Yapay zeka ve sinir ağları aleminde fırtına gibi esen işlemciler… Bugünlerde sıkça ismini duyduğumuz NPU ve yıllardır tanıdığımız GPU. Peki bu ikilinin arasındaki fark tam olarak ne? İşte bu yazıda sorunun özüne iniyoruz ve merakınızı gideriyoruz.
NPU, yani Neural Processing Unit, yapay zeka ve sinir ağı vazifelerini üstlenmek için özel olarak tasarlanmış bir işlemci. İsminden da anlaşılacağı gibi, sinir ağlarının hakkından gelmek onun işi.
“Ee, NPU dediğin sadece laboratuvarlarda ve askeri üslerde mi bulunur?” diye düşünebilirsiniz. Şaşırtan ama hayır! NPU’lar görece yeni bir teknoloji olsa da hızla yaygınlaşıyorlar. Artık masaüstü ve dizüstü bilgisayarlarda da NPU’ları göreceğiz. Hatta son birkaç yıldır piyasaya sürülen iPhone, Google Pixel ve Samsung Galaxy gibi birçok akıllı telefonun ana işlemcisine entegre edilmiş NPU’lar bulunuyor.
Peki NPU’lar ne işe yarıyor? Sinir ağı algoritmalarını desteklemek, yüz tanıma, ses tanıma ve görüntü sürece gibi telefonunuzdaki artık sıradan sayılabilecek uygulamaların yanı sıra otonom sürüş ve doğal dil sürece (NLP) gibi son derece gelişmiş alanlarda da kullanılıyorlar.
GPU yani Graphics Processing Unit, bildiğiniz gibi ilk başta video oyunlarında ve multimedya uygulamalarında grafikleri oluşturmak için geliştirilmişti. Ancak GPU’lar sadece grafikle sınırlı kalmadı ve paralel işlem gerektiren birçok farklı uygulamada kendine yer buldu. Karmaşık hesaplamaları yönetmek artık onların uzmanlık alanı.
GPU’ların en büyük gücü binlerce küçük görevi eş zamanlı olarak hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirebilmesinde yatıyor. Bu özellik grafik oluşturma, fizik simülasyonu ve hatta sinir ağlarını eğitme gibi aynı anda birçok hesaplama gerektiren karmaşık vazifeler için onları biçilmiş kaftan yapıyor.
Mimari olarak baktığımızda NPU’lar paralel işlem konusunda GPU’lardan bile daha donanımlı. NPU’lar, GPU’lara kıyasla daha fazla sayıda ancak daha küçük işlem ünitesine sahip. Ayrıca derin öğrenme iş yüklerini işlemeyi özellikle verimli hale getiren özel bellek hiyerarşileri ve veri akışı optimizasyonlarını da bünyesinde barındırıyor.
GPU’larda ise NPU’lara kıyasla daha az sayıda ancak daha çok yönlü çekirdek bulunuyor. Bu çekirdekler geçmişten beri paralel işlem yoluyla çeşitli hesaplama vazifelerinde kullanılıyordu. Ancak NPU’lar, özellikle sinir ağı algoritmaları için özel olarak tasarlandı.
NPU’lar, kısa ve tekrarlayan vazifelerle çalışmada tam bir usta! Çağdaş bilgisayar sistemlerine entegre edilen NPU’lar, GPU’ların sinir ağlarının tabiatında bulunan matris süreçleriyle uğraşma yükünü hafifleterek GPU’ların sürece vazifelerini veya genel amaçlı hesaplamaları gerçekleştirmesine imkan tanıyor.
GPU’lara kıyasla NPU’lar, yoğun derin öğrenme hesaplamalarına dayanan vazifelerde daha başarılı. NLP ve konuşma tanıma, NPU’ların GPU’lara göre öne çıktığı alanlardan sadece birkaçı. GPU’lar ise NPU’lara göre daha genel amaçlı bir mimariye sahip ve büyük ölçekli dil modellerini veya uç nokta bilgi işlem uygulamalarını işlemede NPU’larla rekabet etmekte zorlanabiliyor.
Performans Mücadelesi
Başa baş bir karşılaştırma yaptığımızda, NPU’lar ve GPU’lar arasındaki en büyük performans farkı verimlilik ve pil ömrü. NPU’lar sinir ağı işlemleri için özel olarak tasarlandığından aynı işlemleri bir GPU ile gerçekleştirmeye kıyasla çok daha az güce ihtiyaç duyarlar.
Bu karşılaştırmaya baktığımda iki donanım tipi arasındaki mimari farklardan çok, sinir ağlarının karmaşıklığı ve uygulanabilirliği hakkında daha çok şey anlaşılıyor. NPU’lar, Aİ/ML iş yükleri için mimari olarak optimize edilmiş ve derin öğrenme gibi en karmaşık iş yüklerini ele almada GPU’ları geride bırakıyor.
NPU’lardaki matris çarpımları ve aktifleştirme fonksiyonları için kullanılan özel donanım, gerçek zamanlı dil çevirisi, otonom araçlarda görüntü tanıma ve tıbbi uygulamalarda görüntü tahlili gibi vazifelerde GPU’lara kıyasla üstün performans ve verimlilik elde etmelerini sağlıyor.
Uygulama Kaygıları ve Depolama Talepleri
Kurumsal seviyede NPU’lar, mevcut altyapıya ve veri sürece çizgilerine entegre edilebilir. Aİ vazifeleri için mümkün olan en yüksek işlem gücüne ulaşmak için veri merkezleri içinde CPU’lar, GPU’lar ve diğer hızlandırıcılarla birlikte kullanılabilirler. Bununla birlikte tüm Aİ/ML sürece ögeleri kurumsal veri merkezi operasyonlarına dahil edildiğinde, veri erişimi ve depolamasıyla ilgili tehlikeler ortaya çıkabilir.
Tamamen optimize edilmiş NPU’lar ve GPU’lar Aİ/ML iş yüklerini işlerken, klâsik depolama sistemlerinin başa çıkmakta zorlanabileceği kadar yüksek süratlerde veri işleyebilir ve bu da veri alma ve işlemede potansiyel darboğazlara yol açabilir.
Uygulama konusunda NPU’lar belirli depolama düzenlemelerini gerektirmiyor ancak en yüksek verimlilikte çalışabilmeleri, çok büyük veri kümelerine son derece hızlı bir şekilde erişmelerine bağlı. Aİ/ML iş yüklerini işleyen NPU’lar, doğru modelleri eğitmek ve çıkarım yapmak için genellikle çok büyük miktarda bilgiye ve bu verilere son derece hızlı bir şekilde sıralama, erişme, değiştirme ve depolama imkanına ihtiyaç duyar. Kurumsal seviyede bunun tahlilleri flash depolama ve bütünsel olarak yönetilen depolama altyapıları şeklinde karşımıza çıkar.
Sonuç
NPU’lar, sinir ağı operasyonlarını yürütmek için özel olarak tasarlanmış ve mimarisi buna göre oluşturulmuştur ve bu da onları Aİ/ML operasyonlarıyla alakalı küçük ve tekrarlayan vazifeleri ele almada özellikle etkili hale getiriyor.
Görünüşte GPU’lar da benzer şeyleri yapıyor. Sonuçta ikisi de küçük işlemleri eş zamanlı olarak gerçekleştirmek için tasarlanmış donanım bileşenleri. Bununla birlikte NPU’lar, matris çarpımları ve aktifleştirme fonksiyonları gibi misyonlar için optimizasyonları nedeniyle sinirsel iş yüklerinde besbelli bir avantaja sahip. Bu da NPU’ları, özellikle verimlilik ve hız açısından derin öğrenme hesaplamalarını ele almak için GPU’lardan üstün kılıyor.
Henüz son kullanıcılara yönelik NPU’lar üretilmiyor olsa da gelecekte ikisi arasında seçim yapma bahtınız olursa ve depolama tahliliniz bunun için yeterliyse tercihinizi NPU’dan yana kullanın. Elbette ortamızda GPU için “Ben bununla geldim, bununla giderim arkadaş” diyecek kişiler olacaktır. Kim bilir tahminen gelecekte GPU’lar NPU’ları bu konuda geçebilir.
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
06:22
06:22
News
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
Teknoloji
