Yapay Zeka (Aİ) Pc Alırken Nelere Dikkat Edilmeli?

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Yapay zeka kainatı genişlemeye devam ederken son periyotta “Aİ PC” şeklinde bir terim türedi. Intel, AMD, Apple ve Qualcomm dahil olmak üzere, artık tüm devler donanımlarına özel yapay zeka üniteleri (NPU) dahil etmeye başladı. Haliyle donanım tek başına yeterli değil. Bu donanımları kullanabilmek için yazılıma ve farklı uygulamalara ihtiyaç var.

• Bilmeniz Gereken Her Şey: Yapay Zeka (Aİ) PC Nedir?

Yakında alacağınız bir bilgisayarda Aİ PC, NPU, TOPS, Copilot+ gibi farklı isimlendirmelerle birlikte farklı şekilde isimlendirilmiş CPU serileri göreceksiniz. Biz de şimdiden sizi “yapay zeka bilgisayar” dünyasına hazırlayalım dedik. Bu tür bir bilgisayar alırken nelere dikkat etmeli, donanımsal olarak nelere bakmalısınız?

Bu bilgisayarları yapay zeka ve makine tahsili misyonlarını yerine getirmek üzere doğru donanım ve yazılım tahlilleriyle desteklenen, bazı ekstra özellikler içeren kişisel bir bilgisayar olarak düşünün. Tüm sorun bazı durumlarda yoğun olan yapay zeka ve makine tahsili iş yüklerini hızlandırmak, ihtiyaçları karşılayabilmek.

Peki yapay zeka iş yüklerinden kastımız ne? Stable Diffusion gibi üretken yapay zeka yazılımları, yerel dil modelleriyle desteklenen akıllı sohbet robotları, kapsamlı veri tahlili, yapay zeka modellerinin eğitimi ve karmaşık simülasyonlar ile sofistike yapay zeka odaklı uygulamaların çalıştırılması gibi geniş bir iş yükü yelpazesi var.

Şimdiye kadar daima sistemlere çoklu işlem gücü kazandıran güçlü işlemciler (CPU) ve grafiksel misyonların yanı sıra birçok alanda işleri hızlandıran ekran kartlarından (GPU) bahsettik. Ayrıca RAM ve hızlı depolama seçenekleri de değerliydi. Yeni nesil bilgisayarlar ise tamamen yeni bir şeye sahip: Yapay zeka misyonlarını mümkün olduğunca hızlı şekilde çalıştırmak üzere özel olarak tasarlanmış Nöral İşlem Üniteleri (Neural Processing Unit, NPU).

Bir Aİ PC’yi tanımlamak için bir araya gelen Intel ve Microsoft, yapay zeka bilgisayarın CPU, GPU ve NPU’ya ihtiyaç duyduğunu, ayrıca bu PC’lerdeki klavyede fizikî bir Microsoft Copilot tuşunun sahip olması gerektiğine karar verdi. Böylelikle Windows 11’e entegre olarak gelen yapay zeka robotu Copilot hızlıca çalıştırılabilecek.

Basının ve kesimin büyük bir kısmı, Intel’in Core Ultra “Meteor Lake” işlemcilerini sergilediği bir Aİ PC geliştirici programında paylaştığı Microsoft’un tanımı etrafında birleşmiş görünüyor. Bu tarifin üç ihtiyacı var:

• Bilgisayarların En yeni NPU, CPU ve GPU’ları içermesi.
• Microsoft Copilot ile birlikte sunulması.
• Klavyesinde Copilot tuşu bulunması.

NPU’ları tüm ayrıntılarıyla daha önce ele almıştık. Özel çiplerin belli bir performans düzeyini karşılaması gerekiyor ki, o çipe sahip olan bilgisayarlar “yapay zeka PC” klasmanına dahil olabilsin. Amaç ise yapay zeka misyonlarını yerine getirme konusunda daha hızlı, daha enerji verimli ve bilgilerin işlenmek üzere bulut tabanlı Aİ sunucularına gönderilmesi ihtiyacını ortadan kaldıran sistemler oluşturmak. Bu yaklaşım ile sistemlerin internet kontağından bağımsız olarak çalışabilmesi isteniyor ve dataların yerel olarak bilgisayarda saklanarak güvenirliğin artırılması hedefleniyor.

• Donanımda Yapay Zeka Desteği: NPU Nedir, Ne İşe Fayda?

Yapay zeka özellikli bir CPU’da aranması gereken şey Nöral İşlem Birimi (NPU). İşlemcilere entegre edilen bu donanım, ana işlemci çekirdeklerinin ve grafik yongalarının yükünü hafifleterek yapay zeka iş yüklerinin üstesinden gelmek için özel olarak tasarlandı. Günümüzde Intel, AMD, Apple ve Qualcomm gibi şirketler yapay zeka destekli işlemciler sunuyor. Şu anda Aİ performansı açısından bakabileceğimiz tek şey “TOPS” değerleri.

Başlamadan önce mevcuttaki Aİ PC’lerde bulunan işlemcilerin ayrıntılarını kısaca ele alalım, sonra ayrıntılara geçelim:

• Apple M4: macOS kullanıcıları için en düzgünü. macOS için tasarlanmış ve optimize edilmiş, rekabetçi performans ve uzun pil ömrü.
• AMD Ryzen Aİ 300 (Strix Point): Oyuncular için ülkü. Zen 5 mimarisi ise gelişmiş hesaplama performansı. Güçlü bir entegre GPU ile eşleştirilmiş yüksek performanslı çok iş parçacıklı CPU, onu oyun ve diğer yoğun misyonlar için ülkü hale getiriyor.
• Intel Core Ultra 200V (Lunar Lake): İstikrarlı performans. Performans ve pil verimliliği arasında iyi bir denge sunuyor. Oyun (özellikle E-spor oyunları), üretkenlik misyonları, medya ve genel web için uygun.
• Qualcomm Snapdragon X Elite: Pil açısından en verimli Windows Aİ işlemcisi. Windows Copilot Plus’ı yerel olarak destekleyen ilk işlemci. Genel üretkenlik, web taraması ve medya içerikleri için şahane.

Intel

Intel’in yapay zeka destekli ilk Core Ultra çipleri “Meteor Lake” kod ismini taşıyordu. Başlangıç olarak bu işlemcilerde yer alan ilk nesil NPU’lar 10 TOPS işlem performansı sunuyordu. Sonrasında ise baştan aşağı yenilenen “Lunar Lake” mimarisi tanıtıldı. Mobil işlemciler, yapay zeka iş yükleri için 48 TOPS performans sunan yeni nöral işlem birimi (NPU) ile birlikte sunulacak. Böylelikle Microsoft’un yeni nesil yapay zeka bilgisayarlar için şart koştuğu 40 TOPS NPU ihtiyacı rahatlıkla çarçabuk karşılanmış oldu. 48 TOPS sadece NPU’dan gelen güç.

Aslında Lunar Lake platformu çok daha fazla Aİ performansına sahip: CPU ve iGPU’yu hesaba kattığımızda toplamda 120 TOPS seviyesinde performans vaat ediliyor. Core Ultra 200V Serisinde Core Ultra 9 288V, Core Ultra 7 268V ve Core Ultra 5 238V gibi farklı modeller yer alacak. İşte yeni mimariye ait bazı ayrıntılar:

• Birleşik Bellek Mimarisi: LPDDR5 RAM, artık Intel Lunar Lake işlemcilerde SoC dizaynının bir parçası haline geliyor. Bu sayede RAM ve işlemci arasında veri transferi yapılırken daha yüksek bant genişliği ve daha düşük güç tüketimi sağlanıyor.
• 3nm Süreci: 3nm süreci ile Intel, Lunar Lake’e daha fazla transistör yerleştirerek performansı ve güç verimliliğini artırıyor.
• Entegre NPU: Lunar Lake SoC, INT8 hassasiyetinde 40 TOPS’a (saniyede Tera İşlem) kadar yapay zeka hesaplama yeteneği sağlayan altı NPU hesaplama motoru kullanmakta.
• Hyperthreading Devre Dışı: Sekiz çekirdeğin tamamında (dört performans çekirdeği ve dört verimlilik çekirdeği) performans yerine daha iyi pil ömrü için Hyper-Threading teknolojisi devre dışı bırakıldı.

AMD’nin Ryzen 8040 “Hawk Point” Serisi işlemcileri, ilk olarak 16 TOPS’luk performans sunan bir nöral işlem birimi taşıyordu. Kırmızı ekip, o zamanlar APU’ların bazı yapay zeka iş yüklerinde performansı 1.4 kata kadar artırdığını iddia ediyordu. Şirket daha sonra XDNA 2 mimarisine ve 50 TOPS performansa sahip Ryzen Aİ 300 Serisi mobil işlemcilerini piyasaya sürdü. 50 TOPS’luk performans düzeyi, Qualcomm’un gelecek vaat eden Snapdragon X Elite’i de dahil olmak üzere Windows PC’lere yönelik diğer tüm çipleri geride bırakıyor. Başka bir deyişle, Microsoft’un yeni nesil Aİ bilgisayarları için 40 TOPS ihtiyacını kolayca aşarak Copilot öğelerinin yerel olarak çalışmasına olanak tanıyor. En azından bu sözleri kaleme aldığımız sırada durum böyleydi. Ancak Aİ çip pazarında rekabet ateşi hiç sönmeyecek. Hemen aşağıda AMD’nin yeni işlemcilerine ait ayrıntıları bulabilirsiniz:

• Zen 5 Mikro Mimarisi: IPC ve genel performansta önemli iyileştirmeler sağlayan yeni Zen mimarisi.
• Entegre RDNA 3.5 Grafikler: Zati güçlü olan önceki RDNA 3 mimarisinin üzerinde iyileştirmeler yapıldı, böylelikle hem grafik hem de yapay zeka ile ilgili vazifelerde performans katkısı sağlandı.
• XDNA 2 NPU: Bir SoC üzerindeki en yüksek performanslı NPU. INT8 hassasiyetinde 50 TOPS’a kadar çıkabiliyor ve 40 TOPS ihtiyacı olan Copilot+ için ziyadesiyle yeterli.
• Block FP16: Performanstan çok az ödün vererek daha yüksek hassasiyetli yapay zeka iş yükleri.

Qualcomm, 45 TOPS performans sunan entegre Hexagon NPU’lara sahip Snapdragon X Seçkine ve Snapdragon X Plus yongalarıyla daha erken sahneye çıktı. Piyasaya sürülen ilk Microsoft Copilot+ bilgisayarlar Snapdragon X işlemcilerle birlikte geliyor.

Böylelikle ARM mimarili işlemciler dizüstü bilgisayarda daha fazla yer bulmaya başlayacak. Snapdragon X işlemciler, birçok Windows bilgisayarda bulunan normal CISC (Karmaşık Komut Seti Hesaplama) yerine RISC (Azaltılmış Komut Seti Hesaplama) tasarım ideolojisini benimsiyor. Güçlü bir SoC ile eşleştirilmiş RISC mimarisi, Qualcomm’un işlemcilerini aynı yüksek performanslı RISC işlemciler olan Apple’ın M Serisi yongalarıyla karşı karşıya getiriyor.

Apple

Apple aslında yıllardır çiplerinde NPU kullanıyordu, yani bu yeni bir şey değil. Ancak tüm markaların yapay zeka süreçlerini benimsemesi, yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte yeni bir furya başladı. Bu arada Apple’ın M3 işlemcileri 18 TOPS NPU performansı sunuyor, lakin Apple cephesinin Microsoft ihtiyaçlarıyla ve Windows işletim sistemiyle bir bağı yok.

• Apple M3 Max ve NVİDİA GPU Yapay Zeka Karşılaştırması – CES 2024 #41

Diğer yandan Apple’ın M4 çipi 3nm üretim teknolojisi, çipe entegre bellek, çiplet tasarımı ve hibrit mimari gibi M3 ile benzer teknolojiler kullanıyor. En son iPad Pro’ya entegre edilen M4, 16 çekirdeğe ve 35 TOPS performansa sahip.

İsterseniz son olarak amiral gemisi işlemci modellerini tablo halinde inceleyelim:

TOPS Nedir? Yapay Zeka Performansı Nasıl Ölçülüyor?

Geçmişte donanımların ürettiği teraflop (TFLOP) performansına bazen değiniyorduk. Tam olarak aynı olmasa da yapay zeka performansı benzer şekilde “TOPS” ile ifade ediliyor. Açılımı Tera Operations Per Second (Saniyede Tera İşlem) şeklinde. Buradaki tera, trilyonlar anlamına geliyor.

Bu arada hatırlatmadan geçmeyelim, bu performans sadece işlemcilerin içindeki yer alan NPU’lar ile üretilmeyecek. Bazı iGPU’lar (entegre GPU) ve harici GPU’lar da önemli oranlarda yapay zeka performansı sunabiliyor. Örneğin GeForce RTX 4090, toplamda yaklaşık 1.321 TOPS gibi bir değere ulaşabiliyor.

Bir bilgisayarın performansını ölçmek için sentetik kıyaslama sonuçları veya gerçek dünya sonuçlarına bakıyorduk. Yapay zeka bilgisayarları ve yeni NPU’lar ile performansı pahalandırmak daha soyut bir hal alıyor.

“TOPS” ifadesi NPU performansını ölçmenin tek yolu olmayabilir, ancak tüketiciler şimdilik buna dikkat etmeli. TOPS değeri, alıcılara yapay zeka bilgisayarlarının belirli misyonları yerine getirebilmesini istiyorlarsa nelere dikkat etmeleri gerektiği konusunda bir fikir verebilir.

Sadece TOPS Kıymetlerine Bakmamak Gerekiyor

Ancak ham TOPS sayıları her şey değildir. NPU dediğimiz ünitenin önceliği yapay zekaya özgü misyonları yerine getirmek. Haliyle bilgisayarın başında 7/24 Aİ iş yükleriyle uğraşmıyoruz, bu nedenle günlük bilgi işlem gereksinimlerinizi karşılayabilecek bir işlemci isteyeceksiniz. NPU performansının yanı sıra, tıpkı evvelden olduğu gibi tek çekirdek ve çoklu çekirdek performansını iyi dengeleyen işlemcilere bakmaya devam edin. Intel ve AMD, yapay zeka yeteneklerinin yanı sıra güçlü genel bilgi işlem performansı sunan sağlam seçenekler sunuyor.

Masaüstü Platform

Açıkçası “Aİ PC” denildiğinde ilk olarak dizüstü bilgisayarlara öncelik verildi. Masaüstü CPU’lar ise biraz arkadan gelecek. CES 2024’te duyurulan AMD Ryzen 8000G işlemcilerle birlikte NPU dediğimiz üniteler ilk kez masaüstü platforma gelmişti. Ryzen 8000G, yapay zeka iş yüklerinde performansı artırmak için entegre yüksek performanslı Sinir Sürece Birimi (Neural Processing Unit-NPU) motoruna sahip dünyanın ilk masaüstü APU’ları oldu.

Diğer yandan Intel, “Arrow Lake” veya “Arrow Lake Refresh” kod isimli masaüstü işlemcilerini entegre yapay zeka çipleriyle piyasaya sürmeye hazırlanıyor. 2024 yılında piyasaya sürülmesi beklenen CPU’lar muhtemelen NPU ile birlikte gelecek. Gelmese bile, yeni Refresh yongalar kesinlikle NPU ile donatılacak.

Yapay zeka konusu sizin için kıymetliyse kesinlikle NVİDİA markalı bir GPU tercih etmelisiniz. Bildiğiniz üzere yeşil takım, RTX 2000 Serisinden beri grafik işlemcilerinde Tensor Çekirdekleri kullanıyor. Yani RTX 2060’tan RTX 4090’a kadar olan RTX yongalar, tüketici sınıfı donanımlarda yapay zeka performansıyla ön plana çıkıyor. NVİDİA’yı başkalarından ayıran şey, CUDA ekosistemi ve Tensor gibi yapay zeka iş yükleri için yazılım desteği ve optimizasyon açısından büyük bir avantaj sağlayan teknolojileri.

• Tensor ve Ray Tracing Çekirdeği Nedir, Ne İşe Fayda?

AMD de RDNA mimarisiyle birlikte önemli adımlar atmaya başladı. Bu GPU’lar, yerel yapay zeka iş yükleri ve büyük ölçekli makine tahsili misyonları için rekabetçi performans sunan yapay zeka hızlandırması düşünülerek tasarlandı. Şimdi NVİDİA ile aynı düzeyde yazılım ekosistemine sahip olmasalar da, özellikle çok fazla performanstan ödün vermeden daha bütçe dostu bir seçenek arıyorsanız AMD ekran kartlarına da bakabilirsiniz. Ancak bu konuda tartışmasız olarak listenin ilk başına NVİDİA yazılır.

Harici GPU pazarında yeni bir oyuncu olan Intel de Arc GPU’ları ile ses getiriyor. Bu özellikle ilgi çekici çünkü Intel’in Core Ultra işlemcilerinde gelişmiş entegre grafik yongaları yer alıyor. Böylelikle yapay zeka işlerini sıkıntısızca halledebilmek için entegre çalışan gelişmiş CPU-GPU kombinasyonu sunuyorlar. Mavililer ayrıca yazılım tarafında da yenilikler getirmeye çalışıyor. Aİ Playground uygulaması, yeni başlayanların bilgisayarlarında Aİ ile daha kolay ilgilenmelerini sağlayan beğenilen bir yenilik olmuştu.

Qualcomm tarafına gelince, Snapdragon X Seçkine ve Snapdragon X Plus çipleri yapay zeka sürece performansını artırmak için güçlendirilmiş entegre Adreno GPU’larla birlikte geliyor.

Bu arada kısa bir not düşecek olursak, yapay zeka performansı söz konusu olduğunda paralel hesaplama marifetleriyle bilinen GPU’lar çok başarılı. NVİDİA, geçmişte RTX 4000 serisi GPU’ları bazı rakipleriyle karşılaştıran yapay zeka odaklı birkaç kıyaslama paylaşmıştı. RTX 4090 Mobil, RTX 4050 Mobil ve Apple Macbook Pro M3 Max yongaları Stable Diffusion, Arnold, Blender, Chaos V-ray, Octane, Adobe Premier Pro Enhance Speech, DaVinci Resolve ve ON1 Resize Aİ gibi yapay zeka kullanan çeşitli içerik oluşturma uygulamalarında karşılaştıran bir kıyaslama paylaştı.

Karşılaştırmalara göre RTX 4090 Mobil GPU, en uç durumlarda M3 Max donanımlı Macbook Pro’dan 7 kattan fazla daha iyi performans gösterebiliyor. RTX 4050 Mobil GPU ise aynı Macbook Pro’dan 2 kattan fazla daha iyi performans sağlama potansiyeline sahip. Ortalama olarak mobil RTX 4090 M3 Max’ten 5 kat daha iyi performans gösterirken, RTX 4050 LT %50-100 oranında daha iyi performans gösterdi.

NVİDİA, her yeni GPU mimarisiyle birlikte aynı zamanda yeni nesil Tensor çekirdeklerini de kullanıma açıyor. Yeni serilerle birlikte Tensor Çekirdeklerinin performansı artıyor. CUDA Çekirdekleri ve Tensor Çekirdeklerinin gelişimiyle birlikte yapay zeka çıktı performansı da üst noktaya taşınıyor.

Son olarak güç tüketimi ve soğutma mevzularını da unutmamak gerekiyor. Yüksek performanslı yapay zeka iş yükleri GPU’ları sonlarına kadar zorlayabilir. Bu nedenle Aİ bilgisayarınızın güç kaynağının ve soğutma tahlilinin seçtiğiniz GPU’yu kaldırabileceğinden emin olun. Bilgisayarınız çok ısındığı için performansın düşmesini istemezsiniz elbette.

Normalde bir bilgisayar alırken esasen RAM özelliklerini zati kontrol edersiniz, ancak burada yapay zeka için bellek konusunu ayrıca ele alacağız. Yerel yapay zeka modellerini, özellikle de büyük dil modellerini (LLM’ler) çalıştırmak inanılmaz derecede yoğun bellek gerektiriyor. Belirttiğimiz gibi Microsoft, Aİ bilgisayarlar için asgarî 16 GB kapasiteli bellekleri şart koşuyor.

Dell XPS 13 gibi 8 GB RAM’e sahip birkaç model de var. Ancak bu sizi yanıltmasın, 16 GB’ın altına düşmemeye çalışın. Yapay zeka iş yükleri için bellek kapasitesi aslında önemli lakin aslında oyun oynuyorsanız artık bellek tüketimi çok artmış durumda. Yapay zeka vazifelerini yerel olarak çalıştırma konusunda ciddiyseniz 16 GB’tan daha azına razı olmamanızı tavsiye ediyoruz. Elbette bütçe elveriyorsa 32 GB’a çıkılabilir.

• DDR4 vs DDR5 RAM: Performans Farkı Var mı?

Dikkate alınması gereken bir diğer faktör de RAM çeşidi. Yapay zeka bilgisayarlar için en son DDR standardına, yani DDR5’e göz atmanızda yarar var. DDR5, yapay zeka da dahil olmak üzere bazı şartlarda performansı gözle görülebilir oranda artırabiliyor.

Bir yapay zeka bilgisayarı masaya yatırıldığında, yazılım ekosistemi de en az donanım özellikleri kadar kıymetlidir. Ancak yazılım tarafı biraz daha açık uçlu. Microsoft, Windows 11’e özel olmak kaydıyla daima yeni özellikler geliştiriyor. Şirket, Windows Copilot ve Windows Studio Effects gibi özelliklerin kullanıcı tecrübesinin merkezi haline gelmesiyle yapay zeka entegrasyonuna büyük yatırım yapıyor. Ayrıca farklı şirketler de çeşitli yazılımlarına yapay zeka özellikleri dahil etmeye devam ediyor. Yeni bir Aİ PC kullanmak istiyorsanız Windows 11’den başka dermanınız yok.

Ek olarak, bir dizüstü bilgisayar almak istiyorsanız özel Copilot tuşuna sahip dizüstü bilgisayarlara bakmaya önem gösterin. Bu tuş, gerçek bir yapay zeka bilgisayarına baktığınızın kesin bir işareti.

Yapay zeka konusunda öncü olmak isteyen şirket ASUS, Dell, Acer, Samsung, HP, Lenovo, Samsung ve Microsoft’un Surface markalı dizüstü bilgisayarlarıyla Copilot+ PC’leri tanıttı. Bunların hepsi şu an için Qualcomm’un Snapdragon X Elite ve Plus işlemcilerini kullanıyor, ancak Microsoft yakında çıkacak olan AMD Ryzen Aİ 300 “Strix Point” ve Intel Core Ultra 200V “Lunar Lake” yongalarının da uygun olabileceğini söyledi.

Copilot+ PC olarak kabul edilebilmesi için bilgisayarların en az 16 GB RAM, 256 GB depolama alanı ve 40 TOPS (saniyede trilyonlarca işlem) yapabilen yerleşik bir NPU’ya sahip olması gerekiyor. Biraz önce de bahsettiğimiz gibi, Qualcomm Snapdragon X Seçkine SoC’lerde yer alan NPU 45 TOPS’luk performans üretebiliyor.

Ne yazık ki, marka fark etmeksizin eski nesil işlemciye sahipseniz yeni Aİ özelliklerinden yoksun kalacaksınız. NPU’dan mahrum dizüstü ve masaüstü bilgisayar kullanıcıları, muhtemelen kalıcı olarak bu işin dışında kalacak.

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