Apple yıllardır çiplerinde NPU kullanıyor, dolayısıyla bunlar pek de yeni değil. Ancak yine de çeşitli endüstrilerde “bir sonraki büyük şey” olarak müjdelendikleri için her zamankinden daha önemliler.
NPU, özünde, makine öğrenimi algoritmalarını yürütmek için özel olarak tasarlanmış özel bir işlemci. Geleneksel CPU ve GPU’lardan farklı olarak NPU’lar, yapay sinir ağlarına entegre karmaşık matematiksel hesaplamaları yönetmek için optimize edildi.
Çok miktarda veriyi paralel olarak işlemede üstünler; bu da onları görüntü tanıma, doğal dil işleme ve yapay zeka ile ilgili diğer işlevler gibi görevler için ideal kılıyor. Örneğin, GPU içinde bir NPU’nuz varsa NPU, nesne algılama veya görüntü hızlandırma gibi belirli bir görevden sorumlu olabilir.
NPU, GPU ve CPU: Farkları anlamak
GPU’lar (grafik işleme birimleri) paralel işleme konusunda uzman ve genellikle makine öğreniminde kullanılıyor, NPU’lar ise uzmanlığı bir adım daha ileri taşıyor.
GPU’lar çok yönlü, grafik oluşturma ve paralel görevleri yerine getirmede mükemmel; CPU’lar (Merkezi İşlem Birimleri), çok çeşitli görevleri yerine getiren bir bilgisayarın genel amaçlı beyinleri.
Ancak NPU’lar derin öğrenme algoritmalarını hızlandırmak için özel olarak tasarlandı. Sinir ağları için gereken belirli işlemleri yürütmek üzere uyarlandı. Bu uzmanlık derecesi, teknoloinin belirli senaryolarda CPU’lara ve hatta GPU’lara kıyasla AI iş yükleri için önemli ölçüde daha yüksek performans sunmasına olanak tanıyor.
GPNPU: GPU ve NPU’nun birleşimi
GPU’ların ve NPU’ların güçlü yönlerini birleştirmeyi amaçlayan GPNPU (GPU-NPU hibrit) kavramı ortaya çıktı. GPNPU’lar, yapay zeka merkezli görevleri hızlandırmak içiN mimariyi entegre ederken GPU’ların paralel işleme özelliklerinden yararlanır. Bu kombinasyon, tek bir çipte çeşitli bilgi işlem ihtiyaçlarını karşılayarak çok yönlülük ile özel yapay zeka işleme arasında bir denge kurmayı amaçlıyor.
Makine öğrenimi algoritmaları ve NPU’lar
Makine öğrenimi algoritmaları yapay zeka uygulamalarının omurgasını oluşturur. Çoğu zaman yapay zeka ile karıştırılsa da makine öğrenimi bir tür yapay zeka olarak görülebilir. Bu algoritmalar, veri modellerinden öğrenir, açık programlama olmadan tahminler yapar ve kararlar verir. Dört tür makine öğrenimi algoritması vardır: denetimli, yarı denetimli, denetimsiz ve takviyeli.
NPU’lar, bu algoritmaların verimli bir şekilde yürütülmesinde, modelleri geliştirmek ve gerçek zamanlı tahminler yapmak için geniş veri kümelerinin işlendiği eğitim ve çıkarım gibi görevleri gerçekleştirmede çok önemli bir rol oynar.
NPU’ların geleceği
2024’te NPU’ların her yerde ortaya çıktığını görüyoruz; Intel’in Meteor Lake çipleri en belirgin olanı. Gelecekte ne kadar büyük bir anlaşma olacakları henüz bilinmiyor. Teorik olarak, gelişmiş yapay zeka yetenekleri, daha karmaşık uygulamalara ve gelişmiş otomasyona yol açacak ve çeşitli alanlarda daha erişilebilir hale gelecek.
Buradan itibaren yapay zeka odaklı uygulamalara olan talebin artmaya devam etmesi ve NPU’ların ön planda olması bekleniyor. Makine öğrenimi görevleri için optimize edilmiş özel mimarileri, NPU’ların bilgi işlem dünyasında ilerlemesine olanak tanıyor.
GPNPU’ların ve makine öğrenimi algoritmalarındaki ilerlemelerin birleşimi şüphesiz daha önce görmediğimiz ilerlemelere yol açacak, teknolojinin ilerlemesini hızlandıracak ve dijital manzaramızı yeniden şekillendirecek.
Şu anda, teknoloji çoğu insan için çok büyük bir şey gibi görünmeyebilir; yalnızca Zoom çağrısında arka planı bulanıklaştırmak veya makinenizde yerel olarak AI görüntü oluşturma işlemi gerçekleştirmek gibi bilgisayarınızda zaten yapabileceğiniz şeyleri hızlandırıyor.
Ancak gelecekte yapay zeka özellikleri giderek daha fazla uygulamaya geldikçe, bunların bilgisayarınızın önemli bir parçası haline gelmesi kaçınılmaz olabilir.
