İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

GPU Nedir? Yapay Zekâda Neden Önemli?

İngilizce: Graphics Processing Unit

Yayın: · Son güncelleme:

GPU Nedir? Yapay Zekâda Neden Önemli? Kısaca

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.

GPU nedir?
İçindekiler
  1. CPU ile farkı
  2. Yapay zekâda neden önemli?
  3. Bilmen gereken kavramlar
  4. Nelere dikkat etmeli?

GPU, halk arasında "ekran kartı" olarak bilinen donanımın işlemcisidir. İlk olarak ekrandaki milyonlarca pikselin rengini aynı anda hesaplamak için tasarlandı. Bu paralel çalışma yeteneği, yapay zekâ modellerinin ihtiyaç duyduğu dev matris çarpımları için de son derece uygun çıktı.

CPU ile farkı

CPU GPU
Çekirdek sayısı Az sayıda güçlü çekirdek Binlerce daha basit çekirdek
Güçlü olduğu iş Sıralı, çeşitli görevler Aynı işlemin çok sayıda veriye uygulanması
Yapay zekâdaki rolü Genel kontrol Eğitim ve çıkarımın ağır hesapları

Bir benzetmeyle: CPU birkaç usta aşçıya, GPU ise aynı anda sebze doğrayan yüzlerce yardımcıya benzer.

Yapay zekâda neden önemli?

Derin öğrenme modelleri, milyonlarca hatta milyarlarca parametreyle sürekli çarpma ve toplama yapar. GPU'lar bu hesapları paralel yürüterek eğitimi ve çıkarımı çok hızlandırır. Bu nedenle büyük veri merkezleri binlerce GPU ile donatılır.

Bilmen gereken kavramlar

  • VRAM: GPU'nun kendi belleğidir. Bir modeli yerelde çalıştırmak için çoğu zaman modelin VRAM'e sığması gerekir.
  • Yazılım ekosistemi: NVIDIA GPU'ları için CUDA, AMD için ROCm gibi platformlar, yapay zekâ kütüphanelerinin GPU'yu kullanmasını sağlar.
  • Tensör çekirdekleri: Bazı GPU'larda yapay zekâ hesaplarını hızlandıran özel birimler bulunur.

Nelere dikkat etmeli?

Yerel yapay zekâ için ekran kartı alacaksan oyun performansından çok VRAM miktarına ve yazılım desteğine bak. GPU'lar yüksek enerji tüketir ve ısınır. Yapay zekâ ile ilgili şirket hisseleri ve tokenlar hakkındaki haberler ise tek başına yatırım kararı için yeterli değildir.

Sıkça Sorulan Sorular

Yapay zekâ için GPU şart mı?

Küçük modeller CPU ile de çalışabilir, ancak çok daha yavaş olur. Büyük modellerin eğitimi ve hızlı çalıştırılması için pratikte GPU ya da benzeri hızlandırıcılar gerekir.

Oyun ekran kartı yapay zekâ için kullanılabilir mi?

Evet, birçok kişi yerel modelleri oyun ekran kartlarıyla çalıştırıyor. Belirleyici etkenler genellikle VRAM miktarı ve kullanılan yazılımın o kartı desteklemesidir.

İlgili terimler

VRAM(Video RAM)VRAM (Video RAM), ekran kartının üzerinde bulunan ve grafik işlemcisinin doğrudan kullandığı bellektir. Yerel yapay zekâda bir modelin ekran kartında çalışıp çalışamayacağını ve ne kadar hızlı çalışacağını büyük ölçüde VRAM miktarı belirler.CUDACUDA (Compute Unified Device Architecture), NVIDIA'nın kendi GPU'larını grafik dışındaki genel amaçlı hesaplamalar için programlamayı sağlayan paralel hesaplama platformu ve programlama modelidir. Yapay zekâ yazılımlarının büyük bölümü NVIDIA GPU'larını CUDA üzerinden kullanır.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.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.Derin Öğrenme(Deep Learning)Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.Çıkarım(Inference)Çıkarım (inference), eğitimi tamamlanmış bir yapay zekâ modelinin yeni bir girdiyi alıp tahmin, sınıflandırma veya metin gibi bir çıktı üretmesi; yani modelin fiilen kullanılması aşamasıdır.

İlgili yazılar

Yapay Zeka ile Kazanç

Kendi Bilgisayarında Ücretsiz Yapay Zekâ Sistemi Kur: Ekran Kartı, İşlemci ve RAM ile Adım Adım

Kendi bilgisayarında ücretsiz ve limitsiz bir yapay zekâ sistemi kurmak mümkün: Ollama ya da LM Studio ile dil modeli, Continue ile kod asistanı, ComfyUI ya da Forge ile görsel üretim. Belirleyici olan ekran kartının belleğidir (VRAM); 8 GB'lık kartta 7-8B modeller rahat çalışır, kart yoksa işlemci ve RAM ile daha yavaş çalışır.

· 30 dk okuma