Yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojileri, akıllı uygulamaların gelişimini hızlandırmaktadır. Giderek karmaşıklaşan uygulamalarla başa çıkabilmek için şirketler CPU, GPU ve TPU olmak üzere sürekli olarak işlemci ve hızlandırıcılar geliştirmektedir. Sorun şu: Şirketler, yapay zeka uygulamalarının aşırı taleplerini karşılamak için tüm sistemlerin performansını nasıl artırabilir? Cevap, derin öğrenme modellerini çalıştırmak için CPU'ları destekleyen GPU'ların ve TPU'ların geliştirilmesinden gelebilir. İşte tam da bu nedenle, daha iyi performans ve verimlilik için sürekli gelişen teknolojilere ayak uydurmak için CPU, GPU ve TPU'nun arkasındaki teknolojileri anlamak önemlidir.

CPU ile GPU ve TPU arasındaki fark nedir veya bilgisayar mimarisinde nasıl çalışırlar? sorularının cevabını arıyorsanız, bu blog yazısını okumak CPU, GPU ve TPU hakkındaki sorularınızın bazılarını cevaplamanıza yardımcı olabilir.

 

CPU Vs. GPU Vs. TPU 

Temel olarak, CPU, GPU ve TPU arasındaki fark; CPU'nun bilgisayarın beyni olarak çalışan ve genel amaçlı programlama için ideal olacak şekilde tasarlanmış bir işlem birimi olmasıdır. Buna karşılık GPU, bilgisayar grafiklerini ve yapay zeka iş yüklerini hızlandıran bir performans arttırıcıdır. TPU ise Google tarafından özel olarak geliştirilmiş olup, TensorFlow (belirli bir makine öğrenimi çerçevesi) gibi makine öğrenimi iş yüklerini hızlandıran bir işlemcidir.

 

 

CPU NEDİR?

Central Processing Unit yani Türkçesiyle Merkezi İşlem Birimi (CPU), tüm akıllı cihazlarınızın içinde bulunan çekirdek işlemcidir. CPU, birkaç güçlü çekirdek ve büyük önbellek belleği ile tasarlanmış, genel amaçlı bir işlemcidir. Bu sayede aynı anda birden fazla yazılım iş parçacığını çalıştırmasını sağlar. Bir CPU, bir orkestrada şef gibidir; sistem için birçok işlemsel işlevi yerine getirmek üzere hafızadan ekran kartına kadar diğer tüm bileşenleri kontrol eder.

Bir CPU en azından tek bir işlemci çekirdeğine sahiptir, ancak zamanla daha fazla çekirdek içerecek şekilde gelişmiştir. Birden fazla çekirdeğe sahip olmak, CPU'ya çoklu iş parçacıklığı (multithreading) gerçekleştirme yeteneği kazandırır. Bu teknoloji, CPU'nun tek bir çekirdek üzerinde aynı anda iki yürütme hattı (iş parçacığı) gerçekleştirmesini sağlar. Dahası, modern CPU'lar artık iki ila altı çekirdeğe sahiptir ve bazıları veri merkezi için ayrılmış kurumsal düzey CPU'larda sekiz ila 64 çekirdek bile bulunabilir.

CPU Özellikleri Özeti:

• Birkaç Çekirdeğe Sahiptir
• Düşük Gecikme Süresi
• Seri İşlemde Uzmanlaşmıştır
• Aynı Anda Bir Avuç İşlemi Yürütme Yeteneğine Sahiptir
• Yineleyen Sinir Ağları (RNN'ler) için en yüksek FLOPS kullanımına sahiptir
• Büyük bellek kapasitesi sayesinde en büyük modeli destekler
• Düzensiz hesaplamalar (örneğin, küçük gruplar, MatMul dışı hesaplamalar) için çok daha esnek ve programlanabilirdir

 

GPU NEDİR?

Graphics Processing Unit  yani Grafik İşlem Birimi (GPU), CPU ile birlikte çalışan bir performans hızlandırıcı olarak görev yapan özel bir işlemcidir. Bir CPU'ya kıyasla, GPU karmaşık problemleri binlerce hatta milyonlarca ayrı göreve parçalayabilen ve bunları paralel olarak çalıştırabilen binlerce çekirdeğe sahiptir. Paralel işlem, grafik işleme, video oluşturma, makine öğrenimi ve hatta Bitcoin gibi kripto para birimleri için madencilik gibi çeşitli uygulamaları optimize etmek için binlerce GPU çekirdeğini kullanır.

Geçtiğimiz on yıl içinde, GPU'lar derin öğrenme gelişimi için vazgeçilmez hale geldi. Büyük matris işlemlerini hızlandırma ve karmaşık hassasiyetli matris hesaplamalarını tek bir işlemde gerçekleştirme yeteneğiyle, GPU'lar derin öğrenmeyi yüksek hızda hızlandırabilir. Bu paralel işlem teknolojisi, GPU'yu dünya çapında yapay zeka (AI) patlamasını ateşleyen modern süper bilgisayarların önemli bir parçası haline getirir.

GPU Özellikleri Özeti:

• Binlerce Çekirdeğe Sahiptir
• Yüksek Verim
• Paralel İşlem İçin Uzmanlaşmıştır
• Aynı Anda Binlerce İşlemi Yürütme Yeteneğine Sahiptir

 

TPU NEDİR?

TPU(Tensor Processing Units), Uygulamaya Özel Entegre Devreler (ASIC) anlamına gelen Tensör İşlem Birimleri'dir. TPU'lar Google tarafından sıfırdan tasarlanmıştır; Google 2015 yılında TPU'ları kullanmaya başlamış ve 2018'de bunları halka açmıştır. TPU'lar bulut tabanlı veya çipin daha küçük bir versiyonu olarak mevcuttur. Bulut TPU'ları, TensorFlow yazılımında nörönal ağ makine öğrenmesini hızlandırmak için yoğun vektör ve matris hesaplamalarını gerçekleştirirken inanılmaz derecede hızlıdır. TensorFlow, Google Brain Team tarafından geliştirilmiş, açık kaynaklı bir makine öğrenimi platformudur. Geliştiricilerin, araştırmacıların ve işletmelerin, Cloud TPU donanımı tarafından desteklenen yüksek düzeyli TensorFlow API'lerinde yapay zeka modellerini çalıştırmalarına ve işletmelerine yardımcı olur. TPU'lar, büyük ve karmaşık nöronal ağ modelleri eğitiminde doğruluk süresini en aza indirir. TPU'lar ile birlikte, daha önce GPU'larda eğitimi haftalar alan derin öğrenme modelleri artık TPU'larda yalnızca birkaç saat sürmektedir.

TPU Özellikleri Özeti:

• Matris İşleme için Özel Donanım
• Yüksek Gecikme (CPU ile karşılaştırıldığında)
• Çok Yüksek Verim
• Aşırı Paralel İşlem ile Hesaplama
• Büyük gruplar ve CNN'ler (konvolüsional sinir ağı) için yüksek derecede optimize edilmiştir

ICC Dijital Endüstriyel Teknolojiler Ltd. Şti.

Osmangazi Mahallesi Atayolu Caddesi No:108 Gate Of Anatolia Ticari Blok Ofis 1 Sancaktepe / İstanbul / Türkiye
Telefon: +90 216 510 66 96
E-Posta: info@icc.com.tr
Web: https://www.icc.com.tr
Mersis No: 0211069647300014