Yapay zeka işlemlerinin daha iyi sonuçlandırılması için kullanılan AI hızlandırıcı nedir, nasıl çalışır ve uygulamaları nelerdir, bu yazıda bulabilirsiniz.
Yapay zeka (AI) hızlandırıcı nedir?
AI hızlandırıcı, yapay zeka (AI) görevlerinin daha hızlı işlenmesini sağlamak için özel olarak tasarlanmış bir mikroçiptir.
Grafik işleme birimleri (GPU’lar), yardımcı güç birimleri (APU’lar) ve güç işleme birimleri (PPU’lar) gibi diğer amaca yönelik hızlandırıcılar gibi, AI hızlandırıcılar da belirli görevleri gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır. Özel bir AI hızlandırıcıya gerek duyulmasının sebebi, çoğu masaüstü ve dizüstü bilgisayardaki CPU’lar gibi genel işlemcilerin bazı görevleri yapması imkansız görülmektedir.
Amaca yönelik bir hızlandırıcı, verilen görevi kolaylaştırmak için daha fazla performans, daha fazla özellik ve daha fazla güç verimliliği sunar.
- Yapay Zeka nedir, türleri, tarihi ve uygulamaları
- En iyi yapay zeka uygulamaları listesi (2020)
- Yapay sinir ağları (ANN) nedir, nasıl çalışır?
Yapay zeka hızlandırıcı nasıl çalışır?
Yapay zeka dahil olmak üzere bazı bilgi işlem görevleri büyük ölçüde paralel olabilir. Bir GPU, normalde bir ekrana piksel göndermek için kullandığı basit işlemci çekirdeklerini kullanarak bu tür görevleri iyi bir şekilde hızlandırabilir. Genel amaçlı bir GPU (GPGPU) ile bir grafik kartı, CPU’lardan 10 kat daha fazla performans sağladıklarından, AI gibi büyük ölçüde paralel hesaplama gerektiren uygulamalarda büyük etki için kullanılabilir.
AI hızlandırıcıların tasarımları da genellikle çok çekirdekli uygulamalara uygundur. Bu çekirdekler, yapay zekada ortak olan daha basit aritmetik işlevler için tasarlanmıştır. Bir görev için gereken bu tür işlevlerin sayısı, geleneksel hesaplama yaklaşımları için imkansız hale gelebilmektedir.
AI hızlandırıcı uygulamaları ve kullanan sistemler
Örneğin Google DeepMind’in AlphaGo projesine görevlendirilen Go oyununda durum böyleydi. Oyundaki olası taş konumlarının sayısı, görevi kaba kuvvet (brute-force) yaklaşımıyla gerçekleştirmeyi imkansız kılıyordu ve eldeki büyük donanım gücüne rağmen, algoritmalarda birçok akıllı ayar yapılması gerekiyordu.
Amaca yönelik olarak tasarlanmış uygulamaya özel entegre devreler (ASIC’ler) ile, verimliliğin GPGPU ile elde edilenden daha büyük olabileceğine ve bu da otonom sürüş gibi uç yapay zeka görevlerine fayda sağlayabileceğine inanılmaktadır.
Yapay zeka hızlandırma için mevcut donanımlar arasında Google Tensor, Adapteva Epiphany, Intel Nervana, Mobil EyeQ ve Movidus Myriad 2S bulunmaktadır.
