Birleşik Krallık'taki Araştırmacılara Bir Milyon GPU Saati

Büyük hesaplama, büyük hırslar: Bilim için Yapay Zeka (AI-for-Science) yeni çağrısı

Bu hafta Department for Science, Innovation and Technology, iddialı Birleşik Krallık araştırma projelerinin kısa vadeli beklentilerini kökten değiştirebilecek hedefli bir hesaplama çağrısı duyurdu. Uygun görülen Birleşik Krallık ekipleri, AI Research Resource sistemleri üzerinde 200.000 ile 1.000.000 grafik işlem birimi (GPU) saati talep edebilirler. Bu ham hesaplama ölçeği, çok büyük modellerin eğitilmesine, aylarca süren simülasyon kampanyalarının yürütülmesine veya yapay zekayı fiziksel laboratuvarlarla eşleştiren kapalı döngü deneylerin yönetilmesine olanak tanır. Başvuru süreci 21 Aralık 2025 Pazar günü saat 16:00'da sona erecektir.

Bir milyon GPU saati — araştırmacılara ne kazandırır?

GPU saatleri, tek bir hızlandırıcının meşgul olduğu süreyi ölçer. Bir milyon GPU saati soyut bir sayı değildir: Yaklaşık bir yıl boyunca 100 GPU'nun sürekli çalıştırılmasına veya orta ölçekli bir GPU kümesinin aylarca tam yükte işletilmesine eşdeğerdir. Bu ölçekte bir grup, bilimsel alanlar için büyük temel modeller eğitebilir, füzyon veya malzeme keşfi için kapsamlı yüksek çözünürlüklü simülasyonlar yürütebilir veya binlerce fizik tabanlı deneyi in silico olarak gerçekleştirebilir.

Böyle bir tahsisatın kritik olduğu pratik örnekler arasında moleküler tasarım için üretken modellerin eğitilmesi, füzyon araştırmaları için geniş plazma simülasyon topluluklarının oluşturulması, fizik tabanlı sinirsel vekil modellerle yüksek doğruluklu malzeme optimizasyonu yapılması veya klasik GPU'ların gürültü modeli simülasyonlarını ve hibrit kuantum-klasik algoritmaları hızlandırdığı kuantum teknolojisi araştırmalarının desteklenmesi yer almaktadır. Bu faaliyetlerin çoğu hesaplama açısından açgözlüdür: Gerçek ilerleme genellikle sadece algoritmik zekayı değil, on binlerce veya yüz binlerce GPU saatine sürdürülebilir ve karşılanabilir erişimi gerektirir.

Öncelikli alanlar ve stratejik hedefler

Program açıkça bir "Bilim için Yapay Zeka" (AI for Science) öncelikli çağrısı olarak çerçevelenmiştir. Hesaplamanın aşamalı ilerlemelerin önünü açabileceği birkaç odak alanı belirlenmiştir: mühendislik biyolojisi, sınır fizik (nükleer füzyon dahil), malzeme bilimi, tıbbi araştırmalar ve kuantum teknolojisi. Tüm bu alanları kesen bir hedef, otomatik veya otonom bilimsel keşfe doğru ilerleyen projeleri desteklemektir; yani sürekli insan müdahalesi olmadan hipotez üretebilen, deneyler tasarlayabilen ve bunları tekrarlayabilen sistemler.

Bu hedef çıtayı yükseltiyor. Otonom keşif iş akışları; model eğitimi, hızlı simülasyon, deney seçimi ve sonuçların özümsenmesini birleştirir. Bu iş akışları hem hesaplama açısından yoğun hem de organize edilmesi karmaşıktır. Bu döngüyü kapatmak için inandırıcı bir plan sunabilen ve GPU'ları yalnızca tek seferlik eğitim çalışmaları yapmak yerine karar döngülerini hızlandırmak için kullanan adaylar, ödülün arkasındaki stratejik amacı karşılamış olacaklardır.

Kimler başvurabilir ve ödül neleri kapsar?

Uygunluk Birleşik Krallık merkezli adaylarla sınırlandırılmıştır: üniversiteler, ulusal araştırma fonlarından yararlanmaya hak kazanan araştırma kuruluşları, kamu sektörü araştırma kurumları, hayır kurumları ve kayıtlı işletmeler. Çağrı; maaşlar, sermaye veya diğer maliyetler için bir hibe yerine hesaplama kaynağı —AI Research Resource sistemlerinde süre— sunmaktadır. Bu nedenle projeler, hesaplama ödülünü personel, yazılım, veri kümeleri ve deneysel altyapı ile nasıl eşleştireceklerini planlamalıdır.

Bu ayrım önemlidir. GPU saatlerini almak büyük bir darboğazı ortadan kaldırır ancak modelleri kuran, boru hatlarını yöneten veya deneyleri yürüten kişileri otomatik olarak finanse etmez. Bu nedenle ekipler, hem hesaplamanın nasıl kullanılacağını hem de projenin operasyonel, teknik ve etik açıdan nasıl sürdürüleceğini gösteren entegre bir plan sunmalıdır.

Değerlendiriciler muhtemelen nelere bakacak

• Bilimsel hırs ve netlik: Ölçülebilir kilometre taşları ve yapay zekanın net bir rolü olan, öncelikli alanlardan birinde iyi tanımlanmış bir hedef.
• Veri ve tekrarlanabilirlik: Gizlilik veya biyogüvenlik sınırlarına saygı duyarak, sağlam veri yönetimi, köken takibi ve uygun durumlarda modelleri veya sonuçları paylaşma planları.
• Etik ve güvenlik: Çift kullanım endişeleri için risk değerlendirmeleri (özellikle biyolojide), model davranışının dikkate alınması ve otomatik karar verme için yönetişim.
• Kurumsal hazırlık: Yazılım yığınlarına, mühendislik yeteneğine erişim ve ödülü yerel hesaplama veya laboratuvar tesisleriyle entegre etme becerisi.

Bunun küresel hesaplama ortamındaki yeri

Çağrı, büyük ölçekli hesaplamaya yönelik yoğun kamu ve özel yatırımların yapıldığı bir dönemde geliyor. Dünya çapındaki üniversiteler ve ulusal laboratuvarlar yeni GPU süper kümeleri ve amaca yönelik yapay zeka sistemlerini devreye aldı; şirketler GPU çiftlikleri ve GPU ile hızlandırılmış araç zincirleri oluşturmaya devam ediyor. Birleşik Krallık'taki pek çok grup için —özellikle kendi milyonlarca sterlinlik GPU veri merkezlerini finanse edemeyen küçük ekipler, spin-out'lar veya iş birlikleri— bir milyon GPU saatine kadar tahsisat, iyi finanse edilen uluslararası oyuncularla daha eşit şartlarda rekabet etmelerini sağlayabilecek bir erişim düzeyidir.

Aynı zamanda bu ödül kalıcı bir altyapı çözümü değildir. Yüksek öncelikli projelere dağıtılacak zaman sınırlı bir havuzdur. Uzun vadeli rekabet edebilirlik için araştırmacıların hâlâ sürdürülebilir hesaplama stratejilerine ihtiyacı olacaktır: ulusal tesislerin hibrit kullanımı, ticari bulut sağlayıcılarıyla ortaklıklar ve pahalı döngülerin daha verimli kullanılmasını sağlayan yazılımlara yatırım.

Başvuru sahipleri için pratik ipuçları

1. Hesaplama bütçesi konusunda somut olun. Eğitim, doğrulama, çıkarım ve simülasyon aşamalarının dökümünü verin ve boşa giden döngüleri nasıl ölçeceğinizi ve sınırlayacağınızı açıklayın.
2. Tekrarlanabilir boru hatlarına öncelik verin. Değerlendiricilerin projenin sorunsuz çalışacağını görmesini kolaylaştırmak için konteynerleştirme, versiyon kontrolü ve net veri erişim kuralları kullanın.
3. Yönetişimi erkenden ele alın. Biyoloji ile ilgili veya çift kullanımlı projeler için, zarar minimizasyonunu dikkate aldığınızı göstermek adına etik inceleme ve risk azaltma adımlarını dahil edin.
4. Aşağı akış etkisini gösterin. Fon sağlayıcılar, hesaplamanın somut bilimsel sonuçların önünü açtığı projeleri tercih edecektir: doğrulanmış modeller, laboratuvara hazır malzemeler, iyileştirilmiş füzyon yapılandırmaları veya otonom deneysel sistemler için prototipler.

Fırsatlar ve kısıtlamalar

Büyük bir GPU saati bloğuna erişim iddialı çalışmaları katalize edebilir: fizik tabanlı bir temel modelin prototipini oluşturmak, kuantum hata düzeltme simülasyonlarını hızlandırmak veya ajan tabanlı deneysel planlayıcıları ölçeklendirmek. Ancak hesaplama sadece bir eksendir. Ekiplerin model çıktılarını doğrulanmış bilimsel keşiflere dönüştürmek için hâlâ yazılım mühendisliğine, veri kürasyonuna, alan uzmanlığına ve çoğu durumda deneysel ortaklara ihtiyacı vardır.

Ayrıca örtük bir seçim de söz konusudur: Ödül, çok büyük hesaplama tahsisatlarını emebilen ve kullanabilen projeleri kayırmaktadır. On binlerce GPU saati gerektirmeyen daha küçük, merak odaklı projeler rekabetçi olmayabilir — bu da kamuya ait hesaplama programlarının araştırma önceliklerine yanıt verdiği kadar onları şekillendirdiğini de hatırlatır.

Otonom bilimi test etme anı

Çağrının otomatik ve otonom keşfi mümkün kılmaya yaptığı vurgu dikkat çekicidir. Malzeme bilimi, füzyon, ilaç keşfi ve kuantum cihaz mühendisliği gibi birçok alanda araştırmacılar; model eğitimi, deney önerisi ve yinelemeli iyileştirmeyi birleştiren kapalı döngüleri keşfediyorlar. Bu iş akışları, birçok aday değerlendirmesini ve hızlı yeniden eğitimi desteklemek zorunda oldukları için doğaları gereği hesaplama açısından yoğundur.

Dolayısıyla bu hesaplama ödülü sadece araştırmacıların halihazırda yaptıklarının daha büyük versiyonlarını yapmakla ilgili değildir. Deneylerin nasıl planlandığını ve yürütüldüğünü değiştirebilecek sürekli, model odaklı keşif sistemleri gibi yeni bilimsel iş akışlarını tasarlamak ve test etmek için bir davettir. Gerekli yazılımı, laboratuvar ortaklıklarını ve yönetişimi bir araya getirebilen Birleşik Krallık grupları için ödül, daha önce ulaşılamayan bir ölçekte gerçek dünya pilot uygulamalarını yürütmek için kısa vadeli bir fırsattır.

Çağrı 21 Aralık 2025 saat 16:00'da kapanacak ve teknik hazırlık, bilimsel hırs ve sorumlu konuşlandırma kombinasyonuna göre değerlendirilecektir. İnsanları, verileri ve kodları net bir hesaplama planı etrafında birleştirebilen ekipler için bir milyon GPU saatine kadar sunulan bu teklif, bir fikri ilginç olmaktan çıkarıp dönüştürücü hale getirecek pratik destek olabilir.