Yapay Zeka Alanında Geleceğe Damga Vuracak 5 Donanım Teknolojisi

Konumuz yine yapay zeka. 2022’den bu yana “AI” terimini sıkça duymaya başladık, belki de teknoloji tarihinin en hızlı evrimini yaşıyoruz. Genelde yapay zeka destekli platformlar, uygulamalar ve yaratıcı çözümler ön planda. Ancak her şeyin gerçekleşmesini sağlayan donanım kısmı biraz geri planda kalıyor.

Müşteri hizmetlerinde çalışan robotlardan ilginç görsel ve videolar oluşturan uygulamalara kadar yapay zeka farklı sektörlerde devrim yaratmakta. Bugün, bu yazılım harikalarını akıllı hale getiren donanımlara yakından bakacağız.

• GPU’lar Yapay Zeka ve Bilgi İşlemde Nasıl Hakimiyet Kurdu?

Donanım tarafında yapay zeka desteği deyince akla hemen “NPU (Nöral İşlem Birimi)” gelir. NPU’lar daha çok son kullanıcıya hitap ediyor. Ancak yapay zeka sunucularında iş yüklerini çalıştırmak için devasa donanım gücüne ihtiyaç duyulmakta.

Yapay Zeka (AI) Donanımı Nedir?

Yapay zeka donanımı, genel olarak yapay zeka ile ilgili görevleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için tasarlanmış özel bileşenlerdir. Hızlı veri işleme ve enerji tasarrufu özellikleri sunmak için çipler ve entegre devreler olarak tasarlanmıştır. Bu donanımlar, yapay zeka algoritmalarını ve modellerini etkili bir şekilde yürütmek için gerekli altyapıyı sunmakta.

Yapay zeka donanımının makine öğrenimindeki rolü, derin öğrenme modelleri için karmaşık programların yürütülmesine yardımcı olduğu için oldukça önemli. Dahası, geleneksel CPU’lara kıyasla işlemleri hızlandırarak algoritmaları eğitme ve yürütme sürelerini ve maliyetlerini ciddi oranda azaltabiliyor.

• Makine Öğrenimi Modeli Nedir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin popülaritesi arttıkça hızlandırma çözümlerine olan talep de büyük oranda artıyor. Süreç ilerledikçe, dünyanın en büyük GPU üreticisi NVIDIA gibi şirketler ciddi büyüme yaşadı. AI furyasıyla birlikte NVIDIA’nın piyasa değeri 1 trilyon doları aşarak Tesla ve Meta gibi devleri geride bıraktı.

Anlayacağınız üzere, yapay zeka odaklı donanımlar üreten firmalar gelecekte daha fazla söz sahibi olacak, değerini artıracak. Şimdi bu alanda kullanılabilecek donanım türlerine bakalım.

Edge Computing (Uç Bilgi İşlem) Çipleri

Uç bilgi işlem, istemci verilerinin ağın kenarında, mümkün olduğunca kaynağa yakın bir yerde işlendiği dağıtılmış bir BT mimarisidir. Veri, modern işletmelerin can damarı olarak kritik iş süreçleri üzerinde gerçek zamanlı kontrolü destekler.

Bu tür işler için özel geliştirilen çipler var. Özel tasarlanan işlemciler, yapay zeka modellerini ağın ucunda çalıştırmak için geliştiriliyor. Uç bilişim çipleriyle kullanıcılar verileri işleyebilir ve analitik işlemleri direkt verinin kaynağında gerçekleştirerek merkezi sistemlere veri aktarımı ihtiyacını ortadan kaldırabilir.

Uç bilişim uygulamaları oldukça çeşitli ve kapsamlıdır. Otonom araçlardan yüz tanıma sistemlerine, akıllı kameralardan tıbbi cihazlara kadar birçok alanda kullanılabilir.

Uç bilişim çiplerinin avantajları oldukça dikkat çekici. Birincisi, veriyi kaynağına yakın bir yerde işleyerek gecikme süresini büyük ölçüde azaltır ve yapay zeka ekosistemlerinin performansını artırır. Ayrıca buluta gönderilen veri miktarını en aza indirir, böylece güvenliği en üst seviyeye çıkarır. İşte bilinen bazı özel yapay zeka donanımları: Jetson Xavier NX, AMD EPYC Embedded 3000 Serisi, Jetson Nano, ARM Cortex-M55 ve ARM Ethos-U55.

Kuantum Donanımı

Kuantum işlemcisi, belirli hesaplamaları mevcut bilgisayar işlemcilerinden çok daha hızlı yapmak için elektronlar veya fotonlar gibi parçacıkların davranışını kullanan bir kuantum bilgisayarın beynidir.

Kuantum hesaplama, kuantum mekaniği ilkelerine dayalı bir hesaplama sistemidir. Klasik bilgisayarlar bitleri kullanırken, kuantum hesaplama işlemleri gerçekleştirmek için kuantum bitlerini (kübitler) kullanır. Bu kübitler, yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde büyük veri kümelerini etkili bir şekilde işleme yeteneği sunar.

• Kuantum İşlemci (QPU) Nedir?

Kuantum donanım uygulamaları, yapay zeka algoritmalarında devrim yaratabilir. Örneğin, ilaç geliştirmede kuantum donanımı moleküllerin davranışını simüle edebilir ve araştırmacılara yeni ilaçları doğru bir şekilde tanımlamada yardımcı olabilir. Malzeme biliminde ve iklim değişikliği tahminlerinde de katkıda bulunabilir. Finans sektörü kuantum donanım kullanarak fiyat tahmin araçları geliştirebilir. Kuantum hesaplamasının yapay zeka alanına potansiyel faydaları:

• Hız: Kuantum bilgisayarlar klasik bilgisayarlardan çok daha hızlıdır ve karmaşık sorunları saniyeler içinde çözebilir.
• Doğruluk: Kuantum bilişim, büyük miktarlarda veriyi hızlı bir şekilde işleyerek tahminlerin doğruluğunu artırabilir.
• İnovasyon: Kuantum işlemciler, daha önce ulaşılamayan hesaplama seviyeleri sunarak yeni gelişmelere izin verir.

ASIC (Uygulamaya Özel Entegre Devreler)

Daha önce ASIC’lerden detaylıca bahsetmiştik. ASIC’ler, belirli işlevler için tasarlanmış özel devrelerdir. CPU ve GPU gibi genel işlemcilerden farklı olarak, ASIC’ler belirli uygulamaların gereksinimlerine göre optimize edilir. Bu da performans ve enerji verimliliği sağlar. Maliyetleri gelişmiş performans, düşük enerji tüketimi ve daha küçük boyutlarla gerekçelendirilir. Genellikle yüksek hacimli ürünlerde kullanılır.

Özel yongalar gerekli mantık, bellek veya analog bileşenlere sahip olabilir. Ancak ASIC’ler pahalı ve zaman alıcıdır. Ayrıca FPGA gibi esnek değildir. Dijital sinyal işleme, grafik işleme veya şifreleme gibi yüksek hacimli ve istikrarlı uygulamalar için uygundur.

ASIC’leri özellikle kripto para madenciliği döneminde duymuş olabilirsiniz. Yapay zeka algoritmalarını hızlandırmak ve verimli bir altyapı sağlamak için tercih edilirler. Amaçlarına uygun olarak tasarlanan yongalar, CPU veya GPU’lara göre daha uygun maliyetlidir. Güç verimliliği ve üstün performans sağladıkları için tercih edilir.

Bu entegre devreler büyük hacimlerde veri işleyerek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde rol oynayabilir. Doğal dil işleme de dahil olmak üzere birçok alanda kullanılabilir. Ayrıca karmaşık makine öğreniminde de faydalıdır.

Nöromorfik Donanım

Nöromorfik donanım, insan beynini taklit eden bilgisayar donanımında büyük bir ilerlemeyi temsil eder. Geniş bir nöro ağ yapısını benimseyerek sinir sistemini taklit eder. Ağ, birbirine bağlı işlemciler olan nöronlardan oluşur.

Geleneksel bilgi işlem sistemleri verileri sıralı işler, ancak nöromorfik donanım paralel işleme konusunda daha etkindir. Bu paralel işlem kapasiteleri, ağı birden fazla görevi aynı anda yapacak şekilde güçlendirir, hız ve enerji verimliliği sağlar.

Nöromorfik donanımın diğer kazanımları arasında geniş veri setleriyle çalışabildiği için çeşitli uygulamalar bulunmaktadır. Görüntü algılama, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi işlemlerde etkileşime açıktır. Bu donanımın en önemli uygulamalarından bazıları:

• Otonom araçlar, çevreyi algılamak ve yorumlamak için nöromorfik bilgi işlem donanımından yararlanır.
• Tıbbi tanı, görüntü tanımayla hastalıkların teşhisinde yardımcı olabilir.
• Farklı IoT cihazlarında uygulanabilir.

FPGA (Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi)

Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA), AI yazılımı uygulamaları için değerli avantajlar sunan gelişmiş bir devredir. Özelleştirilebilir ve programlanabilir olduğu için yapay zeka uygulamalarının özel gereksinimlerini karşılayabilir. İsmi, “sahada programlanabilir” olmasından gelir.

FPGA’lar, programlanabilir yapılandırılabilir mantık bloklarından (CLB) oluşur. Bu doğal esneklik, yapay zeka alanında geniş bir uygulama yelpazesi sağlar. Bu yongalar sistemin ihtiyaçlarına uyum sağlayarak çeşitli karmaşıklık seviyesinde işlemleri gerçekleştirebilir.

Salt okunur bellek yongaları gibi çalışır, ancak daha geniş kapasiteleri vardır ve programlamak mümkündür. Senaryoya bağlı olarak birden fazla kez programlanabilirler, böylece sistem gereksinimlerine göre ayarlama yapma ve ölçeklenmeye olanak tanır. Ayrıca FPGA tasarımları geleneksel donanımlardan daha verimli ve AI uygulamaları için uygun maliyet sunar.

NPU’ya Neden İhtiyaç Duyuyoruz?

Son tüketiciye yönelik olarak NPU’lara da değinelim. Daha önce belirttiğimiz üzere, yapay zeka araçları iş gücüne ihtiyaç duyuyor. Sektör, kullanım alanı ve yazılıma bağlı olarak farklı gereksinimler ve hesaplama ihtiyaçları var. Yapay zeka için özel olarak tasarlanmış bir bilgi işlem mimarisine ihtiyaç duyulmasının sebebi de bu.

Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlem birimi (GPU) dışında; tüm yapay zeka işlevleri için baştan sonra nöral işlem birimleri (NPU) geliştirildi. Bir NPU ile uygun bir işlemci bir araya getirildiğinde, yeni ve gelişmiş üretken yapay zeka deneyimleri sunulabilir ve kullanılan uygulamaların performansı en üst düzeye çıkarılabilir. Aynı zamanda güç tüketimi azalır ve pil ömrü uzar.

NPU Nedir?

Özünde NPU, yapay zeka algoritmalarını işleten özel bir işlemcidir. Geleneksel CPU ve GPU’lardan farklı olarak, yapay sinir ağlarının bir parçası olan karmaşık matematiksel hesaplamaları gerçekleştirmek için optimize edilirler. Büyük miktarlarda veriyi paralel olarak işlemede mükemmeldirler. Böylece görüntü tanıma, doğal dil işleme ve diğer yapay zeka görevleri oldukça kolay hale gelir.

Sinir ağı işlemlerini ve yapay zeka görevlerini hızlandırmak için tasarlanan NPU’lar, CPU ve SoC’lerin içine entegre edilir. CPU ve GPU’lardan farklı olarak NPU’lar, veri odaklı paralel bilgi işlem için optimize edilir. Hem geniş veri kütlelerini aynı anda işleme hem de yapay zeka ile ilgili çeşitli işlerde etkin bir şekilde hizmet sunar. Örneğin, video düzenleme veya nesne algılama görevlerinde oldukça yararlıdır. Aynı zamanda nöral işlemciler, çeşitli işlemleri hızlandırarak daha etkili çalışabilirler.

NPU, diğer entegre devreler gibi tek bir işlev sağlama amacıyla da tasarlanabilir. Ancak ASIC’ten faklı olarak, daha fazla karmaşa ve esneklik sunmaları sayesinde ağ bilişimindeki farklı ihtiyaçlara uyarlanabilirler. Farklı hesaplama gereksinimlerini karşılamak için bir yazılım veya donanım üzerinden kişiselleştirilmiş programlamaya imkan tanırlar.

Yapay Zeka Donanımının Geleceği

Gelişen AI uygulamalarıyla birlikte özel sistemlere olan ihtiyaç da artmakta. Kullanıcı kitlesi hızla büyürken işlenmesi gereken veri miktarı da artış gösteriyor.

İşlemciler, hızlandırıcılar ve nöromorfik çiplerle yapılan yenilikler, verimlilik, hız, enerji tasarrufu ve paralel hesaplamaya öncelik vermeye başladı. Yapay zeka donanımlarının entegrasyonuyla birlikte cihaz üzerinde işleme, daha düşük gecikme süreleri ve gelişmiş gizlilik sunulmakta. Kuantum bilişim ve nöromorfik mühendislik ise insan benzeri öğrenme potansiyelinin kapılarını açıyor.