Konumuz bir defa daha yapay zeka. 2022 yılından itibaren “AI” terimi çok sık duyar olduk, tahminen de teknoloji tarihinin en süratli ilerleyen sürecini yaşıyoruz. Ekseriyetle yapay zeka takviyeli platformlar, uygulamalar ve yaratıcı tahliller çok fazla ön plana çıkıyor. Her şeyin gerçekleşmesini sağlayan perde ardındaki “donanım” kısmı ise biraz gölgede kalıyor.
Müşteri hizmetleri misyonu gören robotlardan enteresan görsel ve görüntüler oluşturan uygulamalara kadar, yapay zeka çeşitli kesimlerde ihtilal yaratmakta. Ön planda olan yazılım tarafından fazla, bugün biraz “yapay zekayı akıllı hale getiren” donanımsal tahlillere göz atacağız.
- GPU Yapay Zeka ve Bilgi Sürece Nasıl Hakim Oldu?
Donanımsal yapay zeka dayanağı denildiğinde akıllara direkt “NPU (Neural Processing Unit-Nöral Süreç Birimi)” geliyor. NPU daha çok son kullanıcıya yönelik. Yapay zeka sunucularında ise gerçekleştirdiğimiz iş yüklerini çalıştırmak için muazzam donanım gücüne muhtaçlık var.
Yapay zeka donanımı, genel tabirle bu işle ile ilgili vazifeleri verimli bir biçimde gerçekleştirmek için tasarlanan özel bileşenlerdir. Öteki bir deyişle süratli bilgi sürece ve güç tasarrufu özellikleri sunmak üzere tasarlanan çipler ve entegre devreler. Bu donanımlar ayrıyeten yapay zeka algoritmalarını ve modellerini tesirli bir formda yürütmek için gerekli altyapıyı sağlamakta.
Yapay zeka donanımının makine tahsilindeki rolü, derin öğrenme modelleri için karmaşık programların yürütülmesine yardımcı olduğu için çok kıymetli. Dahası, CPU üzere klasik bilgisayar donanımlarına kıyasla çok sayıda süreci hızlandırarak algoritma eğitimi ve yürütme için gereken mühlet ve maliyet değerli 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 NVIDIA üzere şirketler önemli büyüme oranları gördü. AI furyasıyla birlikte NVIDIA’nın piyasa kıymeti 1 trilyon doları aşarak Tesla ve Meta üzere isimlerin önüne geçti.
Anlayacağınız, yapay zeka odaklı donanım üreten şirketler gelecekte daha fazla kelam sahibi olacak, bedeline paha katacak. Artık bu alanda misyon yapabilecek donanım cinslerine göz atalım.
Uç bilgi süreç, istemci bilgilerinin ağın etrafında, mümkün olduğunca kaynak kaynağa yakın bir yerde işlendiği dağıtılmış bir bilgi teknolojisi (BT) mimarisidir. Data, çağdaş işletmelerin can damarıdır, kritik iş süreçleri ve operasyonları üzerinde gerçek vakitli denetimi dayanaklar.
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 bilgileri işleyebilir ve kıymetli analitik süreçleri direkt datanın kaynağında gerçekleştirerek merkezi sistemlere data transferi muhtaçlığını ortadan kaldırabilir.
Edge computing için uygulamalar çok çeşitli ve kapsamlı. Otonom araçlarda, yüz tanıma sistemlerinde, akıllı kameralarda, dron’larda, taşınabilir tıbbi aygıtlarda ve öteki gerçek vakitli karar verme senaryolarında rastlamak mümkün.
Uç bilişim çiplerinin avantajları için başka bir parantez açmak gerekiyor. Birinci olarak, dataları kaynağına yakın bir yerde işleyerek gecikme mühletini büyük ölçüde azaltmakta ve yapay zeka ekosistemlerinin genel performansını artırmakta. Ayrıyeten buluta iletilmesi gereken bilgi ölçüsünü en aza indirerek güvenlik düzeyini en üst seviyeye çıkarıyor. İşte uç bilgi süreç alanında bilinen özel yapay zeka donanımlarından kimileri: Jetson Xavier NX, AMD EPYC Embedded 3000 Serisi, Jetson Nano, ARM Cortex-M55 ve ARM Ethos-U55.
Kuantum işlemci olarak da bilinen QPU, belli hesaplama çeşitlerini günümüz bilgisayarlarındaki işlemcilerden çok daha süratli yapmak için elektronlar yahut fotonlar üzere parçacıkların davranışını kullanan bir kuantum bilgisayarın beynidir.
Kuantum hesaplama, kuantum mekaniği prensiplerine dayalı olarak çalışan gerçek ve gelişmiş bir hesaplama sistemidir. Klasik bilgisayarlar bitleri kullanırken, kuantum hesaplama süreçleri gerçekleştirmek için kuantum bitlerini (kübitler) kullanır. Bu kübitler kuantum hesaplama sistemlerinin büyük bilgi kümelerini daha verimli bir biçimde 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 ihtilal yaratma potansiyeline sahip. Örneğin, ilaç keşfinde kuantum donanımı moleküllerin davranışını simüle edebilir ve araştırmacılara yeni ilaçları yanlışsız bir halde tanımlamada yardımcı olabilir. Misal biçimde materyal biliminde, iklim değişikliği iddialarına katkıda bulunabilir. Finans kesimi fiyat varsayım 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 sıkıntıları saniyeler içinde çözebilir.
- Doğruluk: Kuantum bilişim, AI modellerinin büyük ölçüde data ile daha kısa müddette eğitilmesine imkan tanıyarak varsayım ve tahlillerde daha yüksek doğruluk sağlamakta.
- İnovasyon: Kuantum hesaplama donanımı, daha evvel ulaşılamayan düzeylerde hesaplama gücü sunarak yeni gelişmeler ve atılımlar için imkan sağlıyor.
Daha evvel ASIC’lerden ayrıntılıca bahsetmiştik. ASIC’ler, muhakkak bir fonksiyonu yahut fonksiyonlar kümesini gerçekleştirmek için tasarlanmış özel yarı iletken devrelerdir. CPU’lar ve GPU’lar üzere genel hedefli işlemcilerin tersine, ASIC’ler makul bir uygulamanın ihtiyaçlarını karşılayacak formda uyarlanır. Belli bir işe yönelik olduğu için özel optimize edilir, böylece 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 rastgele bir mantıksal, bellek yahut analog bileşene sahip olabilir. Bununla birlikte, bir ASIC’in üretimi değerli ve vakit alıcıdır. Ayrıyeten FPGA üzere üretildikten sonra tekrar programlanamaz yahut değiştirilemez. Dijital sinyal sürece, grafik sürece yahut şifreleme üzere yüksek hacimli, düşük değişkenlik ve kararlı uygulamalar için çok daha uygun.
ASIC’leri kripto para madenciliğinin tanınan olduğu devirlerde duymuş olabilirsiniz. Maksadı, işinizin özel muhtaçlıklarını karşılamak için yapay zeka prosedürlerini hızlandırmak ve ekosistemdeki genel suratı artıran verimli bir altyapı sağlamak. Bir emele yönelik olarak tasarlanan yongalar, klasik merkezi süreç ünitelerine (CPU’lar) yahut grafik süreç ünitelerine (GPU’lar) kıyasla uygun maliyetli. Bunun nedeni, güç verimliliği ve üstün vazife performansı sağlanması.
Bu entegre devreler değerli hacimlerde bilgiyi işleyerek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde kıymetli rol oynayabiliyor. Metinlerin ve konuşma datalarının doğal lisan işlemesi de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanmak mümkün. Ayrıyeten karmaşık makine öğrenme sistemlerinin konseyimi ASIC’ler sayesinde daha kolay hale geliyor.
Nöromorfik donanım, insan beyninin işleyişini taklit etmeyi amaçlayan bilgisayar donanım teknolojisinde değerli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Bu yenilikçi donanım, insan hudut sistemini taklit edebilirken çalışan bir hudut ağı altyapısını benimsiyor. Ağ, nöron olarak isimlendirilen birbirine bağlı işlemcilerden oluşmakta.
Verileri sıralı olarak işleyen klâsik bilgi süreç donanımının bilakis, nöromorfik donanım paralel süreçlerde daha üstün. Paralel sürece kabiliyeti, ağın tıpkı anda birden fazla vazifesi yerine getirmesini sağlayarak sürat ve güç verimliliğini artırıyor.
Nöromorfik donanımın öbür cazip avantajları da var. Kapsamlı bilgi kümeleriyle eğitilebildiğinden imaj algılama, konuşma tanıma ve doğal lisan sürece üzere çok çeşitli uygulamalar için uygun. Ek olarak nöromorfik donanımın doğruluk oranı dikkat alımlı çünkü çok ölçüde datayı kullanarak süratle bilgi edinmek mümkün. İşte en değerli nöromorfik bilişim uygulamalarından kimileri:
- Otonom araçlar, çevreyi algılama ve yorumlama yeteneklerini geliştirmek için nöromorfik bilgi süreç donanımından yararlanıyor.
- Tıbbi teşhiste nöromorfik donanım, imaj algılama özelliklerine katkıda bulunarak hastalıkların tanımlanmasına yardımcı olabiliyor.
- Çeşitli IoT (Nesnelerin İnterneti) aygıtlarında kullanılabiliyor.
Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA), AI yazılımının uygulanması için kıymetli avantajlar sunan gelişmiş bir entegre devre. Özelleştirilebilir ve programlanabilir oldukları için yapay zeka ekosisteminin özel ihtiyaçlarını karşılamaya yatkın. İsmi de bu nedenle “sahada programlanabilir” formunda.
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 ahenk sağlayarak farklı karmaşıklık düzeylerindeki süreçleri gerçekleştirecek formda programlanabilmekte.
Salt okunur bir bellek yongası üzere çalışan lakin daha yüksek bir kapı kapasitesine sahip olan FPGA’ları isteğe bağı olarak yine programlamak mümkün. Senaryoya bağlı olarak birden çok defa programlama yapılabildiği için gelişen ihtiyaçlara nazaran ayarlamalara ve ölçeklenebilirliğe imkan sağlanıyor. Ayrıyeten FPGA dediğimiz tasarımlar geleneksel bilgi süreç donanımından daha verimli ve yapay zeka uygulamaları için uygun maliyetli bir mimari sunmakta.
Son tüketicilere yönelik olarak NPU’lara da ayrıyeten değinelim. Birçok sefer belirttiğimiz üzere, yapay zeka kullanan araçlar ayrıyeten iş gücüne muhtaçlık duyuyor. Kesime, 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 süreç mimarisine gereksinim duyuldu.
Merkezi süreç ünitesi (CPU) ve grafik süreç ünitesi (GPU) bir kenara, tüm yapay zeka misyonları için sıfırdan nöral süreç ünitesi (NPU) ismi 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. Ayrıyeten bu süreçte güç tüketimi düşerken pil ömrü de olumlu etkileniyor.
NPU Nedir?
Özünde NPU, makine tahsili algoritmalarını yürütmek için tasarlanmış özel bir işlemcidir. Klasik CPU ve GPU’ların bilakis, NPU’lar yapay hudut ağlarının ayrılmaz bir modülü olan karmaşık matematiksel hesaplamaları yürütmek için optimize ediliyor. Özel tasarlanan nöral işlemciler büyük ölçüde datayı paralel olarak sürece konusunda harika işler çıkarabiliyor. Böylece manzara tanıma, doğal lisan sürece ve yapay zeka ile ilgili öbür işler çok daha kolay biçimde halledilebiliyor. Örnek olarak GPU içine bir GPU entegre edilseydi, NPU obje algılama yahut imaj hızlandırma üzere muhakkak bir vazifeden sorumlu olabilirdi.
Sinir ağı süreçlerini ve yapay zeka misyonlarını hızlandırmak için tasarlanan Nöral Süreç Ünitesi, farklı olmaktan fazla CPU ve SoC’lerin içine entegre ediliyor. CPU’lar ve GPU’ların tersine, NPU’lar bilgi odaklı paralel bilgi süreç için optimize edilmekte. Çok sayıda misyonun yanı sıra, görüntüler ve imgeler üzere büyük multimedya datalarını işlemede ve hudut ağları için data işlemede epeyce verimli. Bilhassa konuşma tanıma, imajlı aramalarda art plan bulanıklaştırma ve obje algılama üzere fotoğraf/video düzenleme süreçlerinde çok yararlı olacak.
NPU da tıpkı biçimde bir entegre devre, lakin tek fonksiyonlu ASIC’lerden (Uygulamaya Özel Entegre Devreler) farklı. ASIC’ler tek bir maksat için tasarlanırken (bitcoin madenciliği gibi), NPU’lar daha fazla karmaşıklık ve esneklik sunarak ağ bilişiminin çeşitli taleplerini karşılayabiliyor. Bu da hudut ağı hesaplamalarının eşsiz ihtiyaçlarına nazaran uyarlanmış yazılım yahut donanımda özel programlama yoluyla mümkün hale geliyor.
Gelişen AI uygulamalarıyla birlikte hesaplama muhtaçlıklarını karşılamak için özel sistemlere olan gereksinim da artıyor. Kullanıcı kitlesi daima genişlerken işlenen bilgi ölçüsü da yükselmekte.
İşlemciler, hızlandırıcılar ve nöromorfik çiplerdeki yenilikler verimliliğe, sürate, güç tasarrufuna ve paralel hesaplamaya öncelik vermeye başladı. AI donanımlarının entegrasyonuyla birlikte aygıt üzerinde sürece, daha düşük gecikme müddeti ve gelişmiş saklılık sağlanmakta. Kuantum bilişim ve nöromorfik mühendislik ise insan gibisi öğrenme potansiyelinin kapılarını aralıyor.