Nöral İşlem Birimlerinin Yükselişi: Hız ve Sürdürülebilirlik için Cihazda Oluşturulan Yapay Zeka’yı Geliştirme

Oluşturulan yapay zeka evrimi, yalnızca bilgisayarlar ile etkileşimimizi ve deneyimimizi yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda temel hesaplamayı da yeniden tanımlıyor. Bu dönüşümün önemli sürücülerinden biri, sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda oluşturulan yapay zeka çalıştırmaya olan ihtiyaçtır. Bu makale, ortaya çıkan zorlukları ve nöral işlem birimleri (NPU) gibi bu zorlukları çözmek için ortaya çıkan teknolojileri ele alıyor. Ayrıca, bu alanda liderlik eden bazı son NPU işlemcilerini tanıtıyor.

Cihazda Oluşturulan Yapay Zeka Altyapısının Zorlukları

Oluşturulan yapay zeka, görüntü sentezi, metin oluşturma ve müzik besteciliği gibi görevlerin arkasındaki güç merkezi olarak önemli hesaplama kaynakları talep ediyor. Geleneksel olarak, bu talepler bulut platformlarının geniş yetenekleri ile karşılanıyor. Ancak bu yaklaşım, cihazda oluşturulan yapay zeka için kendi zorlukları ile birlikte geliyor, bunlar arasında sürekli internet bağlantısına bağımlılık ve merkezi altyapı bulunuyor. Bu bağımlılık, gecikme, güvenlik açıkları ve artan enerji tüketimi getiriyor.

Bulut tabanlı yapay zeka altyapısının omurgası, büyük ölçüde oluşturulan yapay zeka’nın hesaplama taleplerini karşılamak için merkezi işlem birimleri (CPU) ve grafik işlem birimleri (GPU)ne dayanır. Ancak, cihazda oluşturulan yapay zeka’ya uygulandığında, bu işlemciler önemli engellerle karşılaşıyor. CPU’lar, genel amaçlı görevler için tasarlandıkları için oluşturulan yapay zeka iş yüklerinin verimli ve düşük güçte yürütülmesi için gereken özel mimariye sahip değiller. Sınırlı paralel işlem yetenekleri, azaltılmış verim, artan gecikme ve daha yüksek güç tüketimi ile sonuçlanıyor, bu da onları cihazda yapay zeka için weniger ideal haline getiriyor. Öte yandan, GPU’lar paralel işlemede uzmanlaşmış olsalar da, esas olarak grafik işleme görevleri için tasarlandılar. Oluşturulan yapay zeka görevlerini etkili bir şekilde gerçekleştirmek için, GPU’lar özel entegre devrelere ihtiyaç duyuyor, bunlar yüksek güç tüketimi ve önemli ısı üretimi ile birlikte geliyor. Ayrıca, büyük fiziksel boyutları, onları kompakt, cihazda uygulamalar için engel oluşturuyor.

Nöral İşlem Birimlerinin (NPU) Ortaya Çıkışı

Yukarıdaki zorluklara yanıt olarak, nöral işlem birimleri (NPU), cihazlarda oluşturulan yapay zeka uygulamaları için dönüştürücü teknoloji olarak ortaya çıkıyor. NPU’ların mimarisi, insan beyninin yapısı ve işleyişinden, özellikle nöronlar ve sinapsların birlikte bilgi işleme şeklinden esinleniyor. NPU’larda, yapay nöronlar temel birimler olarak görev yapıyor, biyolojik nöronları taklit ediyor, girdileri alıyor, bunları işliyor ve çıktılar üretiyor. Bu nöronlar, yapay sinapslarla birbirine bağlı, bunlar nöronlar arasında sinyalleri iletiyor ve öğrenme süreci boyunca değişen güçlerle. Bu, beynin sinaptik ağırlık değişimi sürecini taklit ediyor. NPU’lar katmanlara organize ediliyor; girdi katmanları ham verileri alıyor, gizli katmanlar ara işlemleri gerçekleştiriyor ve çıktı katmanları sonuçları üretiyor. Bu katmanlı yapı, beynin çok aşamalı ve paralel bilgi işleme yeteneğini yansıtıyor. Oluşturulan yapay zeka da benzer bir yapay sinir ağı yapısına sahip olduğundan, NPU’lar oluşturulan yapay zeka iş yüklerini yönetmek için uygunlar. Bu yapısal uyum, özel entegre devrelerin ihtiyacını azaltıyor, daha kompakt, enerji verimli, hızlı ve sürdürülebilir çözümler sunuyor.

Oluşturulan Yapay Zeka’nın Çeşitli Hesaplama İhtiyaçlarını Karşılamak

Oluşturulan yapay zeka, görüntü sentezi, metin oluşturma ve müzik besteciliği gibi çeşitli görevleri kapsıyor, her biri kendine özgü hesaplama talepleri ile birlikte geliyor. Örneğin, görüntü sentezi büyük ölçüde matris işlemlerine dayanırken, metin oluşturma sıralı işleme içeriyor. Bu çeşitli hesaplama taleplerini etkili bir şekilde karşılamak için, nöral işlem birimleri (NPU) genellikle System-on-Chip (SoC) teknolojisine entegre ediliyor, burada CPU ve GPU ile birlikte çalışıyor.

Her bir işlemci, kendine özgü hesaplama güçleri sunuyor. CPU’lar özellikle sıralı kontrol ve anlık işlemlerde uzmanlaşmışken, GPU’lar paralel veri akışında excelleriyor ve NPU’lar temel yapay zeka operasyonlarına, skaler, vektör ve tensör matematiğine odaklanıyor. Heterojen bir hesaplama mimarisini kullanarak, görevler işlemcilerin güçlerine ve görevin taleplerine göre atanabiliyor.

NPU’lar, oluşturulan yapay zeka iş yükleri için optimize edildiğinden, bu görevleri ana CPU’dan efektif bir şekilde devralabiliyor. Bu devralma, yalnızca hızlı ve enerji verimli operasyonları garantilemekle kalmıyor, aynı zamanda yapay zeka çıkarım görevlerini hızlandırıyor, böylece oluşturulan yapay zeka modelleri cihazda daha sorunsuz çalışabiliyor. NPU’lar yapay zeka ile ilgili görevleri ele alırken, CPU’lar ve GPU’lar diğer fonksiyonlara kaynak ayırmakta özgür kalıyor, bu da genel uygulama performansını artırıyor ve termal verimliliği koruyor.

NPU’ların Gerçek Dünya Örnekleri

NPU’ların gelişimi ivme kazanıyor. İşte NPU’ların bazı gerçek dünya örnekleri:

• Qualcomm’un Hexagon NPU (QCOM ) özellikle düşük güçte ve düşük kaynaklı cihazlarda yapay zeka çıkarım görevlerini hızlandırmak için tasarlandı. Metin oluşturma, görüntü sentezi ve ses işleme gibi oluşturulan yapay zeka görevlerini işleyebiliyor. Hexagon NPU, Qualcomm’un Snapdragon platformlarına entegre ediliyor, böylece Qualcomm AI ürünleri ile donatılmış cihazlarda etkili bir şekilde yapay sinir ağları modelini çalıştırabiliyor.
• Apple’ın Neural Engine (AAPL ) A-serisi ve M-serisi çiplernin önemli bir bileşeni, çeşitli yapay zeka destekli özellikler gibi Face ID, Siri ve artırılmış gerçeklik (AR) için güç sağlıyor. Neural Engine, Face ID için yüz tanıma, Siri için doğal dil işleme ve AR uygulamaları için nesne takip ve sahne anlaşılması gibi görevleri hızlandırıyor. Apple cihazlarında yapay zeka ile ilgili görevlerin performansını önemli ölçüde artırıyor ve kullanıcıya sorunsuz bir deneyim sunuyor.
• Samsung’un NPU’su, yapay zeka hesaplamaları için özel bir işlemcidir ve aynı anda binlerce hesaplama yapabiliyor. Son Samsung Exynos SoC çiplerine entegre ediliyor, birçok Samsung telefonunu güçlendiriyor, bu NPU teknolojisi düşük güçte ve yüksek hızda oluşturulan yapay zeka hesaplamalarını ermögiliyor. Samsung’un NPU teknolojisi ayrıca amiral gemisi TV’lerde entegre ediliyor, böylece yapay zeka destekli ses inovasyonunu sağlıyor ve kullanıcı deneyimini geliştiriyor.
• Huawei’nin Da Vinci Mimarisi, Ascend AI işlemcisinin çekirdeğini oluşturuyor, bu da yapay zeka hesaplamasını güçlendirmek için tasarlandı. Mimaride, yüksek performanslı 3D küp hesaplama motoru kullanılıyor, bu da yapay zeka iş yükleri için güçlü yapıyor.

Sonuç

Oluşturulan yapay zeka, cihazlarımız ile etkileşimimizi ve deneyimimizi yeniden şekillendirmenin yanı sıra hesaplama dünyasını da yeniden tanımlıyor. Sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda oluşturulan yapay zeka çalıştırmak önemli bir zorluk teşkil ediyor ve geleneksel CPU’lar ile GPU’lar genellikle bu ihtiyacı karşılayamıyor. Nöral işlem birimleri (NPU), özel mimarileri ile oluşturulan yapay zeka taleplerini karşılamak için umut vaat ediyor. NPU’ları System-on-Chip (SoC) teknolojisine CPU ve GPU ile birlikte entegre ederek, her bir işlemcinin gücünden faydalanabilir ve görevleri daha verimli bir şekilde tamamlayabiliriz. NPU’lar geliştikçe, cihazlardaki yapay zeka yeteneklerini geliştirecek, uygulamaları daha duyarlı ve enerji verimli hale getirecek.