GPU (Grafik İşleme Birimi)

Grafik İşlem Birimi (GPU), başlangıçta görüntü çıkışı için çerçeve tamponunda görüntülerin işlenmesini ve oluşturulmasını hızlandırmak üzere tasarlanmış özel bir elektronik devredir. Kökleri oyun ve profesyonel görselleştirme için bilgisayar grafiklerinin işlenmesinde yatan GPU'lar, modern Yapay Zeka (AI) teknolojisinin temel motoru haline gelmiştir. Görevleri sırayla işlemek için birkaç güçlü çekirdek kullanan standart işlemcilerin aksine, GPU , birden fazla görevi aynı anda işlemek için tasarlanmış binlerce küçük, verimli çekirdekten oluşur. Paralel hesaplama olarak bilinen bu özellik, derin öğrenme (DL) ve karmaşık sinir ağlarını (NN) destekleyen büyük matris ve vektör işlemleri için olağanüstü verimlilik sağlar. Derin öğrenme (DL) ve karmaşık

AI İş Yüklerini Hızlandırma

GPU'ların Makine Öğrenimi (ML) için vazgeçilmez olmasının temel nedeni, yüksek hızlı matris çarpımları yapabilme yetenekleridir. PyTorch gibi derin öğrenme çerçeveleri PyTorch ve TensorFlow özellikle bu donanım hızlandırmasını kullanmak için optimize edilmiştir. Bu, model eğitimi için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır ve genellikle standart bir işlemcide haftalar süren hesaplamaları GPU saatlere indirger. Bu cihazların hesaplama verimi genellikle FLOPS (Saniye Başına Kayan Noktalı İşlem Sayısı) ile ölçülür. Bu, YOLO26 gibi son teknoloji modellerin zorlu taleplerini karşılamak için donanımın kapasitesini ölçmek için kritik bir metriktir.

Donanım Farklılıkları: GPU vs. CPU vs. TPU

Donanım yapısını anlamak için GPU diğer işlem GPU ayırmak faydalıdır:

• CPU Merkezi İşlem Birimi): Bilgisayarın genel amaçlı "beyni". CPU'lar sıralı işleme ve karmaşık mantık dallanmasında mükemmeldir ancak büyük ölçekli AI eğitiminin gerektirdiği büyük ölçekli paralellik için daha az verimlidir.
• GPU Grafik İşlem Birimi): Eğitim ve çıkarım için endüstri standardıdır. NVIDIA NVIDIA gibi önde gelen üreticiler CUDA CUDA gibi yazılım ekosistemlerini kullanarak geliştiricilerin GPU genel amaçlı hesaplama için GPU programlamasına olanak tanır. .
• TPU Tensor Birimi): Sinir ağı makine öğrenimi için özel olarak geliştirilmiş bir Uygulamaya Özel Entegre Devre (ASIC). Belirli tensor için oldukça verimli olmakla birlikte, daha geniş kapsamlı hesaplama görevleri için GPU'lardan daha az çok yönlüdür.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Yüksek performanslı GPU'ların kullanımı, çeşitli sektörlerde yeniliklere yol açmıştır:

• Otonom Araçlar: Otonom araçlar, her saniye kameralar, radarlar ve LiDAR sensörlerinden gelen gigabaytlarca veriyi işlemek zorundadır. GPU'lar gerçek zamanlı çıkarım yapmayı mümkün kılarak, aracın yerleşik bilgisayarının yayaları, trafik işaretlerini ve engelleri anında tanımlayan Nesne Algılama modellerini çalıştırmasına olanak tanır.
• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde GPU'lar, MRI ve CT gibi yüksek çözünürlüklü taramaların işlenmesini hızlandırır. Gelişmiş Görüntü Segmentasyonu algoritmalarının tümörleri veya organları hassas bir şekilde belirlemesini sağlayarak, radyologların yalnızca manuel incelemeye güvenmeden daha hızlı ve daha doğru teşhisler yapmasına yardımcı olur.

GPU ile eğitim

Kullanırken ultralytics paketinde GPU kullanımı GPU ve verimli iş akışları için şiddetle tavsiye GPU . Kütüphane otomatik cihaz algılamayı destekler, ancak kullanıcılar cihazı açıkça da belirtebilirler. .

Aşağıdaki örnek, ilk kullanılabilir GPU'da bir YOLO26 modelini nasıl eğiteceğinizi göstermektedir:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26n model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Train the model on the first available GPU (device=0)
# This significantly accelerates training compared to CPU usage
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, imgsz=640, device=0)

Dağıtım ve Optimizasyon

Eğitimin ötesinde, GPU'lar Model Dağıtımında da önemli bir rol oynar. Çıkarım sırasında verimliliği en üst düzeye çıkarmak için modeller genellikle TensorRTgibi optimize edilmiş formatlara dönüştürülür. Bu formatlar, sinir ağını belirli GPU mükemmel bir şekilde uyumlu hale getirmek için yeniden yapılandırır ve gecikmeyi azaltır. Üst düzey yerel donanıma erişimi olmayan geliştiriciler için Ultralytics , veri kümelerini yönetmek ve güçlü uzaktan GPU modelleri eğitmek için bulut tabanlı çözümler sunar. Bu erişilebilirlik, Edge AI'da yeniliği teşvik eder ve karmaşık Bilgisayar Görme (CV) görevlerinin sahada daha küçük, güç tasarruflu cihazlara dağıtılmasını sağlar.