Tensor İşlem Birimi (TPU), Google tarafından özellikle sinir ağı iş yükleri için geliştirilmiş özel tasarımlı bir makine öğrenimi hızlandırıcısıdır. Bu özel işlemciler, özellikle çıkarım ve eğitim görevleri için makine öğrenimi işlemlerini önemli ölçüde hızlandırmak ve ölçeklendirmek üzere tasarlanmıştır. TPU'lar, yapay zeka ile ilgili karmaşık matematiksel hesaplamaların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır ve belirli makine öğrenimi modelleri türleri için CPU'lar ve GPU'lara göre önemli performans iyileştirmeleri sunar.
TPU nedir?
Bir TPU , makine öğreniminin, özellikle de derin öğrenmenin benzersiz talepleri için sıfırdan tasarlanmış uygulamaya özel bir entegre devredir (ASIC). Çok yönlü olan ve çok çeşitli görevleri yerine getirebilen CPU'lar ve hatta GPU'lar gibi genel amaçlı işlemcilerin aksine TPU'lar, sinir ağlarındaki temel matematiksel işlemler olan tensor hesaplamalarında başarılı olmak için özel olarak üretilmiştir. Tensörler, makine öğrenimi modellerinde verileri temsil eden çok boyutlu dizilerdir ve TPU'lar tensor cebirini yüksek hız ve verimlilikte gerçekleştirmek için optimize edilmiştir. Bu uzmanlık, TPU'ların karmaşık modelleri eğitmek veya hızlı çıkarım yapmak gibi makine öğrenimi görevlerini CPU'lardan çok daha hızlı ve çoğu durumda GPU'lardan daha verimli bir şekilde yürütmesine olanak tanır. Temel hesaplamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için derin öğrenme ve sinir ağları ile ilgili kaynakları inceleyebilirsiniz.
TPU'ların Uygulamaları
TPU'lar, özellikle Google hizmetleri tarafından desteklenenler ve giderek daha geniş yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bazı önemli uygulamalar şunlardır:
- Ultralytics YOLO modellerinin hızlandırılması: TPU'lar aşağıdakiler için çıkarım sürecini önemli ölçüde hızlandırabilir Ultralytics YOLO modelleri, gerçek zamanlı uygulamalarda daha hızlı ve daha verimli nesne algılama sağlar.
- Google Hizmetlerine Güç Verme: Google Search, Google Translate ve Google Photos gibi birçok Google ürünü, milyarlarca kullanıcıya hızlı ve doğru yapay zeka odaklı özellikler sunmak için TPU'ları kullanmaktadır. Örneğin, TPU'lar semantik aramada ve arama sonuçlarının kalitesini artırmada çok önemli bir rol oynamaktadır.
- Bulut Tabanlı Makine Öğrenimi: Google Bulut, TPU'ları bir hizmet olarak sunarak araştırmacıların ve geliştiricilerin buluttaki zorlu makine öğrenimi iş yükleri için güçlerinden yararlanmalarına olanak tanır. Bu, özellikle hiperparametre ayarlama ve büyük modellerin dağıtılmış eğitimi gibi görevler için faydalıdır.
- Edge Computing: Google'un Edge TPU'ları Raspberry Pi ve diğer gömülü sistemler gibi edge cihazlarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Bunlar, makine öğrenimi modellerinin cihazlarda yerel olarak çalıştırılmasını sağlayarak gerçek zamanlı işlemeyi kolaylaştırır ve robotik süreç otomasyonu (RPA) ve gerçek zamanlı nesne izleme gibi uygulamalar için çok önemli olan gecikme süresini azaltır.
- Tıbbi Görüntü Analizi: TPU'lar büyük tıbbi görüntü analizi görevlerinin işlenmesini hızlandırarak sağlık hizmetlerinde daha hızlı teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olur.
TPU'lar GPU'lara karşı
Hem TPU'lar hem de GPU'lar makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için kullanılsa da aralarında önemli farklar vardır:
- Uzmanlaşma: TPU'lar makine öğrenimi için, özellikle de TensorFlow iş yükleri için oldukça uzmanlaşmışken, GPU'lar daha genel amaçlıdır ve grafikler için paralel işlemede ve makine öğreniminin ötesinde daha geniş bir hesaplama görevleri yelpazesinde mükemmeldir.
- Mimari: TPU'lar matris çarpımı ve tensor işlemleri için özel olarak tasarlanmış bir mimariye sahiptir, bu da onları sinir ağı hesaplamaları için son derece verimli hale getirir. GPU'lar da paralel işlemciler olmakla birlikte, makine öğrenimi için uyarlanmış grafik işleme için tasarlanmış daha esnek bir mimariye sahiptir.
- Performans: Derin öğrenme görevleri, özellikle de çıkarım için TPU'lar genellikle hız ve enerji verimliliği açısından GPU'lardan daha iyi performans gösterir. Bununla birlikte, GPU'lar çok çeşitli bilgi işlem görevleri için çok yönlü ve güçlü olmaya devam etmekte ve daha geniş bir yazılım ve kütüphane ekosistemi tarafından desteklenmektedir.
- Erişilebilirlik: TPU'lara erişim başlangıçta daha kısıtlıydı ancak artık Google Cloud ve Edge TPU ürünleri aracılığıyla erişilebilmektedir. GPU'lara çeşitli satıcılardan ve bulut sağlayıcılarından yaygın olarak erişilebilir.
Özetle, TPU'lar, modern makine öğreniminin talepleri için özel olarak tasarlanmış donanımda önemli bir ilerlemeyi temsil etmekte ve aşağıdaki gibi son teknoloji modellerden yararlananlar da dahil olmak üzere çok çeşitli yapay zeka uygulamaları için gelişmiş performans ve verimlilik sunmaktadır Ultralytics YOLOv8.
