Konumuz bir kez daha yapay zeka. 2022 yılından itibaren “Aİ” terimi çok sık duyar olduk, tahminen de teknoloji tarihinin en hızlı ilerleyen sürecini yaşıyoruz. Genellikle yapay zeka destekli platformlar, uygulamalar ve yaratıcı tahliller çok fazla ön plana çıkıyor. Her şeyin gerçekleşmesini sağlayan perde ardındaki “donanım” kısmı ise biraz gölgede kalıyor.
Müşteri hizmetleri görevi gören robotlardan enteresan görsel ve görüntüler oluşturan uygulamalara kadar, yapay zeka çeşitli bölümlerde devrim yaratmakta. Ön planda olan yazılım tarafından çok, bugün biraz “yapay zekayı akıllı hale getiren” donanımsal tahlillere göz atacağız.
- GPU Yapay Zeka ve Bilgi Sürece Nasıl Hakim Oldu?
Donanımsal yapay zeka desteği denildiğinde akıllara doğrudan “NPU (Neural Processing Unit-Nöral İşlem Birimi)” geliyor. NPU daha çok son kullanıcıya yönelik. Yapay zeka sunucularında ise gerçekleştirdiğimiz iş yüklerini çalıştırmak için muazzam donanım gücüne ihtiyaç var.
Yapay zeka donanımı, genel tabirle bu işle ile ilgili misyonları verimli bir şekilde gerçekleştirmek için tasarlanan özel bileşenlerdir. Başka bir deyişle hızlı veri sürece ve enerji tasarrufu özellikleri sunmak üzere tasarlanan çipler ve entegre devreler. Bu donanımlar ayrıca yapay zeka algoritmalarını ve modellerini etkili bir şekilde yürütmek için gerekli altyapıyı sağlamakta.
Yapay zeka donanımının makine tahsilindeki rolü, derin öğrenme modelleri için karmaşık programların yürütülmesine yardımcı olduğu için çok önemli. Dahası, CPU gibi klâsik bilgisayar donanımlarına kıyasla çok sayıda işlemi hızlandırarak algoritma eğitimi ve yürütme için gereken süre ve maliyet önemli ölçüde azaltılabiliyor.
- Makine Tahsili Modeli Nedir?
Yapay zeka ve makine tahsili modellerinin artan popülaritesiyle birlikte hızlandırma tahlillerine olan talep de muazzam düzeyde arttı. Gelişen süreçle birlikte dünyanın önde gelen GPU üreticisi NVİDİA gibi şirketler önemli büyüme oranları gördü. Aİ furyasıyla birlikte NVİDİA’nın piyasa değeri 1 trilyon doları aşarak Tesla ve Meta gibi isimlerin önüne geçti.
Anlayacağınız, yapay zeka odaklı donanım üreten şirketler gelecekte daha fazla söz sahibi olacak, bedeline değer katacak. Şimdi bu alanda görev yapabilecek donanım çeşitlerine göz atalım.
Uç bilgi işlem, istemci verilerinin ağın çevresinde, mümkün olduğunca kaynak kaynağa yakın bir yerde işlendiği dağıtılmış bir bilgi teknolojisi (BT) mimarisidir. Veri, çağdaş işletmelerin can damarıdır, kritik iş süreçleri ve operasyonları üzerinde gerçek zamanlı denetimi takviyeler.
Bu işe yönelik geliştirilen özel çipler var. Özel tasarlanan işlemciler, yapay zeka modellerini ağın ucunda çalıştırmak için özel olarak geliştiriliyor. Uç bilişim çipleri sayesinde kullanıcılar verileri işleyebilir ve önemli analitik işlemleri doğrudan datanın kaynağında gerçekleştirerek merkezi sistemlere veri transferi ihtiyacını ortadan kaldırabilir.
Edge computing için uygulamalar çok çeşitli ve kapsamlı. Otonom araçlarda, yüz tanıma sistemlerinde, akıllı kameralarda, dron’larda, taşınabilir tıbbi cihazlarda ve diğer gerçek zamanlı karar verme senaryolarında rastlamak mümkün.
Uç bilişim çiplerinin avantajları için ayrı bir parantez açmak gerekiyor. İlk olarak, verileri kaynağına yakın bir yerde işleyerek gecikme müddetini büyük ölçüde azaltmakta ve yapay zeka ekosistemlerinin genel performansını artırmakta. Ayrıca buluta iletilmesi gereken veri ölçüsünü en aza indirerek güvenlik düzeyini en üst seviyeye çıkarıyor. İşte uç bilgi işlem alanında bilinen özel yapay zeka donanımlarından bazıları: Jetson Xavier NX, AMD EPYC Embedded 3000 Serisi, Jetson Nano, ARM Cortex-M55 ve ARM Ethos-U55.
Kuantum işlemci olarak da bilinen QPU, belirli hesaplama çeşitlerini günümüz bilgisayarlarındaki işlemcilerden çok daha hızlı yapmak için elektronlar veya fotonlar gibi parçacıkların davranışını kullanan bir kuantum bilgisayarın beynidir.
Kuantum hesaplama, kuantum mekaniği unsurlarına dayalı olarak çalışan gerçek ve gelişmiş bir hesaplama sistemidir. Klasik bilgisayarlar bitleri kullanırken, kuantum hesaplama işlemleri gerçekleştirmek için kuantum bitlerini (kübitler) kullanır. Bu kübitler kuantum hesaplama sistemlerinin büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemesini sağlayarak onları yapay zeka, makine tahsili ve derin öğrenme modelleri için son derece uygun hale getiriyor.
- Kuantum İşlemci (QPU) Nedir?
Kuantum donanım uygulamaları, yapay zeka algoritmalarında devrim yaratma potansiyeline sahip. Örneğin, ilaç keşfinde kuantum donanımı moleküllerin davranışını simüle edebilir ve araştırmacılara yeni ilaçları doğru bir şekilde tanımlamada yardımcı olabilir. Benzer şekilde materyal biliminde, iklim değişikliği varsayımlarına katkıda bulunabilir. Finans sektörü fiyat tahmin araçları geliştirerek kuantum donanımından faydalanabilir. Kuantum hesaplamanın yapay zeka dünyasına bulunabileceği yararlar:
- Hız: Kuantum bilgisayarlar klasik bilgisayarlardan çok daha süratlidir ve milyarlarca yıl sürecek karmaşık meseleleri saniyeler içinde çözebilir.
- Doğruluk: Kuantum bilişim, Aİ modellerinin büyük miktarda veri ile daha kısa sürede eğitilmesine olanak tanıyarak tahmin ve tahlillerde daha yüksek doğruluk sağlamakta.
- İnovasyon: Kuantum hesaplama donanımı, daha önce ulaşılamayan düzeylerde hesaplama gücü sunarak yeni gelişmeler ve atılımlar için olanak sağlıyor.
Daha önce ASIC’lerden ayrıntılıca bahsetmiştik. ASIC’ler, belirli bir fonksiyonu veya işlevler kümesini gerçekleştirmek için tasarlanmış özel yarı iletken devrelerdir. CPU’lar ve GPU’lar gibi genel amaçlı işlemcilerin bilakis, ASIC’ler belirli bir uygulamanın ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlanır. Belirli bir işe yönelik olduğu için özel optimize edilir, böylelikle performans ve güç verimliliği sağlanabilir. Genel olarak özel tasarım maliyetinin gelişmiş performans, daha düşük güç tüketimi ve azaltılmış form faktörü avantajlarıyla gerekçelendirilebildiği yüksek hacimli eserlerde ASIC denilen devreler kullanılmakta.
Özel tasarlanan yongalar istenilen fonksiyonu gerçekleştirmek için gerekli olan herhangi bir mantıksal, bellek veya analog bileşene sahip olabilir. Bununla birlikte, bir ASIC’in üretimi pahalı ve zaman alıcıdır. Ayrıca FPGA gibi üretildikten sonra yeniden programlanamaz veya değiştirilemez. Dijital sinyal sürece, grafik sürece veya şifreleme gibi yüksek hacimli, düşük değişkenlik ve kararlı uygulamalar için çok daha uygun.
ASIC’leri kripto para madenciliğinin popüler olduğu dönemlerde duymuş olabilirsiniz. Amacı, işinizin özel ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka prosedürlerini hızlandırmak ve ekosistemdeki genel hızı artıran verimli bir altyapı sağlamak. Bir emele yönelik olarak tasarlanan yongalar, klasik merkezi işlem ünitelerine (CPU’lar) veya grafik işlem ünitelerine (GPU’lar) kıyasla uygun maliyetli. Bunun nedeni, güç verimliliği ve üstün görev performansı sağlanması.
Bu entegre devreler önemli hacimlerde datayı işleyerek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde önemli rol oynayabiliyor. Metinlerin ve konuşma verilerinin doğal dil işlemesi de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanmak mümkün. Ayrıca karmaşık makine öğrenme sistemlerinin kurulumu ASIC’ler sayesinde daha kolay hale geliyor.
Nöromorfik donanım, insan beyninin işleyişini taklit etmeyi amaçlayan bilgisayar donanım teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Bu yenilikçi donanım, insan sinir sistemini taklit edebilirken çalışan bir sinir ağı altyapısını benimsiyor. Ağ, nöron olarak isimlendirilen birbirine bağlı işlemcilerden oluşmakta.
Verileri sıralı olarak işleyen klâsik bilgi işlem donanımının bilakis, nöromorfik donanım paralel süreçlerde daha üstün. Paralel sürece kabiliyeti, ağın aynı anda birden fazla görevi yerine getirmesini sağlayarak hız ve enerji verimliliğini artırıyor.
Nöromorfik donanımın başka cazip avantajları da var. Kapsamlı veri kümeleriyle eğitilebildiğinden görüntü algılama, konuşma tanıma ve doğal dil sürece gibi çok çeşitli uygulamalar için uygun. Ek olarak nöromorfik donanımın doğruluk oranı dikkat çekici çünkü çok miktarda datayı kullanarak hızla bilgi edinmek mümkün. İşte en önemli nöromorfik bilişim uygulamalarından bazıları:
- Otonom araçlar, çevreyi algılama ve yorumlama yeteneklerini geliştirmek için nöromorfik bilgi işlem donanımından yararlanıyor.
- Tıbbi teşhiste nöromorfik donanım, görüntü algılama özelliklerine katkıda bulunarak hastalıkların tanımlanmasına yardımcı olabiliyor.
- Çeşitli IoT (Nesnelerin İnterneti) aygıtlarında kullanılabiliyor.
Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA), Aİ yazılımının uygulanması için değerli avantajlar sunan gelişmiş bir entegre devre. Özelleştirilebilir ve programlanabilir oldukları için yapay zeka ekosisteminin özel ihtiyaçlarını karşılamaya yatkın. İsmi de bu nedenle “sahada programlanabilir” şeklinde.
FPGA’lar, birbirine bağlı ve programlanabilir yapılandırılabilir mantık bloklarından (CLB) oluşuyor. Bu doğal esneklik sayesinde yapay zeka alanında geniş bir uygulama yelpazesine imkan sağlanabiliyor. Ayrıca bu yongalar, sistemin özel gereksinimlerine uyum sağlayarak farklı karmaşıklık düzeylerindeki işlemleri gerçekleştirecek şekilde programlanabilmekte.
Salt okunur bir bellek yongası gibi çalışan ancak daha yüksek bir kapı kapasitesine sahip olan FPGA’ları isteğe bağı olarak yeniden programlamak mümkün. Senaryoya bağlı olarak birden çok kez programlama yapılabildiği için gelişen ihtiyaçlara göre ayarlamalara ve ölçeklenebilirliğe imkan sağlanıyor. Ayrıca FPGA dediğimiz tasarımlar geleneksel bilgi işlem donanımından daha verimli ve yapay zeka uygulamaları için uygun maliyetli bir mimari sunmakta.
Son tüketicilere yönelik olarak NPU’lara da ayrıca değinelim. Birçok kez belirttiğimiz gibi, yapay zeka kullanan araçlar ayrıyeten iş gücüne ihtiyaç duyuyor. Sektöre, kullanım alanına ve yazılıma bağlı olarak farklı ihtiyaçlar ve hesaplama gereksinimleri var. Üretken yapay zeka kullanım alanlarına yönelik artan taleple birlikte, yapay zeka için özel olarak tasarlanmış yenilenmiş bir bilgi işlem mimarisine ihtiyaç duyuldu.
Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlem birimi (GPU) bir kenara, tüm yapay zeka misyonları için sıfırdan nöral işlem birimi (NPU) adı verilen yongalar tasarlandı. Bir NPU ile birlikte uygun bir işlemci kullanıldığında, yeni ve gelişmiş üretken yapay zeka tecrübeleri kullanılabiliyor, kullanılan uygulamaların performansı ve verimliliği en üst seviyeye çıkarılıyor. Ayrıca bu süreçte güç tüketimi düşerken pil ömrü de olumlu etkileniyor.
NPU Nedir?
Özünde NPU, makine tahsili algoritmalarını yürütmek için tasarlanmış özel bir işlemcidir. Klâsik CPU ve GPU’ların tersine, NPU’lar yapay sinir ağlarının ayrılmaz bir parçası olan karmaşık matematiksel hesaplamaları yürütmek için optimize ediliyor. Özel tasarlanan nöral işlemciler büyük miktarda bilgiyi paralel olarak sürece konusunda kusursuz işler çıkarabiliyor. Böylelikle görüntü tanıma, doğal dil sürece ve yapay zeka ile ilgili diğer işler çok daha kolay şekilde halledilebiliyor. Örnek olarak GPU içine bir GPU entegre edilseydi, NPU obje algılama veya görüntü hızlandırma gibi belirli bir görevden sorumlu olabilirdi.
Sinir ağı işlemlerini ve yapay zeka misyonlarını hızlandırmak için tasarlanan Nöral İşlem Birimi, ayrı olmaktan fazla CPU ve SoC’lerin içine entegre ediliyor. CPU’lar ve GPU’ların tersine, NPU’lar veri odaklı paralel bilgi işlem için optimize edilmekte. Çok sayıda vazifenin yanı sıra, görüntüler ve görüntüler gibi büyük multimedya datalarını işlemede ve sinir ağları için veri işlemede epey verimli. Özellikle konuşma tanıma, imajlı aramalarda arka plan bulanıklaştırma ve obje algılama gibi fotoğraf/video düzenleme süreçlerinde çok faydalı olacak.
NPU da aynı şekilde bir entegre devre, ancak tek fonksiyonlu ASIC’lerden (Uygulamaya Özel Entegre Devreler) farklı. ASIC’ler tek bir amaç için tasarlanırken (bitcoin madenciliği gibi), NPU’lar daha fazla karmaşıklık ve esneklik sunarak ağ bilişiminin çeşitli taleplerini karşılayabiliyor. Bu da sinir ağı hesaplamalarının eşsiz ihtiyaçlarına göre uyarlanmış yazılım veya donanımda özel programlama yoluyla mümkün hale geliyor.
Gelişen Aİ uygulamalarıyla birlikte hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak için özel sistemlere olan ihtiyaç da artıyor. Kullanıcı kitlesi daima genişlerken işlenen veri miktarı da yükselmekte.
İşlemciler, hızlandırıcılar ve nöromorfik çiplerdeki yenilikler verimliliğe, sürate, enerji tasarrufuna ve paralel hesaplamaya öncelik vermeye başladı. Aİ donanımlarının entegrasyonuyla birlikte aygıt üzerinde sürece, daha düşük gecikme süresi ve gelişmiş saklılık sağlanmakta. Kuantum bilişim ve nöromorfik mühendislik ise insan benzeri öğrenme potansiyelinin kapılarını aralıyor.
Diğer Teknoloji Haberleri İçin Tıklayın / Bursa Haber – Bursa Gündem – Bursa Gündem Haber – Bursa Haberleri – Bursa Son Dakika
Bizi İnstagram’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber
Bizi X’de Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHbr
Bizi Facebook’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber
Bizi Youtube’da Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber
Bizi Linkedin’de Takip Edebilirsiniz / @BursaGündemHaber
17:57
17:57
News
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
