GPU (Grafik İşleme Birimi)

Grafik İşlem Birimi (GPU), başlangıçta görüntülerin, videoların ve animasyonların ekran için oluşturulmasını ve işlenmesini hızlandırmak üzere tasarlanmış özel bir elektronik devredir. Bununla birlikte, son derece paralel mimarisi, büyük veri bloklarını aynı anda işlemede son derece verimli olmasını sağlar. Bu özellik, GPU'ları modern yapay zeka (AI) ve makine öğreniminin (ML) beygiri haline getirerek karmaşık modelleri eğitmek için gereken süreyi önemli ölçüde hızlandırmış ve daha sofistike AI çözümlerinin geliştirilmesine olanak sağlamıştır.

Ai ve Makine Öğreniminde Gpus'ın Rolü

Yapay zekada GPU'nun gücü, paralel işleme olarak bilinen bir kavram olan binlerce hesaplamayı aynı anda gerçekleştirme yeteneğinden kaynaklanmaktadır. Konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler) gibi derin öğrenme modelleri, binlerce küçük, bağımsız göreve bölünebilen matematiksel işlemler üzerine inşa edilmiştir. AlexNet mimarisi üzerine yapılan makale gibi çığır açan araştırmalar, CNN'lerin GPU'larda eğitilmesinin etkinliğini göstermiştir.

Binlerce çekirdeğe sahip bir GPU, bu görevleri paralel olarak yürütebilir ve model eğitimi için hesaplama süresini haftalar veya aylardan sadece günler veya saatlere indirebilir. Bu hızlanma, modeller üzerinde yineleme yapmak, farklı mimarileri denemek ve kapsamlı hiperparametre ayarlaması gerçekleştirmek için çok önemlidir. Bu işlemcilerin performansı genellikle FLOPS (Floating-Point Operations Per Second) cinsinden ölçülür.

Cpus ve Tpus Arasındaki Temel Farklar

GPU'lar, CPU'lar ve Tensör İşleme Birimleri (TPU 'lar) her tür işlemci olsa da, farklı görev türleri için optimize edilmişlerdir:

• CPU (Merkezi İşlem Birimi): Genel amaçlı bilgi işlem için tasarlanmıştır, sıralı görevlerde ve sistem işlemlerini yönetmede mükemmeldir. CPU'lar düşük gecikme süresi için optimize edilmiş birkaç güçlü çekirdeğe sahiptir. Ayrıntılı bir CPU ve GPU karşılaştırmasını okuyabilirsiniz.
• GPU (Grafik İşlem Birimi): Binlerce daha basit çekirdek ile paralel işlemler için optimize edilmiştir. Grafik oluşturma ve derin öğrenme modellerini eğitme gibi aynı anda parçalanabilen ve işlenebilen görevler için idealdir. NVIDIA ve AMD gibi üreticilerin GPU'ları yüksek performanslı bilgi işlemin (HPC) temel unsurlarıdır.
• TPU (Tensör İşleme Birimi): Makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için Google tarafından oluşturulan özel tasarımlı Uygulamaya Özel Entegre Devre (ASIC). Sinir ağlarında (NN), özellikle de TensorFlow gibi çerçevelerde yaygın olan büyük ölçekli matris hesaplamaları için son derece optimize edilmiştir.

GPU'lar, paralel görevler için yüksek performans ve çok çeşitli uygulamalar için esneklik arasında güçlü bir denge sunarak onları birçok yapay zeka geliştiricisi için tercih edilen bir seçenek haline getiriyor.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GPU hızlandırmanın etkisi çok sayıda yapay zeka uygulamasında açıkça görülmektedir. İşte öne çıkan iki örnek:

1. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak için bir dizi sensöre ihtiyaç duyar. GPU'lar, kameralardan ve LiDAR 'dan gelen devasa veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işlemek için gereklidir. Yayaları, diğer araçları ve yol işaretlerini tanımlamak için Ultralytics YOLO11 gibi nesne algılama modellerine güç vererek aracın kritik sürüş kararlarını anında almasını sağlarlar. Bu, otomotiv çözümlerinde modern yapay zekanın önemli bir bileşenidir.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: GPU'lar sağlık hizmetlerinde MRI ve CT gibi karmaşık tıbbi taramaların analizini hızlandırıyor. Nature Reviews Clinical Oncology gibi dergilerde ayrıntılı olarak açıklandığı üzere, yapay zekanın radyolojideki rolü giderek artıyor. GPU'larda çalışan modeller, tümörleri yüksek hassasiyetle tanımlamak için görüntü segmentasyonu gibi görevleri yerine getirerek radyologların daha hızlı ve daha doğru teşhisler koymasına yardımcı olabilir. Bu teknoloji, sağlık hizmetlerinde modern yapay zekanın temel taşıdır ve tıbbi görüntülerdeki tümörleri tespit etmek gibi uygulamalar için kullanılır.

Ekosistem ve Kullanım

Yapay zekada GPU'ların geniş çapta benimsenmesi, olgun ve sağlam bir ekosistem tarafından desteklenmektedir. NVIDIA'nın CUDA platformu, geliştiricilerin genel amaçlı bilgi işlem için NVIDIA GPU'ların gücünü ortaya çıkarmasına olanak tanıyan baskın bir paralel bilgi işlem çerçevesi ve programlama modelidir.

PyTorch ve TensorFlow gibi derin öğrenme çerçeveleri, GPU hızlandırmasından yararlanmak için yoğun bir şekilde optimize edilmiştir, bu da modelleri bu donanım üzerinde eğitmeyi kolaylaştırır. Bir geliştirme ortamı kurmak, Docker gibi konteynerleştirme araçları kullanılarak basitleştirilebilir. Rehberlik için Ultralytics Docker Hızlı Başlangıç kılavuzuna başvurabilirsiniz. Verimli model dağıtımı, hedef donanımda gerçek zamanlı çıkarım hızını en üst düzeye çıkarmak için genellikle TensorRT veya OpenVINO gibi araçları kullanarak daha fazla optimizasyon gerektirir. GPU özelliklerinden etkin bir şekilde yararlanmak için tasarlanmış çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedebilirsiniz. Veri kümelerinden dağıtıma kadar tüm iş akışını yönetmek, Ultralytics HUB gibi platformlar kullanılarak kolaylaştırılabilir.