CPU
Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde CPU'nun hayati rolünü keşfedin. Veri hazırlama, çıkarım ve GPU'lar/TPU'larla karşılaştırması hakkında bilgi edinin.
Bir Merkezi İşlem Birimi (CPU), bir bilgisayarın talimatları yürüten ve bir bilgi işlem cihazının içindeki işlemlerin çoğunu gerçekleştiren birincil bileşenidir. Genellikle bilgisayarın "beyni" olarak adlandırılır, temel görevi bir bilgisayar programını oluşturan talimat dizilerini yürütmektir. Makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) bağlamında, CPU, tüm sistemi yöneten, veri hazırlığını işleyen ve özel donanım için uygun olmayan görevleri yürüten temel bir unsurdur. Model eğitimi sırasında ağır hesaplamaların çoğunu gerçekleştirmese de, rolü eksiksiz bir AI iş akışı için vazgeçilmezdir.
CPU - GPU ve TPU Karşılaştırması
CPU'lar, GPU'lar ve TPU'lar arasındaki temel fark, mimarileri ve amaçlanan amaçlarında yatmaktadır:
- CPU: Sıralı görevlerin düşük gecikmeyle yürütülmesi için optimize edilmiş genel amaçlı bir işlemcidir. İşletim sistemini, kontrol akışını ve çok çeşitli hesaplamaları yönetmek için ideal olan birkaç güçlü çekirdeğe sahiptir. Önde gelen üreticileri arasında Intel ve AMD bulunur.
- GPU: Başlangıçta grafikler için tasarlanan GPU'lar, mimarileri nedeniyle artık yapay zeka için yaygın olarak kullanılmaktadır. Derin öğrenmede kullanılan matrisler gibi büyük veri bloklarının paralel işlenmesi için optimize edilmiş binlerce küçük çekirdeğe sahiptirler. Bu paralellik, Ultralytics YOLO11 gibi modellerin eğitimini önemli ölçüde hızlandırır.
- TPU: Google'ın özel donanımı, bir Uygulamaya Özel Entegre Devre (ASIC) olup, özellikle sinir ağlarında kullanılan tensör hesaplamalarını hızlandırmak için tasarlanmıştır. Bulut platformlarında TensorFlow ve PyTorch gibi çerçeveler için yüksek düzeyde optimize edilmiştir.
Model eğitimi için GPU'lara veya TPU'lara büyük ölçüde dayanan sistemlerde bile, CPU genel sistemi yönetir, hızlandırıcı için verileri hazırlar ve paralel hesaplama için optimize edilmemiş iş akışının bölümlerini işler. Bu ödünleşimleri anlamak, verimli model dağıtımı için çok önemlidir.
CPU Kullanarak Gerçek Dünya Yapay Zeka/Makine Öğrenimi Örnekleri
Özel donanım büyük ölçekli eğitimde başarılı olsa da, CPU'lar özellikle belirli kısıtlamaları olan ortamlarda birçok AI görevi için hayati öneme sahiptir.
- Doğal Dil İşleme (DDİ) Ön İşleme: Metin verileri eğitim veya çıkarım için bir modele beslenmeden önce önceden işlenmelidir. Metnin daha küçük birimlere ayrıldığı tokenizasyon gibi görevler, DDİ'de temeldir. Hugging Face'in Tokenizers'ı gibi kütüphaneler genellikle işlenen veriler bir GPU'ya gönderilmeden önce bu sıralı işlemleri CPU üzerinde verimli bir şekilde gerçekleştirir.
- Uç Cihaz Çıkarımı (Inference): Birçok Uç Yapay Zeka uygulaması, Raspberry Pi veya ARM mimarisine dayalı cihazlar gibi sınırlı güç ve hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda makine öğrenimi modellerini dağıtır. Bu senaryolarda, çıkarım (inference) genellikle doğrudan cihazın CPU'sunda çalışır. Temel nesne tespiti veya anahtar kelime belirleme gibi görevler için kabul edilebilir performans elde etmek için TensorFlow Lite veya OpenVINO araç seti gibi optimize edilmiş kütüphaneler kullanılır. Bu dağıtımların yönetimi, Ultralytics HUB gibi platformlar ve Docker gibi konteynerleştirme araçları aracılığıyla kolaylaştırılabilir.
CPU'nun yeteneklerini ve sınırlamalarını anlamak, veri toplama işleminden çeşitli donanım platformlarında verimli dağıtım elde etmeye kadar uçtan uca yapay zeka sistemleri tasarlamak ve optimize etmek için çok önemlidir. Bu, başarılı bir MLOps stratejisinin önemli bir yönüdür.
