İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

ASIC Nedir?

İngilizce: Application-Specific Integrated Circuit

Yayın: · Son güncelleme:

ASIC Nedir? Kısaca

ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), genel amaçlı işlemcilerin aksine tek bir görevi ya da dar bir görev grubunu çok verimli yapmak için tasarlanıp üretilen özel amaçlı entegre devredir.

ASIC nedir?
İçindekiler
  1. ASIC nedir?
  2. Yapay zekâda ASIC
  3. ASIC, GPU ve FPGA karşılaştırması
  4. Nelere dikkat etmeli?

ASIC, "uygulamaya özgü entegre devre" anlamına gelir. Bir CPU her türlü programı çalıştırabilirken, bir ASIC yalnızca tasarlandığı işi yapar; ama o işi çok daha hızlı ve daha az enerjiyle yapar.

ASIC nedir?

Genel amaçlı işlemciler esneklik için tasarlanır; bu esneklik bir miktar verim kaybına yol açar. ASIC'lerde ise devre, belirli bir hesaplama türüne göre baştan tasarlanır. Gereksiz bileşenler çıkarılır, sık yapılan işlemler doğrudan donanıma gömülür.

Günlük hayatta pek çok ASIC kullanırsın: Telefonlardaki görüntü ve ses işleme çipleri, ağ cihazlarındaki özel devreler bunlara örnektir. Kripto para madenciliğinde de belirli bir algoritmayı hesaplamak için tasarlanmış ASIC madencilik cihazları kullanılır.

Yapay zekâda ASIC

Derin öğrenme hesaplamalarının büyük bölümü matris çarpımı gibi tekrar eden işlemlerden oluşur. Bu işlemlere özel tasarlanmış ASIC'ler yapay zekâ hızlandırıcısı olarak kullanılır:

  • TPU, sinir ağı hesaplamaları için tasarlanmış bir ASIC örneğidir.
  • Telefon ve bilgisayarlardaki NPU'lar da cihaz üzerinde yapay zekâ çalıştırmak için özel devreler içerir.
  • Pek çok bulut sağlayıcısı kendi eğitim ve çıkarım çiplerini geliştirmektedir.

ASIC, GPU ve FPGA karşılaştırması

Özellik ASIC GPU FPGA
Esneklik Düşük Yüksek Orta (yeniden programlanabilir)
Belirli işte verim Çok yüksek Yüksek Orta-yüksek
Tasarım süresi ve maliyeti Çok yüksek Hazır ürün Orta

Nelere dikkat etmeli?

ASIC tasarlamak ve üretmek uzun süre ve yüksek ilk yatırım gerektirir; üretildikten sonra devre değiştirilemez. Yapay zekâ yöntemleri hızla değiştiği için, bugün verimli olan bir tasarım yeni model mimarilerine iyi uyum sağlamayabilir.

Sıkça Sorulan Sorular

ASIC ile GPU arasındaki temel fark nedir?

GPU, grafik ve genel paralel hesaplamalar için programlanabilir bir işlemcidir ve pek çok farklı işte kullanılabilir. ASIC ise belirli bir görev için sabitlenmiş devreye sahiptir; o görevde daha verimli, diğer işlerde ise kullanışsızdır.

Kripto madenciliğindeki ASIC ile yapay zekâ ASIC'i aynı mı?

Hayır. İkisi de özel amaçlı çiptir ama farklı işler için tasarlanır. Madencilik ASIC'i belirli bir özet (hash) algoritmasını hesaplar; yapay zekâ ASIC'i ise sinir ağı işlemleri için optimize edilir.

İlgili terimler

TPU(Tensor Processing Unit)TPU (Tensor Processing Unit, tensör işlem birimi), Google'ın makine öğrenmesi modellerinin eğitimini ve çalıştırılmasını hızlandırmak için özel olarak tasarladığı bir işlemcidir. Ağırlıklı olarak Google'ın veri merkezlerinde ve bulut hizmetinde kullanılır.FPGA(Field-Programmable Gate Array)FPGA (Field-Programmable Gate Array, sahada programlanabilir kapı dizisi), üretildikten sonra donanım tanımlama dilleriyle iç devre yapısı yeniden yapılandırılabilen entegre devredir. Esneklik ile özel donanım verimi arasında bir denge sunar.GPU(Graphics Processing Unit)GPU (Graphics Processing Unit, grafik işlem birimi), çok sayıda basit hesabı aynı anda yapabilen işlemcidir. Başlangıçta oyun ve grafik için geliştirilmiş, paralel hesaplama gücü sayesinde yapay zekâ eğitimi ve çıkarımının temel donanımı olmuştur.NPU(Neural Processing Unit)NPU (Neural Processing Unit, nöral işlem birimi), telefon, tablet ve bilgisayarlarda yapay zekâ işlemlerini düşük enerji tüketimiyle hızlandırmak için tasarlanmış özel işlemcidir. Yüz tanıma, ses işleme ve yerel asistan gibi görevlerde kullanılır.Verim(Throughput)Verim (throughput), bir sistemin birim zamanda işleyebildiği iş miktarıdır. Yapay zekâda genellikle saniyede üretilen token sayısı ya da saniyede tamamlanan istek sayısıyla ölçülür ve sistemin kapasitesini gösterir.Matris Çarpımı(Matrix Multiplication)Matris çarpımı, birinci matrisin her satırı ile ikinci matrisin her sütununun nokta çarpımı alınarak yeni bir matris elde edilmesidir. Çarpım için birinci matrisin sütun sayısı, ikincinin satır sayısına eşit olmalıdır.