CPU vs GPU vs NPU: Aradaki fark nedir?

Yapay zekanın ortaya çıkışıyla birlikte, giderek daha fazla kullanılacak yeni bir bilgisayar çipi türü geliyor. Şimdiye kadar muhtemelen hepiniz CPU, GPU ve son zamanlarda NPU'yu duymuşsunuzdur. Gelin bu farklı bilgi işlem birimleri arasındaki farkı ve bunların en iyi şekilde nasıl kullanılacağını açıklayalım. Ama önce bir tarih dersi.

İlk olarak 1960'larda tanıtılan CPU'lar (merkezi işlem birimleri) tüm bilgisayarların kalbidir ve tüm temel işlemlerin gerçekleştirilmesinden sorumludur. Çok yönlü ve çok çeşitli talimat ve işlemleri yerine getirebilecek şekilde tasarlanan CPU'lar işletim sistemleri, üretkenlik yazılımları ve diğer birçok genel amaçlı uygulamayı çalıştırmak için idealdir. Ancak, ilk 3D video oyunlarının ve gelişmiş grafik uygulamalarının ortaya çıkmasıyla CPU'ların sınırlamaları belirgin hale geldi. Genel amaçlı bilgi işlem için tasarlanan mimarileri, grafik yoğun uygulamaların ve bilimsel simülasyonların gerektirdiği devasa paralel işleme için optimize edilmemiştir.

Bununla birlikte, grafik yoğun uygulamaların ve bilimsel simülasyonların gerektirdiği devasa paralel işleme talebinin artmasıyla, CPU'ların ve matematik yardımcı işlemcilerinin sınırlamaları belirgin hale geldi. Bu durum 1990'larda grafik işleme birimlerinin (GPU'lar) geliştirilmesine yol açmış ve bu birimler hızla vazgeçilmez hale gelerek büyük miktarda verinin paralel işlenmesi için uzmanlaşmıştır. GPU'lar (entegre grafik yongaları veya bağımsız grafik kartları olarak mevcuttur), aynı anda birden fazla işlemi gerçekleştirebilen yüzlerce veya binlerce küçük, özel çekirdek (ALU'lar: Aritmetik Mantık Birimleri) ile üretilmiştir, bu da onları grafik oluşturma ve son zamanlarda derin öğrenme modellerini eğitmek ve dağıtmak için ideal hale getirmektedir.

Son birkaç yılda Sinirsel İşlem Birimleri (NPU'lar) adı verilen yeni bir kategori ortaya çıkmıştır. Matematik yardımcı işlemcileri ve GPU'lar kayan nokta hesaplamalarını ve büyük miktarda verinin paralel işlenmesini hızlandırırken, NPU'lar görüntü tanıma, doğal dil işleme ve makine öğrenimi gibi yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) iş yükleri için gerekli olan matris çarpma ve toplama işlemlerini verimli bir şekilde gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.

Pratikte, CPU'lar, GPU'lar ve NPU'ların hepsi modern bir bilgisayarın çalışması için gereklidir, ancak her biri farklı hesaplama ve işleme türleri için optimize edilmiştir. Bunu biraz açalım.

Herhangi bir bilgi işlem cihazının kalbinde, genellikle sistemin "beyni" olarak adlandırılan işlemci yer alır. Karmaşık karar verme gerektiren uygulamaları ve görevleri yönetmek için tasarlanmış bir mimari sayesinde çok yönlülüğü ve genel amaçlı bilgi işlem yetenekleriyle bilinir.

Güçlü yönleri

• Uyumluluk - Neredeyse tüm yazılım uygulamaları CPU üzerinde çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve mevcut sistemlerle sorunsuz entegrasyon sağlar.
  
• Çok yönlülük - İster işletim sistemlerini çalıştırsın ister karmaşık algoritmaları yürütsün, CPU'lar çeşitli iş yüklerini kolayca kaldırabilir.

Zayıf Yönler

• Sınırlı paralellik - Geleneksel CPU'lar, paralel görevleri verimli bir şekilde yerine getirememeleri nedeniyle sınırlıdır ve paralel hesaplama senaryolarında darboğazlar yaratır.
  
• Ölçeklendirme maliyeti - Yapay zeka iş yüklerinin ihtiyaçlarını karşılamak için CPU tabanlı bilgi işlem uygulamak, özellikle büyük ölçekli dağıtımlar için engelleyici derecede pahalı olabilir.
  
  

Başlangıçta video oyunlarında grafik oluşturmak için tasarlanan GPU'lar, derin öğrenme ve görüntü işleme gibi rakipsiz paralel işleme yetenekleriyle yapay zekada oyunu değiştirdi.

CPU'ların aksine, GPU'lar binlerce hesaplama görevini aynı anda paralel olarak gerçekleştirme konusunda mükemmeldir, bu da onları karmaşık sinir ağlarını eğitmek ve çalıştırmak için gerekli kılar.

Güçlü Yönler

• Paralel işlem gücü - Paralel hesaplama için optimize edilmiş binlerce çekirdek ile GPU'lar giderek daha gerçekçi grafikler sağlar. Ayrıca yapay zeka iş yüklerini önemli ölçüde hızlandırarak eğitim sürelerini haftalardan saatlere indirir.
• Ölçeklenebilirlik - Birden fazla GPU'nun gücünü paralel olarak kullanarak, kuruluşlar gelişen ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka altyapılarını sorunsuz bir şekilde ölçeklendirebilir.

Zayıf Yönler

• Belirli kullanım durumları - GPU'lar paralel işleme görevlerinde mükemmel olsa da, sıralı veya tek iş parçacıklı uygulamalarda o kadar verimli olmayabilir ve çok yönlülüklerini sınırlayabilir

Yapay zeka inovasyonu arayışında sahneye yeni bir oyuncu çıktı: NPU (Nöral İşlem Birimi). Sinir ağı hesaplamalarını hızlandırmak için sıfırdan tasarlanan NPU'lar, derin öğrenme ve yapay zeka iş yüklerinin taleplerini karşılamak için özel olarak üretilmiştir. NPU'lar donanım ve yazılım optimizasyonu sayesinde benzersiz performans ve güç verimliliği sunar.

Güçlü Yönler

• Yapay zekaya özgü optimizasyon - NPU'lar, sinir ağlarının işlenmesini ve eğitimini hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır ve CPU'lara ve GPU'lara göre üstün performans sunar.
  
• Enerji Verimliliği - Gereksiz işlemleri en aza indirerek ve hesaplama verimliliğini en üst düzeye çıkararak, NPU'lar CPU ve GPU muadillerinden çok daha az güç tüketir ve bu da onları pille çalışan cihazlar ve IoT uygulamaları için ideal hale getirir.
  
• Uç bilişim yetenekleri - NPU'lar, düşük gecikme süresi ve gerçek zamanlı veri işlemenin gerekli olduğu uç bilişim ortamlarında kullanım için çok uygundur.

Zayıf Yönler

• Geliştirme karmaşıklığı - NPU'lar için yazılım uygulamaları geliştirmek ve optimize etmek özel uzmanlık ve araçlar gerektirir, bu da geliştirme maliyetlerini ve pazara sunma süresini artırabilir.
  
• Sınırlı çok yönlülük - NPU'lar yapay zekaya özgü görevlerde başarılı olsalar da, genel amaçlı bilgi işlem görevleri için pek uygun değildirler, bu da uygulanabilirliklerini sınırlar.