Sinir İşleme Birimlerinin Yükselişi: Hız ve Sürdürülebilirlik için Cihazda Oluşturulan AI’yi Geliştirme

Oluşturulan AI’nin evrimi yalnızca bilgisayar cihazları ile etkileşimimizi ve deneyimimizi yeniden şekillendirmekle kalmıyor, aynı zamanda temel bilgisayar bilimi olarak da yeniden tanımlanıyor. Bu dönüşümün temel sürücülerinden biri, oluşturulan AI’yi sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda çalıştırma ihtiyacıdır. Bu makale, ortaya çıkan zorlukları ve sinir işleme birimleri (NPUs) gibi bunları çözmek için ortaya çıkan teknolojileri tartışmaktadır. Ayrıca, bu alanda lider olan bazı son NPU işlemcilerini tanıtmaktadır.

Cihazda Oluşturulan AI Altyapısının Zorlukları

Görüntü sentezi, metin oluşturma ve müzik besteciliği gibi işlemlerin arkasındaki güç olan oluşturulan AI, önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektirir. Geleneksel olarak, bu talepler, geniş olanaklara sahip bulut platformlarının kullanılmasıyla karşılanmaktadır. Etkili olmakla birlikte, bu yaklaşım, cihazda oluşturulan AI için kendi zorlukları setini getirir, bunlar arasında sürekli internet bağlantısına bağımlılık ve merkezi altyapı bulunur. Bu bağımlılık, gecikme, güvenlik açıkları ve artan enerji tüketimi getirir.

Bulut tabanlı AI altyapısının omurgası büyük ölçüde, oluşturulan AI’nin hesaplama taleplerini karşılamak için merkezi işlem birimleri (CPUs) ve grafik işlem birimleri (GPUs) kullanır. Ancak, bunlar cihazda oluşturulan AI’ye uygulandığında, önemli engellerle karşılaşır. CPU’lar genel amaçlı görevler için tasarlandıkları için, verimli ve düşük güçte oluşturulan AI iş yüklerinin yürütülmesi için gerekli özel mimariye sahip değildir. Sınırlı paralel işlem kapasiteleri, azaltılmış verim, artan gecikme ve daha yüksek güç tüketimi sonucunu doğurur, bu da onları cihazda AI için weniger ideal kılar. Diğer yandan, paralel işlemede uzmanlaşmış olan GPU’lar, esas olarak grafik işleme görevleri için tasarlanmıştır. Oluşturulan AI görevlerini etkili bir şekilde gerçekleştirmek için, yüksek güç tüketen ve önemli miktarda ısı üreten özel entegre devreler gerektirirler. Ayrıca, büyük fiziksel boyutları, kompakt, cihazda uygulamalar için engeller oluşturur.

Sinir İşleme Birimlerinin (NPUs) Ortaya Çıkışı

Yukarıdaki zorluklara yanıt olarak, sinir işleme birimleri (NPUs) cihazlarda oluşturulan AI’yi uygulamak için dönüşümsel bir teknoloji olarak ortaya çıkıyor. NPU’ların mimarisi, özellikle nöronlar ve sinapsların bilgi işleme için nasıl işbirliği yaptığının yapı ve işlevinden esinlenerek tasarlanmıştır. NPU’larda, yapay nöronlar temel birimler olarak görev yapar, biyolojik nöronları taklit eder, girdileri alır, bunları işler ve çıktılar üretir. Bu nöronlar, sinyalleri nöronlar arasında değişen güçlerle ileten yapay sinapslarla birbirine bağlanır, bu da öğrenme sürecinde sinaptik ağırlık değişikliklerini taklit eder. NPU’lar katmanlara organize edilmiştir; ham verileri alan girdi katmanları, ara işlemleri gerçekleştiren gizli katmanlar ve sonuçları üreten çıktı katmanları. Bu katmanlı yapı, beynin çok aşamlı ve paralel bilgi işleme yeteneğini yansıtır. Oluşturulan AI de benzer bir yapay sinir ağları yapısına sahip olduğu için, NPU’lar oluşturulan AI iş yüklerini yönetmek için uygun bir şekilde tasarlanmıştır. Bu yapısal uyum, özel entegre devrelere olan ihtiyacı azaltır, daha kompakt, enerji verimli, hızlı ve sürdürülebilir çözümler sunar.

Oluşturulan AI’nin Çeşitli Hesaplama İhtiyaçlarını Karşılamak

Oluşturulan AI, görüntü sentezi, metin oluşturma ve müzik besteciliği gibi çeşitli görevleri içerir, her biri kendine özgü hesaplama gereksinimlerine sahiptir. Örneğin, görüntü sentezi büyük ölçüde matris işlemlerine dayanırken, metin oluşturma sıralı işleme içerir. Bu çeşitli hesaplama ihtiyaçlarını etkili bir şekilde karşılamak için, sinir işleme birimleri (NPUs) genellikle System-on-Chip (SoC) teknolojisi ile birlikte CPU ve GPU’lar ile entegre edilir.

Her bir işlemci, farklı hesaplama güçlerine sahiptir. CPU’lar özellikle sıralı kontrol ve anılıkta uzmanlaşmışken, GPU’lar paralel veri akışında exceller, NPU’lar ise temel AI operasyonlarına, skaler, vektör ve tensor matematiğine ayarlanmıştır. Heterojen bir hesaplama mimarisi kullanarak, görevler işlemcilerin güçlerine ve görevin spesifik taleplerine göre atanabilir.

NPU’lar, AI iş yükleri için optimize edildiği için, oluşturulan AI görevlerini ana CPU’dan etkili bir şekilde devre dışı bırakabilir. Bu devre dışı bırakma, yalnızca hızlı ve enerji verimli operasyonları sağlar, aynı zamanda AI çıkarımı görevlerini hızlandırır, böylece oluşturulan AI modellerinin cihazda daha sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlar. NPU’lar AI ile ilgili görevleri ele aldığında, CPU’lar ve GPU’lar diğer işlevlere kaynak ayırma konusunda özgür kalır, bu da genel uygulama performansını artırırken termal verimliliği korur.

Gerçek Dünyadan NPU Örnekleri

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

• Hexagon NPU’lar tarafından Qualcomm düşük güçte ve düşük kaynaklı cihazlarda AI çıkarımı görevlerini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Metin oluşturma, görüntü sentezi ve ses işleme gibi oluşturulan AI görevlerini ele almak için inşa edilmiştir. Hexagon NPU, Qualcomm’un Snapdragon platformlarına entegre edilmiştir, bu da Qualcomm AI ürünlerine sahip cihazlarda nöral ağ modellerinin verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar.
• Apple’ın Nöral Motoru A-serisi ve M-serisi çiplernin önemli bir bileşenidir, çeşitli AI sürümlü özellikler gibi Face ID, Siri ve artırılmış gerçeklik (AR) için güç sağlar. Nöral Motor, güvenli Face ID için yüz tanıma, Siri için doğal dil işleme (NLP) ve AR uygulamaları için gelişmiş nesne izleme ve sahne anlaşılması gibi görevleri hızlandırır. Apple cihazlarında AI ile ilgili görevlerin performansını önemli ölçüde artırır, böylece kullanıcıya sorunsuz ve verimli bir deneyim sunar.
• Samsung’un NPU’su, AI hesabını gerçekleştirebilen özel bir işlemcidir, aynı anda binlerce hesaplama yapabilir. Son Samsung Exynos SoC‘lere entegre edilmiştir, bu da birçok Samsung telefonunu güçlendirir. Bu NPU teknolojisi, düşük güçte ve yüksek hızda oluşturulan AI hesaplamalarını sağlar. Samsung’un NPU teknolojisi ayrıca amiral gemisi TV’lerine entegre edilmiştir, böylece AI sürümlü ses inovasyonunu sağlar ve kullanıcı deneyimini geliştirir.
• Huawei’nin Da Vinci Mimarisi Ascend AI işlemcisinin çekirdeğini oluşturur, AI hesaplama gücünü artırmak için tasarlanmıştır. Mimaride, AI iş yükleri için güçlü bir 3D küp hesaplama motoru bulunur.

Sonuç

Oluşturulan AI, cihazlarla etkileşimimizi yeniden şekillendirmekte ve hesaplama tanımını yeniden yapmaktadır. Sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip cihazlarda oluşturulan AI’yi çalıştırmak önemli bir zorluktur ve geleneksel CPU’lar ve GPU’lar genellikle yetersiz kalır. Sinir işleme birimleri (NPUs) özel mimarileri ile oluşturulan AI taleplerini karşılamak için umut verici bir çözüm sunar. NPU’ları System-on-Chip (SoC) teknolojisi ile birlikte CPU ve GPU’lar ile entegre ederek, her bir işlemcinin gücünden yararlanabilir ve görevleri spesifik taleplere göre atayabiliriz. NPU’lar geliştikçe, cihazlardaki AI yeteneklerini geliştirecek, uygulamaları daha duyarlı ve enerji verimli hale getirecektir.