İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

TPU Nedir?

İngilizce: Tensor Processing Unit

Yayın: · Son güncelleme:

TPU Nedir? Kısaca

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.

TPU nedir?
İçindekiler
  1. Nasıl çalışır?
  2. GPU ile farkı
  3. Örnek
  4. Nelere dikkat etmeli?

TPU, belirli bir iş için tasarlanmış özel amaçlı bir yonga (ASIC) türüdür. Google, sinir ağlarının yoğun olarak kullandığı matris ve tensör hesaplarını daha verimli yapmak için TPU'ları geliştirdi ve kendi veri merkezlerinde 2015 civarından itibaren kullanmaya başladı. Bugün TPU'lara çoğunlukla Google Cloud üzerinden erişilir.

Nasıl çalışır?

Sinir ağlarında en çok yapılan işlem, büyük sayı tablolarının (tensörlerin) çarpılmasıdır. TPU'lar bu çarpımlar için "sistolik dizi" adı verilen, verinin çok sayıda hesap biriminden dalga gibi aktığı bir yapı kullanır. Genel amaçlı işlemcilerdeki birçok esnekliği bırakıp yalnızca bu işe odaklandıkları için belirli yapay zekâ iş yüklerinde yüksek verim ve enerji tasarrufu sağlayabilirler.

GPU ile farkı

GPU TPU
Amaç Grafikten yapay zekâya geniş kullanım Makine öğrenmesine özel
Erişim Kişisel bilgisayar, sunucu, bulut Ağırlıklı olarak Google Cloud
Esneklik Yüksek Daha dar ama hedef işte verimli
Yazılım Geniş ekosistem Belirli çerçevelerle (ör. JAX, TensorFlow, PyTorch desteği)

Örnek

Varsayımsal bir araştırma ekibi, büyük bir dil modelini eğitmek için bulutta GPU yerine TPU kümesi kiralayabilir. Seçim; kullanılan yazılım çerçevesine, maliyete ve erişilebilirliğe göre yapılır.

Nelere dikkat etmeli?

TPU'ları bir mağazadan alıp bilgisayarına takamazsın; bulut hizmeti olarak kiralanır. Bazı küçük cihazlara yönelik "Edge TPU" ürünleri ise uç yapay zekâ uygulamalarında kullanılır. Fiyat ve performans karşılaştırmaları sürekli değiştiği için güncel bilgiyi sağlayıcının resmî sayfasından kontrol etmek gerekir.

Sıkça Sorulan Sorular

TPU satın alınabilir mi?

Veri merkezi TPU'ları genellikle satılmaz; Google Cloud üzerinden kiralanır. Küçük cihazlar için tasarlanmış Edge TPU ürünleri ise ayrı olarak bulunabilir.

TPU GPU'dan daha mı hızlıdır?

Duruma bağlıdır. TPU'lar belirli makine öğrenmesi iş yüklerinde çok verimli olabilir, GPU'lar ise daha esnek ve yaygın yazılım desteğine sahiptir. Karşılaştırma model, yazılım ve maliyete göre değişir.

İlgili terimler

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.Derin Öğrenme(Deep Learning)Derin öğrenme, çok sayıda katmandan oluşan yapay sinir ağlarıyla veriden karmaşık kalıpları otomatik olarak öğrenen bir makine öğrenmesi yaklaşımıdır.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.Uç Yapay Zekâ(Edge AI)Uç yapay zekâ (edge AI), yapay zekâ modellerinin veriyi uzak bir buluta göndermek yerine verinin üretildiği cihazda, yani telefon, bilgisayar, kamera, araç ya da sensör üzerinde çalıştırılmasıdır.Görüntü Tanıma(Image Recognition)Görüntü tanıma (image recognition), bir yapay zekâ sisteminin fotoğraf ya da videodaki nesneleri, yüzleri, hayvanları, yazıları veya sahneleri tespit edip tanımlamasıdır. Bilgisayarlı görünün temel görevlerinden biridir.

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