TREE Çerçevesi: Yapay Zeka Entegreli 6G Ağları için Token-Duyarlı Enerji Verimliliği

1. Giriş ve Genel Bakış

Yapay Zeka'nın (AI) Altıncı Nesil (6G) kablosuz ağlara entegrasyonu, her yerde bulunan zeka ve hiper-bağlantıya doğru bir paradigma değişimini temsil etmektedir. IMT-2030 vizyonlarında özetlendiği gibi, 6G, artırılmış gerçeklik, otonom sistemler ve kitlesel IoT dağıtımları gibi bant genişliği yoğun uygulamaları desteklemeyi amaçlamakta ve Yapay Zeka bunun temel bir enabler'ı olarak hizmet etmektedir. Ancak, bu birleşme kritik bir zorluk ortaya çıkarmaktadır: genellikle birim enerji başına ağ verimi olarak tanımlanan ($EE = \frac{Throughput}{Energy}$) geleneksel enerji verimliliği (EE) metrikleri, Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) tarafından gerçekleştirilenler gibi Yapay Zeka'ya özgü görevlerin faydasını ve değerini yakalayamamaktadır. Bu makale, büyük Yapay Zeka modellerinin token verimini sistem faydası hesaplamasına dahil ederek bu boşluğu kapatmak üzere tasarlanmış yeni bir metrik olan Token-Duyarlı Enerji Verimliliği (TREE) çerçevesini tanıtmaktadır. Böylece, Yapay Zeka entegreli 6G ağları için enerji sürdürülebilirliğinin daha doğru bir ölçüsü sağlanmaktadır.

2. TREE Çerçevesi

TREE çerçevesi, Yapay Zeka çağı için enerji verimliliğini yeniden tanımlamaktadır. Sadece veri bitlerinin ötesine geçerek, Yapay Zeka modelleri tarafından işlenen hesaplama "token"larını akıllı bir ağdaki birincil fayda taşıyıcıları olarak ele almaktadır.

2.1 Temel Metrik Tanımı

Temel TREE metriği, etkin Yapay Zeka görev faydasının (token cinsinden ölçülen) toplam sistem enerji tüketimine oranı olarak formüle edilmiştir. Tüm ağ trafiğinin eşit değere sahip olmadığını kabul eder; gerçek zamanlı bir dil çeviri hizmeti için token işlemenin, video verisi akışından farklı fayda ve enerji etkileri vardır.

2.2 Tasarım İlkeleri

Çerçeve, ağ tasarımını üç kritik Yapay Zeka unsuru merceğinden analiz eder:

• Hesaplama Gücü: Bulut, kenar ve uç cihazlar arasında dağıtılmış hesaplama kaynakları.
• Yapay Zeka Modelleri: Dağıtılan modellerin (örn., LLM'ler, görüntü modelleri) mimarisi, boyutu ve verimliliği.
• Veri: Yapay Zeka eğitimi ve çıkarımı için gereken verinin hacmi, türü ve akışı.

Bu unsurlar arasındaki etkileşim, sistemin genel TREE değerini belirler.

3. Teknik Analiz

3.1 Matematiksel Formülasyon

Önerilen TREE metriği şu şekilde ifade edilebilir: $$\text{TREE} = \frac{\sum_{i \in \mathcal{A}} w_i \cdot U_i(T_i) + \sum_{j \in \mathcal{D}} w_j \cdot R_j}{P_{\text{total}}}$$ Burada:

• $\mathcal{A}$, Yapay Zeka hizmetleri kümesi ve $\mathcal{D}$ geleneksel veri hizmetleri kümesidir.
• $U_i(T_i)$, Yapay Zeka hizmeti $i$ için fayda fonksiyonudur ve token verimi $T_i$'ye bağlıdır.
• $R_j$, geleneksel hizmet $j$ için veri hızıdır.
• $w_i, w_j$, hizmet önceliğini yansıtan ağırlık faktörleridir.
• $P_{\text{total}}$, toplam sistem güç tüketimidir.

Bu formülasyon, geleneksel bit-başına-joule paradigmasının ötesine geçerek Yapay Zeka görev faydasını açıkça entegre eder.

3.2 Sistem Mimarisi

TREE, bir bulut-kenar-uç mimarisi için tasarlanmıştır. Temel hususlar şunları içerir:

• Model Bölme ve Dış Kaynak Kullanımı: TREE'yi maksimize etmek için enerji ve gecikme kısıtlarına dayalı olarak Yapay Zeka modeli yürütmesini kenar ve bulut arasında dinamik olarak bölme.
• Birleşik Öğrenme: Veri iletim enerjisini en aza indirirken dağıtılmış Yapay Zeka eğitimini mümkün kılma, bu da TREE paydasını doğrudan etkiler.
• Uyarlanabilir Model Sıkıştırma: Kenarda ince ayar yapılan modellerin hesaplama enerji maliyetini azaltmak için Düşük-Rütbeli Adaptasyon (LoRA) gibi tekniklerin kullanılması.

4. Deneysel Sonuçlar ve Vaka Çalışmaları

Makale, TREE'nin benzersiz yeteneğini doğrulayan vaka çalışmaları sunmaktadır. Yapay Zeka çıkarım görevlerini (örn., gerçek zamanlı video analizi) geleneksel veri akışlarıyla (örn., dosya indirme) karıştıran hibrit trafik senaryolarında, geleneksel EE metriklerinin yetersiz olduğu kanıtlanmıştır. Bu metrikler, önemli enerji-hizmet asimetrilerini—yüksek hacimli, düşük değerli veri trafiğine kıyasla küçük miktarda yüksek değerli Yapay Zeka trafiğinin orantısız enerji tükettiği durumlar—ortaya çıkaramamıştır. TREE bu asimetriyi başarıyla ölçmüş ve ağ operatörlerine enerjinin nerede harcandığına karşılık değerin nerede üretildiğine dair daha net bir resim sağlamıştır. Örneğin, bir senaryo, LLM tabanlı bir asistan için 1000 token sunmanın, 1GB video akışına eşdeğer enerji tükettiğini, ancak çok farklı bir fayda sağladığını gösterebilir; bu farkı sadece TREE yakalayabilir.

5. Analiz Çerçevesi Örneği

Senaryo: Bir 6G baz istasyonu, eşzamanlı iki hizmet sunmaktadır: (1) akıllı şehir sorgu işleme için kenar tabanlı bir LLM çıkarım hizmeti ve (2) arka plan IoT sensör veri yüklemesi.

TREE Analiz Adımları:

1. Faydaları Tanımla: LLM hizmeti için $U_1 = \alpha \cdot T_1$ (işlenen tokenlar) ve IoT hizmeti için $U_2 = \beta \cdot R_2$ (yüklenen bitler) faydasını ata. $\alpha > \beta$ ağırlıkları, birim Yapay Zeka hizmeti başına daha yüksek değeri yansıtır.
2. Gücü Ölç: Hesaplama (LLM için) ve iletişim (her ikisi için) tarafından tüketilen toplam gücü $P_{total}$ izle.
3. Hesapla ve Karşılaştır: TREE = $(\alpha T_1 + \beta R_2) / P_{total}$ hesapla. Bunu geleneksel EE = $(R_1 + R_2)/P_{total}$ ile karşılaştır. Analiz, muhtemelen daha fazla kaynağı LLM hizmetine tahsis etmenin, geleneksel EE'den daha fazla TREE'yi iyileştirdiğini gösterecek ve daha akıllı kaynak planlamasına rehberlik edecektir.

Bu çerçeve, operatörlerin "bit başına enerjiyi en aza indirme"den "joule başına değeri (token + bit) maksimize etme"ye geçmesine olanak tanır.

6. Eleştirel Analiz ve Uzman Görüşleri

Temel Çıkarım: TREE makalesi sadece yeni bir metrik önermekle kalmıyor; geleceğin ağlarının ekonomik ve mühendislik hesabını temelden sorguluyor. 6G'nin değer önerisinin sadece daha hızlı borulardan değil, Yapay Zeka-hizmet-olarak (AIaaS) baskın olacağını doğru bir şekilde tespit ediyor. Verimliliği bitlere dayandırmak, bir kütüphanenin değerini kitaplarının ağırlığına göre ölçmek gibidir—tamamen yanlış noktayı kaçırır. Token'lara geçiş, fayda-bilinçli bir ağa doğru gerekli, ancak henüz emekleme aşamasında olan bir adımdır.

Mantıksal Akış: Argüman sağlamdır: 1) Yapay Zeka, 6G değerinin özüdür. 2) Yapay Zeka değeri bitlerde değil, token'larda/görevlerdedir. 3) Dolayısıyla eski metrikler (bit/Joule) geçersizdir. 4) Bu nedenle yeni bir metrik (token/Joule) gereklidir. 5) Bu yeni metrik (TREE) yeni optimizasyon problemlerini ve ödünleşimleri ortaya çıkarır. Mantık ikna edicidir ve mevcut 6G araştırmalarında, Yapay Zeka'yı sadece başka bir iş yükü olarak ele alan bariz bir kör noktayı ele almaktadır.

Güçlü ve Zayıf Yönler: Birincil güçlü yön kavramsal öngörüdür. Yazarlar, 6G'nin acil teknik engellerinin ötesine, onun nihai varoluş sebebine bakmaktadır. Her öncü metrikte olduğu gibi zayıf yön, pratik ölçülebilirliktir. $U_i(T_i)$ fayda fonksiyonunu nasıl standardize ederiz? GPT-4 için bir token, hafif bir görüntü dönüştürücü için bir token'a eşdeğer değildir. Bu fayda ağırlıklarını satıcılar ve hizmetler arasında tanımlamak ve üzerinde anlaşmak, Deneyim Kalitesi'ni (QoE) ölçmenin zorluklarını hatırlatan politik ve teknik bir bataklık olacaktır. Ayrıca, çerçeve şu anda ağırlıklı olarak çıkarıma dayanmaktadır; ağlarda dağıtılmış Yapay Zeka eğitiminin devasa enerji maliyeti, Machine Learning CO2 Impact girişimindeki çalışmaların vurguladığı bir endişe olarak, TREE'nin hesabına daha derin bir şekilde entegre edilmelidir.

Uygulanabilir Çıkarımlar: Ağ operatörleri ve ekipman satıcıları için çıkarım acildir: ağlarınızı ve Yapay Zeka platformlarınızı, token verimini ölçmek ve bunu enerji tüketimiyle ayrıntılı bir seviyede ilişkilendirmek için enstrümantasyon yapmaya başlayın. Pilot projeler, TREE odaklı planlama algoritmalarını test etmelidir. Standart kuruluşları (3GPP, ITU) için, 4G/5G için QoS sınıflarının tanımlandığı gibi, token tabanlı hizmet sınıflarını ve fayda profillemesini tanımlama çalışmaları şimdi başlamalıdır. Bunu görmezden gelmek ve geleneksel EE'ye bağlı kalmak, Yapay Zeka çağı için ekonomik olarak verimsiz, ancak enerjisel olarak verimli ağlar inşa etmenin kesin bir yoludur.

7. Gelecekteki Uygulamalar ve Yönelimler

TREE çerçevesi, birkaç gelişmiş uygulama ve araştırma yönelimi için yol açmaktadır:

• Dinamik Ağ Dilimleme: Premium Yapay Zeka hizmetleri için garanti edilmiş TREE seviyelerine sahip, Yapay Zeka için optimize edilmiş ağ dilimleri oluşturma, bunları en iyi çaba veri dilimlerinden ayrı tutma.
• Yeşil Yapay Zeka Pazaryerleri: Ağ kenarında, hizmetlerin token tabanlı fayda ihtiyaçlarına göre teklif verdiği, enerji-bilinçli hesaplama ve çıkarım kaynakları ticaretini mümkün kılma.
• Birleşik İletişim ve Hesaplama Tasarımı: Fiziksel katman protokollerini, ağ mimarilerini ve Yapay Zeka model mimarilerini baştan sona TREE'yi maksimize etmek için birlikte tasarlama, mevcut ağlara Yapay Zeka'yı uyarlama paradigmasının ötesine geçme.
• Yaşam Döngüsü Değerlendirmesi: TREE'yi, model eğitimi, güncellemeleri ve veri boru hattı yönetiminin enerji maliyeti dahil olmak üzere ağdaki Yapay Zeka hizmetlerinin tam yaşam döngüsünü kapsayacak şekilde genişletme, yaşam döngüsü analizi çalışmalarından kavramları entegre etme.
• Token Faydasının Standardizasyonu: Önemli bir gelecek yönelimi, video codec'lerinin kalite metriklerini tanımladığı gibi, farklı Yapay Zeka görevlerinin "faydasını" kalibre etmek için endüstri çapında standartların geliştirilmesidir.

8. Kaynaklar

1. ITU-R. “Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond.” ITU-R M.[IMT-2030.FRAMEWORK], 2023.
2. Zhou, Z., Chen, X., Li, E., Zeng, L., Luo, K., & Zhang, J. (2019). Edge intelligence: Paving the last mile of artificial intelligence with edge computing. Proceedings of the IEEE, 107(8), 1738-1762.
3. Hu, E. J., et al. (2021). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2106.09685.
4. Lacoste, A., Luccioni, A., Schmidt, V., & Dandres, T. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1910.09700.
5. Wang, X., Han, Y., Leung, V. C., Niyato, D., Yan, X., & Chen, X. (2020). Convergence of edge computing and deep learning: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), 869-904.
6. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (TREE tarafından daha iyi değerlendirilebilecek, ağ bağlamında enerji maliyeti yüksek olan bir Yapay Zeka görevi örneği olarak alıntılanmıştır).