCM) kombinasyonunu NVIDIA’nın GPU mimarisi ile entegre ederek çalışıyor.

DSM, şifreleme anahtarlarını yöneten ve sıkı erişim kontrolleri uygulayan FIPS 140-2 Seviye 3 donanımsal güvenlik modülü olarak görev yapıyor. CCM ise AI iş yüklerinin ve altyapının güvenilirliğini doğrulamak için karma bir atestasyon süreci kullanarak CPU ve GPU’ların güvenli durumda olduğunu doğruluyor.

CCM tarafından bir iş yükü doğrulanana kadar DSM, gerekli şifreleme anahtarlarını açığa çıkarmıyor. Bu süreç, Fortanix’in çipten uygulama katmanına uzanan ispatlanabilir bir güven zinciri oluşturduğu bir model sunuyor.

Deneme Projelerinden Üretime Güvenle Geçiş

Kashyap, iş birliğinin geleneksel veri şifreleme ve anahtar yönetiminden tüm AI iş yüklerinin güvenliğini sağlama yönünde ileri bir adım olduğunu belirtti. Kuruluşlar, mevcut AI iş yüklerini gizli bir ortama taşımak için Fortanix–NVIDIA çözümünü kademeli olarak uygular.

Müşteriler, halihazırda açık kaynak veya tescilli AI modelleri çalıştırıyorsa, bunları NVIDIA’nın Hopper veya Blackwell GPU mimarisine minimum yeniden yapılandırma ile taşıyabilirler. Bu esneklik, kuruluşların performans optimizasyonu, yedeklilik veya düzenleyici nedenlerle veri merkezleri veya bulut bölgeleri arasında AI iş yüklerini kaydırmasına olanak tanır.

Gelecekteki Quantum Dönemine Hazırlık

Fortanix, DSM ürünü içinde mevcut şifreleme standartlarının yanı sıra kuantum sonrası kriptografiyi (PQC) de destekler. Küresel kuantum bilgi işlem araştırmaları hızlandıkça, PQC algoritmalarının güvenli bilgi işlem çerçevelerinde kritik bir bileşen haline gelmesi bekleniyor.

Fortanix, güvenlik eğilimlerine uyum sağlamak ve düzenlenen bölgeler için AI güvenliği çözümleri sunmak amacıyla NVIDIA ile ortak platformunu Ekim 2025’te NVIDIA GTC etkinliğinde tanıtacak. Detaylar ve demo gösterimleri için Fortanix, stand I-7’de yer alacak.

Kaynak: VentureBeat

The post Fortanix NVIDIA AI güvenliği ile veri korumada devrim appeared first on Yapay Zekâ, Mobil, Teknoloji ve Donanım Haberleri | TeknoDahi.