GPU (Grafik İşleme Birimi)

Grafik İşleme BirimiGPU), başlangıçta grafiklerin oluşturulmasını ve görüntülenmesini hızlandırmak için tasarlanmış özel bir elektronik devredir. bilgisayar grafiklerinin ve görüntülerinin oluşturulması. Her ne kadar Kökleri oyun ve video işleme alanlarına dayanan GPU , aşağıdakiler nedeniyle modern bilgi işlem için kritik bir bileşen haline gelmiştir benzersiz mimarisi. Görevleri sırayla yerine getiren standart bir işlemcinin aksine, bir GPU binlerce işlemciden oluşur. büyük veri bloklarını aynı anda işleyebilen daha küçük, verimli çekirdekler. Bu paralel mimari GPU'ları şu alanlarda vazgeçilmez hale getirdi Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML), burada büyük ölçüde karmaşık algoritmaları eğitmek için gereken süreyi azaltır.

Paralel Hesaplamanın Gücü

Bir GPU 'nun temel avantajı paralel hesaplamada yatmaktadır. Modern YZ iş yükleri, özellikle de aşağıdakileri içerenler Derin Öğrenme (DL) ve Sinir Ağları (NN), büyük ölçüde matrise dayanır hesaplama açısından yoğun ancak tekrarlayan işlemler. Bir GPU bu görevleri binlerce işlemcisine bölebilir. çekirdekleri, hepsini bir kerede çalıştırır.

Bu kabiliyet, Avrupa Komisyonu'nun başarısı ile ünlüdür. GPU'ların eğitilebileceğini gösteren AlexNet mimarisi Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) geleneksel işlemcilerden önemli ölçüde daha hızlıdır. Günümüzde bu hızlandırma, araştırmacıların model eğitiminin haftalar yerine saatler içinde tamamlanması. Hesaplamalı Bu cihazların verimi genellikle FLOPS (Floating Point Operations Per Second), bir standart yüksek performanslı hesaplama için metrik.

Donanım Farklılıkları: GPU vs. CPU vs. TPU

GPU'ların donanım dünyasında nereye oturduğunu anlamak için onları diğer yaygın işlemcilerle karşılaştırmak faydalı olacaktır:

• CPU (Merkezi İşlem Birimi): CPU , bir bilgisayarın genel amaçlı "beynidir" ve daha az sayıda, daha güçlü çekirdeklerle tasarlanmıştır. Sıralı görevleri ve karmaşık mantığı ele alır. İşletim sistemlerini çalıştırmak için idealdir, ancak aşağıdakiler için daha az verimlidir Yapay zekanın gerektirdiği devasa paralellik.
• GPU (Grafik İşlem Birimi): Verim için optimize edilen GPU , paralel görevlerde mükemmeldir. Liderlik gibi üreticiler NVIDIA ve AMD aşağıdakiler gibi sağlam ekosistemler sağlar CUDA ve ROCm, geliştiricilerin bu gücü doğrudan kullanmasına olanak tanır yapay zeka uygulamaları için.
• TPU Tensor İşleme Birimi): TPU , aşağıdakiler tarafından geliştirilen uygulamaya özel bir entegre devredir (ASIC) Özellikle makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için Google Cloud. TPU'lar tensor işlemleri için oldukça verimli olsa da TensorFlowGPU'lar daha geniş bir kullanıcı kitlesi için daha çok yönlü görev yelpazesi.

Yapay Zekada Gerçek Dünya Uygulamaları

GPU hızlandırmanın uygulanması, çeşitli sektörlerdeki yenilikleri körükledi:

• Otonom Sürüş: Kendi kendine giden araçlar, kameralardan ve radardan gelen verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesini gerektirir, ve LiDAR sensörleri. GPU'lar güç sağlar Tanımlayan Nesne Algılama modelleri Yayalar, diğer araçlar ve trafik işaretleri anında Otomotivde Yapay Zeka.
• Tıbbi Görüntüleme: GPU'lar sağlık hizmetlerinde MRI gibi yüksek çözünürlüklü taramaların analizini hızlandırıyor ve CT'ler. Görüntü Segmentasyon modellerini etkinleştirirler tümörleri veya organları tam olarak tanımlamak için radyologların daha hızlı ve daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olur. Bu teknolojisinin ilerlemesi için hayati önem taşımaktadır. Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka.

Model Eğitimi için GPU'lardan Yararlanma

Kullanırken ultralytics paketini kullanarak, bir GPU kullanmak eğitim sürecini büyük ölçüde hızlandırabilir. Bu kütüphanesi otomatik donanım algılamayı destekler, ancak kullanıcılar GPU 'nun doğru olduğundan emin olmak için cihazı manuel olarak da belirleyebilirler. kullanılmış.

Aşağıdaki örnekte bir YOLO11 modelinin mevcut ilk GPU üzerinde nasıl eğitileceği gösterilmektedir:

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load a pretrained YOLO11 model

# Train the model using the GPU (device=0)
# This command utilizes the parallel processing power of the GPU
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, device=0)

Optimizasyon ve Edge Dağıtımı

GPU'lar eğitimin ötesinde şu alanlarda da önemli bir rol oynamaktadır Model Dağıtımı. Aşağıdakileri gerektiren uygulamalar için Gerçek Zamanlı Çıkarım, eğitilmiş modeller genellikle gibi araçlar kullanılarak optimize edilmiştir. NVIDIA TensorRT veya ONNX Çalışma Zamanı. Bu araçlar, sinir ağını en üst düzeye çıkarmak için yeniden yapılandırır. GPU'nun özel mimarisi, gecikmeyi azaltır. Dahası, Türkiye'de Edge AI, kompakt teknolojilerin gelişmesine yol açmıştır, gelişmiş teknolojileri çalıştırabilen güç tasarruflu GPU'lar Bilgisayarlı Görme (CV) görevleri doğrudan yerel Cihazlar, bulut bağlantısına olan bağımlılığı azaltır.