GPU (Grafik İşlem Birimi)

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimindeki Önemi

GPU'ların paralel işleme yetenekleri, yapay zeka alanındaki son atılımlar için birincil katalizördür. Derin sinir ağlarının eğitilmesi, muazzam veri kümelerinin işlenmesini ve matris çarpımları gibi sayısız karmaşık matematiksel işlemin gerçekleştirilmesini gerektirir. GPU'lar bu işlemlerde mükemmeldir ve geleneksel Merkezi İşlem Birimlerine (CPU'lar) kıyasla modelleri eğitmek için gereken süreyi büyük ölçüde azaltır. Bu hızlanma, yapay zeka geliştirme alanındaki araştırmacıları ve geliştiricileri daha hızlı yineleme, daha büyük ve daha karmaşık modellerle deneme yapma ve nesne algılama ve görüntü segmentasyonu gibi görevlerde daha yüksek doğruluk elde etme konusunda güçlendirir.

İşte gerçek dünyadaki AI/ML uygulamalarındaki GPU'lara iki örnek:

1. Gerçek Zamanlı Nesne Algılama: Hızları ve verimlilikleri ile bilinen Ultralytics YOLO modelleri, otonom sürüş, güvenlik gözetimi(güvenlik sistemlerinin geliştirilmesi) ve robotik gibi uygulamalarda gerçek zamanlı olarak nesne tespiti gerçekleştirmek için büyük ölçüde GPU'lara güvenmektedir. GPU'ların paralel yapısı, bu modellerin video karelerini hızlı bir şekilde işlemesine ve aynı anda birden fazla nesneyi doğru bir şekilde tanımlamasına olanak tanır. GPU hızlandırmanın sağladığı çeşitli YOLO11 uygulamalarını keşfedin.
2. Büyük Model Eğitimi: Büyük dil modellerini (LLM'ler) veya karmaşık bilgisayarla görme modellerini eğitmek, genellikle bulut bilişim platformları aracılığıyla erişilen önemli hesaplama gücü gerektirir. Ultralytics HUB Cloud Training gibi hizmetler, doğal dil işlemeden (NLP) gelişmiş tıbbi görüntü analizine kadar çeşitli görevler için geniş veri kümeleri üzerinde modelleri eğitmek üzere AWS, Google Cloud ve Azure gibi sağlayıcıların güçlü GPU kümelerinden yararlanır.

CPU ve TPU'lardan Temel Farklılıklar

GPU'lar, CPU'lar ve Tensor İşleme Birimleri (TPU 'lar) her tür işlemci olsa da, farklı güçlere sahiptirler ve farklı görevler için optimize edilmişlerdir:

• CPU (Merkezi İşlem Birimi): Genel amaçlı bilgi işlem için tasarlanmıştır, sıralı görevlerde ve sistem işlemlerini yönetmede mükemmeldir. CPU'lar düşük gecikme süresi için optimize edilmiş birkaç güçlü çekirdeğe sahiptir. CPU vs GPU genel bakışına bakın.
• GPU (Grafik İşlem Birimi): Binlerce daha basit çekirdek ile paralel işlemler için optimize edilmiştir. Grafik oluşturma ve derin öğrenme modellerini eğitme gibi aynı anda parçalanabilen ve işlenebilen görevler için idealdir. Ölçülen performans genellikle FLOPS gibi metrikleri içerir.
• TPU (Tensor İşleme Birimi): Google'ın özel olarak tasarlanmış Uygulamaya Özel Entegre Devresi (ASIC), makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için özel olarak üretilmiştir. TensorFlow çerçeve. Sinir ağlarında yaygın olan büyük ölçekli matris işlemleri için son derece optimize edilmiştir. Google'ın TPU ayrıntılarından daha fazla bilgi edinin.

GPU'lar, paralel işleme görevleri için yüksek performans ve çeşitli uygulamalar arasında çok yönlülük arasında bir denge kurarak onları birçok yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) iş yükü için popüler bir seçim haline getiriyor.

Ekosistem ve Kullanım

Yapay zekada GPU'ların yaygın olarak benimsenmesi, güçlü yazılım ekosistemleri tarafından desteklenmektedir. Gibi büyük üreticiler NVIDIA ve AMD yapay zeka görevleri için uygun GPU'lar sağlıyor. NVIDIA'nın CUDA (Compute Unified Device Architecture) platformu, NVIDIA GPU'lar için yaygın olarak kullanılan bir paralel bilgi işlem platformu ve programlama modelidir. Aşağıdakiler gibi derin öğrenme çerçeveleri PyTorch ve TensorFlow , GPU hızlandırmasından yararlanmak için optimize edilmiştir. GPUmalı geliştirme için ortamlar kurmak, Docker gibi konteynerleştirme araçları kullanılarak kolaylaştırılabilir; kurulum talimatları için Ultralytics Docker Hızlı Başlangıç kılavuzuna bakın. Verimli model dağıtımı genellikle modelleri hedef GPU donanımında etkili bir şekilde çalışacak şekilde optimize etmeyi içerir. GPU gücünden yararlanan çeşitli Ultralytics Çözümlerini keşfedin.