GPU'ların derin öğrenmeyi hızlandırarak, iş akışlarını optimize ederek ve gerçek dünya uygulamalarını etkinleştirerek yapay zeka ve makine öğreniminde nasıl devrim yarattığını keşfedin.
Grafik İşlem Birimi (GPU), başlangıçta bir görüntü aygıtına çıkış için tasarlanan bir çerçeve arabelleğindeki görüntülerin oluşturulmasını hızlandırmak için belleği hızla değiştirmek ve manipüle etmek üzere tasarlanmış özel bir işlemci türüdür. Başlangıçta oyun ve tasarımda grafik oluşturma için geliştirilmiş olsa da, GPU'lar Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) alanında vazgeçilmez hale gelmiştir. Paralel işleme mimarileri, onları karmaşık derin öğrenme modellerini eğitmek ve hızlı çıkarım yapmak için gereken hesaplama açısından yoğun görevler için son derece uygun hale getirir.
GPU'ların yükselişi, sinir ağlarının eğitimini önemli ölçüde hızlandırarak yapay zeka ve makine öğreniminde devrim yarattı. Büyük miktarda görüntü verisinin işlenmesini içeren nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görevler, GPU'ların paralel işleme yeteneklerinden önemli ölçüde faydalanmaktadır. Örneğin, Ultralytics YOLO modelleri, nesne algılama görevleri için video ve görüntü verilerinin işlenmesinde gerçek zamanlı doğruluk elde etmek için GPU'lardan yararlanır. Bu hız, araştırmacıların ve geliştiricilerin modeller üzerinde daha hızlı yineleme yapmalarına, daha büyük veri kümeleriyle denemeler yapmalarına ve daha önce hesaplama kısıtlamaları nedeniyle pratik olmayan sofistike yapay zeka uygulamalarını kullanmalarına olanak tanır.
Merkezi İşlem Birimleri (CPU'lar) ve GPU'lar tasarım ve uygulama açısından temelde farklılık gösterir. CPU'lar genel amaçlı hesaplama için optimize edilmiştir ve çok çeşitli görevleri sırayla yerine getirmede mükemmeldir. Buna karşılık GPU'lar, aynı işlemi birden fazla veri noktası üzerinde aynı anda gerçekleştirerek büyük ölçüde paralel hesaplamalar için tasarlanmıştır. Bu paralel mimari, GPU'ları derin öğrenmenin kalbinde yer alan matris çarpımları ve diğer doğrusal cebir işlemleri için bu kadar etkili kılan şeydir.
GPU'lar paralel işleme için mükemmel olsa da, Tensor İşlem Birimleri (TPU'lar) Google tarafından özellikle makine öğrenimi iş yükleri için geliştirilen başka bir özel donanım sınıfıdır. TPU'lar TensorFlow için tasarlanmış ve optimize edilmiştir ve özellikle çıkarım gibi belirli makine öğrenimi görevleri için daha da yüksek performans sunar. Bununla birlikte, GPU'lar daha geniş uygulanabilirlikleri ve aşağıdaki gibi çerçeveler tarafından desteklenen daha geniş yazılım ekosistemi nedeniyle daha çok yönlü olmaya devam etmektedir PyTorch ve NVIDIA'un CUDA platformu, onları çoğu yapay zeka geliştirmesi için yaygın bir seçim haline getiriyor.
GPU'lar, çok sayıda sektörü etkileyen çok çeşitli yapay zeka uygulamalarını etkinleştirmek için gereklidir:
Ultralytics performansı ve verimliliği optimize etmek için ekosistemi genelinde GPU'ların gücünden yararlanıyor. Ultralytics HUB platformu, kullanıcıların Ultralytics YOLO Buluttaki modeller, eğitim sürelerini önemli ölçüde azaltmak için GPU hızlandırmayı kullanır. Model dağıtımı için Ultralytics aşağıdaki gibi formatları destekler TensorRTNVIDIA GPU'ları için modelleri optimize ederek çıkarım hızını artırır.
Uç dağıtımlar için, güçlü NVIDIA GPU'larla donatılmış NVIDIA Jetson serisi gibi cihazlar, gerçek zamanlı uygulamalarda Ultralytics YOLO modellerini çalıştırmak için ideal platformlardır. GPU hızlandırılmış yapay zekayı kullanmaya başlamak için Ultralytics Hızlı Başlangıç Kılavuzu 'nda CUDA ve gerekli ortamların kurulumuna ilişkin talimatlar yer almaktadır. Eğitimlerini ölçeklendirmek isteyen ileri düzey kullanıcılar için, birden fazla GPU'ya dağıtılmış eğitim desteklenerek daha büyük ve daha karmaşık modeller için eğitim süreci daha da hızlandırılır.
