TPU (Tensör İşleme Birimi)

Bir Tensör İşleme Birimi veya TPU, Google tarafından özellikle makine öğrenimi (ML) ve derin öğrenme iş yükleri için geliştirilmiş özel yapım bir donanım hızlandırıcısı türüdür. Bu uygulamaya özel entegre devreler (ASIC'ler), sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için temel olan tensör ve matris hesaplamalarını önemli ölçüde hızlandırmak için tasarlanmıştır. TPU'lar, büyük ölçekli makine öğrenimi görevleri için yüksek performans ve güç verimliliği sağlamak üzere tasarlanmıştır ve bu da onları modern yapay zeka altyapısında önemli bir bileşen haline getirir.

TPU'lar Nasıl Çalışır

TPU'lar, yapay zeka modellerinin gerektirdiği muazzam hesaplama hacmini karşılamak üzere tasarlanmıştır. Mimarileri, sinir ağlarındaki temel matematiksel işlem olan matris çarpımı için yüksek düzeyde optimize edilmiştir. Genel amaçlı işlemcilerden farklı olarak, TPU'lar yüksek verimli, düşük hassasiyetli aritmetiğe odaklanır ve bu da derin öğrenme modellerinin doğasına çok uygundur. Büyük veri kümelerini paralel olarak işleyerek, hem model eğitimi hem de gerçek zamanlı çıkarım için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilirler. En yaygın olarak Google Cloud Platformu aracılığıyla erişilirler ve TensorFlow ve PyTorch gibi ML çerçeveleriyle sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

TPU'lar, günümüzde mevcut olan en zorlu yapay zeka uygulamalarından bazılarına güç sağlamada etkilidir.

1. Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) Eğitimi: Google, arama motorunun ve Gemini gibi konuşma yapay zekasının arkasındaki modeller de dahil olmak üzere, en gelişmiş temel modellerini eğitmek için TPU Pod'ları olarak bilinen büyük TPU kümeleri kullanır. TPU Pod'larının muazzam paralel hesaplama yeteneği, diğer donanımlarda alacağından çok daha kısa sürede trilyonlarca parametreye sahip modelleri eğitmelerini sağlar.
2. Google Hizmetlerine Güç Verme: TPU'lar, çok sayıda Google ürününde çıkarım için kullanılır. Örneğin, Google Fotoğraflar'da, insanlar, nesneler ve sahneleri aramak için hızlı görüntü tanımayı mümkün kılarlar. Benzer şekilde, Google Translate'te gerçek zamanlı çeviriye güç verirler ve Google Asistan'da konuşma tanıma için kullanılırlar. DeepMind ayrıca, dünyanın en iyi Go oyuncusunu yenen yapay zeka AlphaGo'yu eğitmek için TPU'ları kullandı.

TPU'lar - GPU'lar - CPU'lar Karşılaştırması

TPU'lar, GPU'lar ve CPU'lar işlemci olsalar da, çok farklı amaçlar için tasarlanmıştır.

• CPU (Merkezi İşlem Birimi - Central Processing Unit): Genel amaçlı görevler için tasarlanmış bir bilgisayarın "beyni". Bir CPU, çok çeşitli talimatları sıralı olarak işlemede mükemmeldir, bu da onu işletim sistemlerini ve standart yazılımları çalıştırmak için gerekli kılar, ancak yapay zekadaki devasa paralel hesaplamalar için daha az verimlidir.
• GPU (Grafik İşleme Birimi): Başlangıçta grafik oluşturmak için oluşturulan bir GPU mimarisi, binlerce çekirdek içerir ve bu da onu paralel işlemede oldukça etkili kılar. NVIDIA ve AMD gibi şirketlerin GPU'ları, mükemmel bir performans ve esneklik dengesi sunarak Ultralytics YOLO11 gibi modelleri eğitmek için popüler hale getiriyor.
• TPU: Google tarafından özellikle sinir ağı iş yükleri için oluşturulmuş yüksek düzeyde özelleştirilmiş bir hızlandırıcıdır. Genel amaçlı hesaplama için bir GPU'dan daha az esnek olmasına rağmen, bir TPU büyük ölçekli tensör işlemleri için watt başına üstün performans sunar. Bu, özellikle Google'ın bulut ekosistemini kullanırken, büyük model dağıtımı ve eğitimi için mükemmel bir seçimdir.

Ultralytics Ekosisteminde TPU'ların Rolü

Ultralytics kullanıcıları, bilgisayarlı görü projelerini hızlandırmak için TPU'lardan yararlanabilir. Modeller, Google'ın Edge TPU'su için TensorFlow Lite gibi TPU uyumlu formatlara aktarılabilir. Bu, Coral Dev Board gibi uç cihazlarda yüksek verimli dağıtım sağlar. Büyük ölçekli eğitim işleri için, Ultralytics HUB gibi platformlar, çeşitli bulut bilişim kaynaklarında eğitimi düzenleyebilir ve kullanıcıların özel veri kümeleri için TPU'ların gücünden yararlanmasını sağlar. Bu entegrasyon, eğitimden dağıtıma ve izlemeye kadar tüm MLOps yaşam döngüsünü kolaylaştırır.