Dünyanın en yüksek performanslı bulut yapay zeka çipi nasıl yapılır? Habana Labs, sırrın arkasındaki yeniliği ortaya koyuyor
Bilgelik şeyler
Akıllı şeyler 19 Haziran'da bildirdi ki, Habana Labs bugün Pekin'de ilk bulut yapay zeka işlemcisinin ve geçen yıl eylül ayında başlatılan ilk bulut yapay zeka çıkarım işlemcisinin performansını ve teknik ayrıntılarını açıkladı.
Veri merkezinde yapay zeka eğitimi, çıkarım ve tahmin alanında, NVIDIA GPU'lar yapay zeka yongalarının "ağabeyi" olarak adlandırılabilir ve yapay zeka eğitimi alanında neredeyse yenilmezdir.
Ve daha bu hafta, yabancı bir girişim, eğitim sisteminin aynı sayıda GPU'ya sahip bir sistemden daha yüksek bir işlem gücüne sahip olduğunu iddia eden Gaudi adlı bulut eğitimi için ilk yapay zeka işlemcisini (AIP, AI işlemci) piyasaya sürdü. Zamanlar.
Başlangıç, Habana Labs olarak adlandırılıyor. 4 yaşın altında. Geçen yıl gizemli "gizlilik modundan" yeni ayrıldı. Sadece 9 ay içinde, AI çıkarım işlemcisi Goya ve AI eğitimini başlattı. İşlemci Gaudi ve her ikisi de NVIDIA'nın amiral gemisi ürünlerinden daha iyi performansa sahip.
İki çipinin gücü nedir ve mevcut bulut AI çipleri modelini kırabilirler mi? Böyle bir performansı nasıl elde ediyorlar? Bugün, Habana Labs Ticari Direktörü Eitan Medina, Habana Labs'ın iki yapay zeka işlemcisinin güçlü performansını ve bu performansların arkasındaki bir dizi yeniliği detaylandırdı.
1. Eğitim performansı V100'ün 4 katıdır ve numuneler bu yılın ikinci yarısında yayınlanacaktır
Habana Labs'ı kısaca tanıtmama izin verin. Bu şirket 2016 yılında kurulmuştur ve merkezi İsrail'dedir.Polonya'da bir araştırma ve geliştirme merkezi ve Çin ve Amerika Birleşik Devletleri'nde iki satış merkezi vardır. Amacı, gelecekte AI çip alanında endüstri lideri olmak oldukça basittir.
Ekibi tanınmış işlemci, DSP, sistem tasarımı ve ağ tasarımı şirketlerinden gelmektedir. Ürünler, yazılım ve donanım araştırma ve geliştirmeyi içerir ve çeşitli AI ürünleri piyasaya sürülmüştür.
Geçen yılın Kasım ayında, bu şirket Intel liderliğindeki 75 milyon ABD Doları tutarındaki B Serisi finansmanı toplam yaklaşık 120 milyon ABD Doları tutarında finansmanla tamamladı.
Habana Labs'ın ilk AI eğitim işlemcisi bu hafta piyasaya sürüldü ve 2019'un ikinci yarısında belirli müşterilere örnekler sağlayacak.
Eitan Medina, Gaudi'nin iki ana özelliği olduğunu söyledi: Birincisi, GPU'dan daha yüksek işlem gücüne, daha iyi performansa ve güç tüketimine sahip olması; diğeri ise yerleşik RDMA Ethernet işlem birimi aracılığıyla önceki yongalarla elde edilemeyen ölçeklenebilirlik sağlaması. .
1. Yenilikçi mimari
Gaudi'nin tasarımı, popüler bir mimari olan Açık Hesaplama Projesi'ni (OCP) izler, FP32, bfloat16 ve bazı tam sayı formatlarını ve genellikle eğitim için kullanılan diğer kayan nokta formatlarını destekler. Şu anda sektördeki tek bir işlemcide en yüksek performanslı üründür.
ResNet-50 modelinde, endüstrinin en prestijli NVIDIA Tesla V100'ü saniyede yaklaşık 600 resim işleyebilir ve güç tüketimi 300W; Gaudi saniyede 1.650 resim işleyebilir ve güç tüketimi V100'ün neredeyse yarısı kadardır.
Bazı çip şirketleri, yeni nesil bulut AI çiplerinde en gelişmiş 7nm işlem teknolojisini benimsemiştir, ancak Gaudi 16nm işlem teknolojisini seçmiştir.
Eitan Medina, Gaudi'nin ultra yüksek performansının teknolojiyle değil, yenilikçi bir mimariyle elde edildiğini söyledi.
Gaudi işlemcisinin yenilikçi mimarisi, eğitim sisteminin performansında neredeyse doğrusal genişleme sağlayabilir, küçük parti boyutunda bile yüksek hesaplama gücünü koruyabilir.
Bu resim Gaudi'nin ölçeklenebilirliğini göstermektedir ResNet-50 eğitiminde yaklaşık 700 işlemci de kullanılmaktadır ve Gaudi'nin hesaplama gücü V100'ün 3,8 katına ulaşabilir.
Eitan Medina, farklı ölçeklerdeki sistem platformları altında, Gaudi'nin bilgi işlem gücü ve güç tüketimi oranının GPU'lardan daha yüksek olduğunu sözlerine ekledi.
Bu nedenle, Gaudi işlemcisine dayalı eğitim performansı, tek bir cihazdan yüzlerce işlemci ile oluşturulmuş büyük ölçekli bir sisteme doğrusal genişleme sağlayabilir.
2. Sınırsız hız ve bağlantı noktası sayısı genişletmesi gerçekleştirmek için standart Ethernet'i entegre edin
AI eğitiminde, ölçeklenebilirlik esas olarak ağ ile ilgilidir.
Gaudi işlemci, 10 adet 100GbE Ethernet bağlantı noktasını entegre eder ve her Ethernet bağlantı noktası, Yakınsanmış Ethernet üzerinden RDMA (RoCE v2) işlevini destekler, böylece yapay zeka sistemleri, bilgi işlem sistemleri ve depolama sistemleri standart Ethernet kullanabilir. Çeşitli yönlerden neredeyse sınırsız ölçeklenebilirlik elde edin.
RDMA, yüksek hız, ultra düşük gecikme süresi ve son derece düşük CPU kullanımı özelliklerine sahip bir uzaktan belleğe doğrudan erişim teknolojisidir. Başlangıçta Infiniband mimarisine adanmıştır. Genel ağ yakınsama eğilimiyle birlikte RoCE ve iWARP ortaya çıkarak RDMA'nın Şu anda en yaygın kullanılan Ethernet.
Diğer ölçeklenebilir işlemciler şu anda özel bir ağ protokolü kullanırken, Gaudi, müşterilerin Habana donanımını mevcut veri merkezlerine kolayca yerleştirmesine ve çeşitli ağ sağlayıcıları tarafından sağlanan standart Ethernet anahtarlarını kullanmasına olanak tanıyan genel bir Ethernet protokolü kullanır. Bir AI kümesi oluşturmak için.
Daha önce, NVIDIA'nın kurucusu ve CEO'su Huang Renxun, GTC 2019'un açılış konuşmasında özellikle ölçek büyütme (dikey genişleme) ve ölçeği genişletme (yatay genişleme) 'den bahsetmişti. Ölçek büyütmenin getirdiği getirilerin çok etkili olmadığına ve ölçeği genişletmenin en etkili olduğuna inanıyordu. Geleneksel Ethernet üzerinde RDMA'yı desteklemenin iyi bir yolu.
NVIDIA tarafından 6,9 milyar ABD doları gibi yüksek bir fiyatla satın alınan veri merkezi InfiniBand ağının mutlak kralı olan İsrailli girişim Mellanox, çekirdek teknolojisi olarak RDMA'ya sahip.
Habana Labs ekibi NVIDIAnın görüşüne katılıyor ve buna dayanarak, NVIDIA ile tamamen aynı olmayan bir yol geliştirdiler.
NVIDIA Tesla V100, PCIe üzerinden RDMA değişimini destekler ve Habana Gaudi tek yongası doğrudan RoCE RDMA'ya bağlanır.Ayrıca, Gaudi, NVIDIA'dan daha fazla sayıdaki yonga üzerinde 10 adet 100GbE RoCE RDMA'yı entegre eder.
Gaudi'nin içindeki 10 Ethernet bağlantı noktasından 7'si diğer Gaudi işlemcilere bağlanmak için kullanılır ve kalan 3 bağlantı noktası NIC'lere olan ihtiyacı ortadan kaldıran harici bağlantılar için kullanılabilir.
Gaudi işlemcisi ile Habana Labs müşterileri, AI eğitim sisteminin dikey ve yatay genişletilmesi için standart Ethernet anahtarlamasını da kullanabilir.
Ek olarak, Habana'nın standart tasarımıyla karşılaştırıldığında, GPU tabanlı sistemler, sistem tasarımcıları için ölçeklenebilirliği ve seçiciliği esasen sınırlayan tescilli sistem arabirimlerine dayanır.
2. NVIDIA DGX-1'in süper hesaplama sistemiyle karşılaştırılabilir iki tür bilgi işlem kartı
Gaudi işlemci 32 GB HBM-2 bellek ile donatılmıştır ve şu anda iki özellik sunmaktadır:
Doğrudan mevcut sunucudaki V100 kartının yerini alabilen 8100 Gb Ethernet bağlantı noktasına sahip HL-200-PCIe kartı;
10100 Gb Ethernet bağlantı noktası veya 2050 Gb Ethernet bağlantı noktası ile OCP-OAM standardına dayalı HL-205-A ek kartı.
Ek olarak, Habana, HLS-1 adında bir 8-Gaudi sistemi piyasaya sürdü. Bu sistemin ana işlemcisi yoktur ve Habananın kendi 8 HL-205 ek kartı, 4 PCIe harici ana bilgisayar konektörü ve 24 Mevcut Ethernet anahtarına bağlı 100 Gb / sn Ethernet bağlantı noktası, müşterilerin 19 inçlik standart bir kabinde birden çok HLS-1 sistemi dağıtarak performans artışı elde etmesine olanak tanır.
Hepsi bir arada bağlantısı, herhangi bir harici Ethernet anahtarına ihtiyaç duymadan tüm 8 Gaudi işlemcilerde eğitim sağlar.
Müşteriler, uygulama gereksinimlerine göre AI hızlandırma için farklı CPU'lar seçebilirler.Yani Habana Labs, CPU sunucusu ile hızlandırma sistemi arasındaki ayrıştırmayı gerçekleştirir. İkisi birbirinden bağımsızdır ve ayrı ayrı güncellenir ve yükseltilir, böylece müşterilere daha yüksek Esneklik, müşterilerin CPU sunucularını özgürce seçmelerine ve bağlantı noktaları arasındaki bağlantılar aracılığıyla yerleştirmeyi gerçekleştirmelerine olanak tanır.
Eitan Medina, Gaudi HLS-1 standart arayüzüne dayalı tam bir rafın, yapay zeka hesaplama mimarisine yönelik artan talebi etkili bir şekilde destekleyerek benzeri görülmemiş modülerlik ve esneklik sağlayabileceğini söyledi.
Sistemin içinde 8 çip bloke olmadan iletilir. Dışarıdan, sistemler arasındaki yatay genişleme, verilerin minimum engelleme oranıyla iletilmesini sağlayabilir.
Her sistem ayrı bir Ethernet anahtarına bağlanabilir ve bu anahtar, yüzlerce Gaudi işlemcisiyle daha büyük bir eğitim kümesi oluşturmak için diğer raflara da bağlanabilir.
HLS-1, müşterilerin işlevlerine bağlı olarak farklı formlardan oluşabilir.Müşteriler, iş yüklerine uyacak şekilde dahili bağlantılar ile harici olarak genişletilebilir bağlantılar arasında özel bir denge oluşturmak için kendi özel sistemlerini tasarlamayı seçebilirler.
DGX-1'de yerleşik olan V100 sayısıyla aynı olan her HLS-1 yerleşik 8 HL-205 yardımcı kart ve bu ortak noktanın dışında, HLS-1 ve NVIDIA DGX-1 süper bilgisayarlarının dört ana farkı vardır :
1. DGX-1, NVLink özel protokolünü kullanır.Bu tür bir ara bağlantı, yalnızca dilimler arasındaki ara bağlantıyı gerçekleştirebilir ve sıçrayan bağlantıyı gerçekleştiremez; HLS-1'in çip üzerinde bilgi işlem ve standart RDMA RoCE, dikey genişleme ve Yatay genişleme.
2. DGX-1'in dahili ara bağlantısı bloke edilir ve HLS-1'in tam çapraz bağlantısı bloke edici değildir.
3. Her DGX-14, 4 harici 100Gb Ethernet bağlantı noktasına sahiptir ve her HLS-1, 24 harici Ethernet bağlantı noktasına sahiptir.
4. DGX-1 PCIe iletim performansında bir kayıp yaşarken, HLS-1 ve iletim ve yönetim farklı hatları alır ve çoğullama olmayacağı için harici ana CPU için bir iletim darboğazına neden olmaz.
Gaudi, ikinci nesil Tensor Processing Core (TPC) ve entegre geliştirme araçları, kitaplıklar ve derleyiciler ile donatılmış, tamamen programlanabilir ve özelleştirilebilir bir işlemcidir.Bu yazılım araçları birlikte kapsamlı ve esnek bir çözüm sunar. DSP mimarisine dayanan Gaudi'nin yazılım protokol yığını büyük bir esnekliğe sahiptir.
Gaudi'nin yazılım destek hizmetleri, SynapseAI yazılım yığını ve geliştirme araçları dahil olmak üzere temelde Goya ile aynıdır. Goya'yı kullanan müşteriler, yazılım geliştirme araçlarını engelsiz kullanabilir.
SynapseAI yazılım yığını, Habana'nın özel geliştirme derleyicisi ve çalışma zamanıdır ve müşterilerin özel çekirdekler eklemesi için zengin bir çekirdek kitaplığı ve açık araç zinciri içerir.
Örneğin 16 Gaudi sistemi için dahili tam çapraz bağlantı 50GbE Ethernet portları ile gerçekleştirilebilir, böylece 32 adet 100GbE Ethernet portu harici kullanım için bırakılır. Bu 16 Gaudi sistemini kapsayan kutu ek bileşen gerektirmez , Genişlemeyi sağlamak için sadece kablolarla bağlanmanız gerekir.
Derin öğrenme eğitimlerinin çoğu veri paralelleştirme kullanılarak oluşturulmuştur.Veri paralelleştirmesine dayalı olarak hiyerarşik azaltma mümkündür.Bu paralelleştirilmiş veri işlemcisinin avantajı büyük ölçekli hesaplamalar elde etmek ve hesaplama verimliliğini sağlamaktır.
Müşteriler her bir kutuya bir Ethernet anahtarını entegre edebilir. Kutuda müşteriler genel bir Ethernet anahtarı seçebilir. Anahtardaki bazı bağlantı noktaları dahili ara bağlantı için, kalan bağlantı noktaları ise harici ara bağlantı için kullanılabilir. Bu bağlantı yöntemi 1000 Gaudi ile bir sistem kurabilir.
Modelin paralel olarak işlenmesi, büyük modeli birkaç küçük modele bölmek ve bunları işleme için farklı işlemcilere atamaktır.Model paralelleştirmede, en büyük zorluk işlemciler arasındaki iletişim bant genişliğidir.Gudi işlemcisi, yeterli olmasını sağlamak için birçok iletişim portu yapmıştır. İletişim bant genişliği.
Model paralelleştirme sürecinde, DGX-2 tarafından sağlanan NVLink bağlantı noktası sınırlıdır ve birbirine bağlı 16'ya kadar GPU'yu desteklerken, Gaudi yüzlerce paralel modu işleyebilir.
RDMA'nın çipe entegre olmasının nedeni budur.Dahili standart Ethernet arayüzü ve standart özellikleri destekleyen modüllerin sağlanması sayesinde, müşteriler daha fazla seçim özgürlüğüne sahip olabilir ve gelecekteki eğitimin sınırları daha da genişletilecektir.
3. İlk nesil yapay zeka çıkarım işlemcisi: performans, NVIDIA T4'ten 3 kat daha yüksektir
Eylül 2018'de, aynı dönemde müşterilere satılan ve geçen yılın dördüncü çeyreğinde seri üretime ulaşan Habana Labs'ın ilk AI çıkarım işlemcisi Goya piyasaya sürüldü. Şimdi 9 ay sonra Eitan Medina, Goya'nın hala piyasadaki en gelişmiş yapay zeka muhakeme çipi olduğunu söyledi.
Yapay zeka çıkarım pazarı büyüyor. Eitan Medina'ya göre, pazarda hala tam olarak tatmin edici ürün yok.Müşterilerinin% 90'ı çıkarım ve tahmin için hala CPU kullanıyor, ancak bu müşteriler aynı zamanda daha yüksek verim ve daha düşük verim arıyor. Gecikme ve güç tüketimi, daha küçük boyutlu ve daha düşük maliyetli ürünler ve Goya onlara bu performans iyileştirmelerini sağlayabilir.
Goya işlemcisinin iki ana özelliği vardır: özellikle AI için tasarlanmış ve programlanabilir yazılım. Ek olarak, üç avantajı vardır: yüksek bilgi işlem gücü, yüksek maliyet performansı ve birden çok kullanıcının bilgi işlem kaynaklarını paylaşmasına olanak tanır.
Şekilde gösterildiği gibi, ResNet-50 modelinin muhakeme testinde Goya'nın performansı NVIDIA, Xilinx, Intel ve diğer şirketlerin AI muhakeme çiplerini çok aşıyor ve NVIDIA Tesla T4'ün neredeyse üç katı.
Ayrıca Eitan Medina, Goya'nın enerji tüketiminin T4'ün iki katı olduğunu ve gerçek zamanlı işlem hızının da GPU'dan daha hızlı olduğunu söyledi.
Veri merkezinde 3 Goya bilgi işlem kartının saniyede 45.000 resim işlediği, bunun 8 NVIDIA Tesla V100 GPU ve 169 CPU sunucusunun elde ettiği performansa eşdeğer olduğu bildirildi.
Bu kadar yüksek performansa ulaşmanın anahtarı, Habana Labs tarafından geliştirilen yenilikçi mimaride yatmaktadır.
GPU ve CPU, genel amaçlı hesaplamaya yöneliktir ve AI görevlerini işlemek için tamamen uygun değildir, ancak Habana'nın AI işlemci mimarisi tamamen AI için tasarlanmıştır. Tensör işleme çekirdeği (TPC, Tensor Processor Core) kullanır, matris çarpma ve ekleme için hızlandırma birimine sahiptir ve FP32 ve INT32 gibi karma hassasiyetli veri türlerini destekler. Bu mimari, Goya'nın çeşitli sinir ağlarını desteklemesini sağlar.
Eitan Medina, yapay zeka çıkarımının anahtarının hesaplama gücü ve gecikme olduğuna inanıyor.Veri merkezi hesaplamasında, toplu işlem sırasında farklı parti boyutlarının bu iki nokta üzerinde büyük bir etkisi olacak.
Parti boyutu, bir seferde AI model eğitimine beslenen örneklerin miktarıdır.Aynı eğitim veri seti için, parti boyutu büyükse eğitim sayısı azaltılacaktır. Küçük bir parti boyutu daha rastgeledir ve modelin yakınsamasını zorlaştırabilir Genel olarak, parti boyutu ne kadar büyükse, gradyan yönü o kadar doğru olur, ancak genelleme yeteneği de daha kötü olur ve ayrıca daha uzun bir gecikmeye neden olur.
Goya, bir yineleme işleminde yalnızca bir görüntüyü işleyebilir, yani toplu iş boyutu = 1 olduğunda, 7107 görüntü 1 saniyede işlenebilir.
Bulut bilişim satıcıları genellikle kullanıcılara tek bir kart şeklinde kiralama yapar, ancak Goya daha düşük bir gecikme süresine sahiptir, bu da tek bir kartın birden fazla kullanıcı tarafından paylaşılabileceğini fark ederek kullanıcıların kullanımında düşük maliyet ve düşük gecikme sağlar ve kullanıcıların iyi olmasını sağlar. Servis deneyimi.
Yapay zeka muhakemesindeki bir başka endişe parametresi de muhakemenin doğruluğu.
Genellikle muhakeme ve tahminde, geleneksel işlemciler tamsayılar yapmak için kayan noktalı eğitim modellerini kullanır, bu da kaçınılmaz olarak bilgi kaybına neden olur ve nihai doğruluğu etkiler.
Goya karışık hassasiyetli bir mimari kullanırken, genel doğruluk kaybı çok küçüktür ve niceleme işlemi sırasında modelin ince ayarlanması veya yeniden eğitilmesi gerekmez.
Muhakeme ve eğitimde yazılım mimarisi de çok önemlidir. Veri merkezlerindeki mevcut yapay zeka ile ilgili birçok çalışma, esas olarak CPU'lar ve GPU'lar üzerinde yapılır.Bu nedenle, Habana için asıl zorluk, müşterilerin diğer işlemcilere dayalı önceki çalışmalarının Goya platformunda hızla dağıtılabilmesi için iyi bir geçişin nasıl sağlanacağıdır.
Eitan Medina, birkaç yıl önce yeni kurulmuş bir müşteri olan Habana'nın böylesine eksiksiz bir yazılım ortamı sağlayabileceğine pek çok kişinin inanmadığını söyledi.Ancak Amerika Birleşik Devletleri ve Çin'de birçok müşteri Goya ürünlerini çoktan deneyimledi ve bunu doğrulamak için iyi geri bildirimler verdi. Bir ortam çok etkilidir.
Yazılım yığını, TensorFlow ve Pytorch gibi birden çok ana akım AI çerçevesini destekleyen Synapse AI olarak adlandırılır. Üst seviyede, Habana Labs'ın grafik derleyicisi, kütüphanesi, çalışma zamanı vb. İle bağlantılı çeşitli ana çerçevelerle bir arayüz vardır. Yazılım yığını, müşteriye özel işlev kitaplıklarını da destekler ve ayrıca müşterilere mümkün olduğunca fazla esneklik sağlamak için müşteriye özel çalışmayı optimize etmek için araçlar sağlar.
Ek olarak Synapse AI, CPU, GPU, TPU ve Gaudi gibi farklı işlemci mimarilerinde müşteri eğitimini destekler ve Habana Labs'ın çıkarım ve tahmin ürünlerinden bağımsızdır.
Facebook, bir makine öğrenimi derleyicisi olan Glow'u geliştirdi ve resmi web sitesinde Goya'nın Glow derleme ortamını destekleyen ilk ürün olduğunu belirtti.
Facebook Teknoloji ve Strateji Direktörü Vijay Rao şunları söyledi: "Facebook, endüstri inovasyonu ve entegrasyonu için açık bir platform arıyor. Habana Labsın Glow makine öğrenimi derleyicisine yönelik Goya yapay zeka çıkarım işlemcisinin açık kaynak arka uç ve Gaudi yapay Akıllı eğitim işlemcisi, OCP hızlandırıcı modülü (OAM) spesifikasyonunu benimser. "
Goya'nın bir başka işi de sürücülerini Linux'a sağlamaktır.Kullanıcıların Goya'nın Linux'a entegre olduğunu görmek için yalnızca en son Linux sürümünü indirmeleri gerekir.
Sonuç: AI çip start-up ortak problemi: iniş ve ekoloji
Habana Labs CEO'su David Dahan, yapay zeka modeli eğitimi için gereken bilgi işlem gücünün her yıl katlanarak arttığını söyledi. Bu nedenle, üretkenliği ve ölçeklenebilirliği artırmak ve veri merkezlerinde ve bulut bilişimde bilgi işlem gücü için acil ihtiyacı çözmek çok önemli bir görev haline geldi.
Veri merkezi alanına henüz ihtiyaç duyulan yüksek performanslı yapay zeka yongalarıyla bakan Habana Labs, ürün portföyünü yapay zeka çıkarım işlemcilerinden yapay zeka eğitim işlemcilerine genişleterek yüksek performans, düşük güç tüketimi, ölçeklenebilirlik ve programlanabilir özellikler sunuyor. Yeni bir bulut AI çip seçeneği.
Ancak NVIDIA'nın uzun yıllardır bulut AI yongasına hakim olmasının nedeni, GPU'nun derin öğrenme ile uyumlu geniş ölçekli paralel hesaplama yeteneklerinin yanı sıra CUDA yazılım platformunun da vazgeçilmez olmasıdır.GPU + CUDA'nın gücü. Güçlü işbirliği, NVIDIA için geniş bir kullanıcı tabanı oluşturdu ve buna dayalı olarak giderek daha eksiksiz bir ekosistem oluşturdu.
Habana Labs'ın bulut yapay zeka çipleri performansta çığır açmıştır ve bir sonraki adım, tüm bulut yapay zeka çipi girişimlerinin karşılaştığı ortak problemlerdir: iniş, istikrarlı büyüme ve istikrarlı bir ekosistem oluşturma.
