Gelecek Vadeden 5 Yapay Zeka Donanım Teknolojisi

Konumuz bir kez daha yapay zeka. 2022 yılından itibaren “AI” terimi çok sık duyar olduk, belki de teknoloji tarihinin en hızlı ilerleyen sürecini yaşıyoruz. Genellikle yapay zeka destekli platformlar, uygulamalar ve yaratıcı çözümler çok fazla ön plana çıkıyor. Her şeyin gerçekleşmesini sağlayan perde arkasındaki “donanım” kısmı ise biraz gölgede kalıyor.

Müşteri hizmetleri görevi gören robotlardan enteresan görsel ve videolar oluşturan uygulamalara kadar, yapay zeka çeşitli sektörlerde devrim yaratmakta. Ön planda olan yazılım tarafından ziyade, bugün biraz “yapay zekayı akıllı hale getiren” donanımsal çözümlere göz atacağız.

• GPU Yapay Zeka ve Bilgi İşleme Nasıl Hakim Oldu?

Donanımsal yapay zeka desteği denildiğinde akıllara doğrudan “NPU (Neural Processing Unit-Nöral İşlem Birimi)” geliyor. NPU daha çok son kullanıcıya yönelik. Yapay zeka sunucularında ise gerçekleştirdiğimiz iş yüklerini çalıştırmak için muazzam donanım gücüne ihtiyaç var.

Yapay zeka donanımı, genel tabirle bu işle ile ilgili görevleri verimli bir şekilde gerçekleştirmek için tasarlanan özel bileşenlerdir. Başka bir deyişle hızlı veri işleme ve enerji tasarrufu özellikleri sunmak üzere tasarlanan çipler ve entegre devreler. Bu donanımlar ayrıca yapay zeka algoritmalarını ve modellerini etkili bir şekilde yürütmek için gerekli altyapıyı sağlamakta.

Yapay zeka donanımının makine öğrenimindeki rolü, derin öğrenme modelleri için karmaşık programların yürütülmesine yardımcı olduğu için çok önemli. Dahası, CPU gibi geleneksel bilgisayar donanımlarına kıyasla çok sayıda işlemi hızlandırarak algoritma eğitimi ve yürütme için gereken süre ve maliyet önemli ölçüde azaltılabiliyor.

• Makine Öğrenimi Modeli Nedir?

Yapay zeka ve makine öğrenimi modellerinin artan popülaritesiyle birlikte hızlandırma çözümlerine olan talep de muazzam seviyede arttı. Gelişen süreçle birlikte dünyanın önde gelen GPU üreticisi NVIDIA gibi şirketler ciddi büyüme oranları gördü. AI furyasıyla birlikte NVIDIA’nın piyasa değeri 1 trilyon doları aşarak Tesla ve Meta gibi isimlerin önüne geçti.

Anlayacağınız, yapay zeka odaklı donanım üreten şirketler gelecekte daha fazla söz sahibi olacak, değerine değer katacak. Şimdi bu alanda görev yapabilecek donanım türlerine göz atalım.

Uç bilgi işlem, istemci verilerinin ağın çevresinde, mümkün olduğunca kaynak kaynağa yakın bir yerde işlendiği dağıtılmış bir bilgi teknolojisi (BT) mimarisidir. Veri, modern işletmelerin can damarıdır, kritik iş süreçleri ve operasyonları üzerinde gerçek zamanlı kontrolü destekler.

Bu işe yönelik geliştirilen özel çipler var. Özel tasarlanan işlemciler, yapay zeka modellerini ağın ucunda çalıştırmak için özel olarak geliştiriliyor. Uç bilişim çipleri sayesinde kullanıcılar verileri işleyebilir ve önemli analitik işlemleri doğrudan verinin kaynağında gerçekleştirerek merkezi sistemlere veri aktarımı ihtiyacını ortadan kaldırabilir.

Edge computing için uygulamalar çok çeşitli ve kapsamlı. Otonom araçlarda, yüz tanıma sistemlerinde, akıllı kameralarda, dron’larda, taşınabilir tıbbi cihazlarda ve diğer gerçek zamanlı karar verme senaryolarında rastlamak mümkün.

Uç bilişim çiplerinin avantajları için ayrı bir parantez açmak gerekiyor. İlk olarak, verileri kaynağına yakın bir yerde işleyerek gecikme süresini büyük ölçüde azaltmakta ve yapay zeka ekosistemlerinin genel performansını artırmakta. Ayrıca buluta iletilmesi gereken veri miktarını en aza indirerek güvenlik seviyesini en üst düzeye çıkarıyor. İşte uç bilgi işlem alanında bilinen özel yapay zeka donanımlarından bazıları: Jetson Xavier NX, AMD EPYC Embedded 3000 Serisi, Jetson Nano, ARM Cortex-M55 ve ARM Ethos-U55.

Kuantum işlemci olarak da bilinen QPU, belirli hesaplama türlerini günümüz bilgisayarlarındaki işlemcilerden çok daha hızlı yapmak için elektronlar veya fotonlar gibi parçacıkların davranışını kullanan bir kuantum bilgisayarın beynidir.

Kuantum hesaplama, kuantum mekaniği ilkelerine dayalı olarak çalışan gerçek ve gelişmiş bir hesaplama sistemidir. Klasik bilgisayarlar bitleri kullanırken, kuantum hesaplama işlemleri gerçekleştirmek için kuantum bitlerini (kübitler) kullanır. Bu kübitler kuantum hesaplama sistemlerinin büyük veri kümelerini daha verimli bir şekilde işlemesini sağlayarak onları yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri için son derece uygun hale getiriyor.

• Kuantum İşlemci (QPU) Nedir?

Kuantum donanım uygulamaları, yapay zeka algoritmalarında devrim yaratma potansiyeline sahip. Örneğin, ilaç keşfinde kuantum donanımı moleküllerin davranışını simüle edebilir ve araştırmacılara yeni ilaçları doğru bir şekilde tanımlamada yardımcı olabilir. Benzer şekilde malzeme biliminde, iklim değişikliği tahminlerine katkıda bulunabilir. Finans sektörü fiyat tahmin araçları geliştirerek kuantum donanımından faydalanabilir. Kuantum hesaplamanın yapay zeka dünyasına bulunabileceği faydalar:

• Hız: Kuantum bilgisayarlar geleneksel bilgisayarlardan çok daha hızlıdır ve milyarlarca yıl sürecek karmaşık sorunları saniyeler içinde çözebilir.
• Doğruluk: Kuantum bilişim, AI modellerinin büyük miktarda veri ile daha kısa sürede eğitilmesine olanak tanıyarak tahmin ve analizlerde daha yüksek doğruluk sağlamakta.
• İnovasyon: Kuantum hesaplama donanımı, daha önce ulaşılamayan seviyelerde hesaplama gücü sunarak yeni gelişmeler ve atılımlar için olanak sağlıyor.

Daha önce ASIC’lerden detaylıca bahsetmiştik. ASIC’ler, belirli bir işlevi veya işlevler kümesini gerçekleştirmek için tasarlanmış özel yarı iletken devrelerdir. CPU’lar ve GPU’lar gibi genel amaçlı işlemcilerin aksine, ASIC’ler belirli bir uygulamanın gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyarlanır. Belirli bir işe yönelik olduğu için özel optimize edilir, böylelikle performans ve güç verimliliği sağlanabilir. Genel olarak özel tasarım maliyetinin gelişmiş performans, daha düşük güç tüketimi ve azaltılmış form faktörü avantajlarıyla gerekçelendirilebildiği yüksek hacimli ürünlerde ASIC denilen devreler kullanılmakta.

Özel tasarlanan yongalar istenilen işlevi gerçekleştirmek için gerekli olan herhangi bir mantıksal, bellek veya analog bileşene sahip olabilir. Bununla birlikte, bir ASIC’in üretimi pahalı ve zaman alıcıdır. Ayrıca FPGA gibi üretildikten sonra yeniden programlanamaz veya değiştirilemez. Dijital sinyal işleme, grafik işleme veya şifreleme gibi yüksek hacimli, düşük değişkenlik ve kararlı uygulamalar için çok daha uygun.

ASIC’leri kripto para madenciliğinin popüler olduğu dönemlerde duymuş olabilirsiniz. Amacı, işinizin özel ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka prosedürlerini hızlandırmak ve ekosistemdeki genel hızı artıran verimli bir altyapı sağlamak. Bir amaca yönelik olarak tasarlanan yongalar, geleneksel merkezi işlem birimlerine (CPU’lar) veya grafik işlem birimlerine (GPU’lar) kıyasla uygun maliyetli. Bunun nedeni, güç verimliliği ve üstün görev performansı sağlanması.

Bu entegre devreler önemli hacimlerde veriyi işleyerek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde önemli rol oynayabiliyor. Metinlerin ve konuşma verilerinin doğal dil işlemesi de dahil olmak üzere çeşitli alanlarda kullanmak mümkün. Ayrıca karmaşık makine öğrenme mekanizmalarının kurulumu ASIC’ler sayesinde daha kolay hale geliyor.

Nöromorfik donanım, insan beyninin işleyişini taklit etmeyi amaçlayan bilgisayar donanım teknolojisinde önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Bu yenilikçi donanım, insan sinir sistemini taklit edebilirken çalışan bir sinir ağı altyapısını benimsiyor. Ağ, nöron olarak adlandırılan birbirine bağlı işlemcilerden oluşmakta.

Verileri sıralı olarak işleyen geleneksel bilgi işlem donanımının aksine, nöromorfik donanım paralel işlemlerde daha üstün. Paralel işleme kabiliyeti, ağın aynı anda birden fazla görevi yerine getirmesini sağlayarak hız ve enerji verimliliğini artırıyor.

Nöromorfik donanımın başka cazip avantajları da var. Kapsamlı veri kümeleriyle eğitilebildiğinden görüntü algılama, konuşma tanıma ve doğal dil işleme gibi çok çeşitli uygulamalar için uygun. Ek olarak nöromorfik donanımın doğruluk oranı dikkat çekici zira çok miktarda veriyi kullanarak hızla bilgi edinmek mümkün. İşte en önemli nöromorfik bilişim uygulamalarından bazıları:

• Otonom araçlar, çevreyi algılama ve yorumlama yeteneklerini geliştirmek için nöromorfik bilgi işlem donanımından yararlanıyor.
• Tıbbi tanıda nöromorfik donanım, görüntü algılama özelliklerine katkıda bulunarak hastalıkların tanımlanmasına yardımcı olabiliyor.
• Çeşitli IoT (Nesnelerin İnterneti) cihazlarında kullanılabiliyor.

Sahada Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA), AI yazılımının uygulanması için değerli avantajlar sunan gelişmiş bir entegre devre. Özelleştirilebilir ve programlanabilir oldukları için yapay zeka ekosisteminin özel gereksinimlerini karşılamaya yatkın. İsmi de bu nedenle “sahada programlanabilir” şeklinde.

FPGA’lar, birbirine bağlı ve programlanabilir yapılandırılabilir mantık bloklarından (CLB) oluşuyor. Bu doğal esneklik sayesinde yapay zeka alanında geniş bir uygulama yelpazesine imkan sağlanabiliyor. Ayrıca bu yongalar, sistemin özel ihtiyaçlarına uyum sağlayarak farklı karmaşıklık seviyelerindeki işlemleri gerçekleştirecek şekilde programlanabilmekte.

Salt okunur bir bellek yongası gibi çalışan ancak daha yüksek bir kapı kapasitesine sahip olan FPGA’ları isteğe bağı olarak yeniden programlamak mümkün. Senaryoya bağlı olarak birden çok kez programlama yapılabildiği için gelişen gereksinimlere göre ayarlamalara ve ölçeklenebilirliğe imkan sağlanıyor. Ayrıca FPGA dediğimiz tasarımlar geleneksel bilgi işlem donanımından daha verimli ve yapay zeka uygulamaları için uygun maliyetli bir mimari sunmakta.

Son tüketicilere yönelik olarak NPU’lara da ayrıca değinelim. Birçok kez belirttiğimiz gibi, yapay zeka kullanan araçlar ayrıyeten iş gücüne ihtiyaç duyuyor. Sektöre, kullanım alanına ve yazılıma bağlı olarak farklı gereksinimler ve hesaplama ihtiyaçları var. Üretken yapay zeka kullanım alanlarına yönelik artan taleple birlikte, yapay zeka için özel olarak tasarlanmış yenilenmiş bir bilgi işlem mimarisine ihtiyaç duyuldu.

Merkezi işlem birimi (CPU) ve grafik işlem birimi (GPU) bir kenara, tüm yapay zeka görevleri için sıfırdan nöral işlem birimi (NPU) adı verilen yongalar tasarlandı. Bir NPU ile birlikte uygun bir işlemci kullanıldığında, yeni ve gelişmiş üretken yapay zeka deneyimleri kullanılabiliyor, kullanılan uygulamaların performansı ve verimliliği en üst düzeye çıkarılıyor. Ayrıca bu süreçte güç tüketimi düşerken pil ömrü de olumlu etkileniyor.

NPU Nedir?

Özünde NPU, makine öğrenimi algoritmalarını yürütmek için tasarlanmış özel bir işlemcidir. Geleneksel CPU ve GPU’ların aksine, NPU’lar yapay sinir ağlarının ayrılmaz bir parçası olan karmaşık matematiksel hesaplamaları yürütmek için optimize ediliyor. Özel tasarlanan nöral işlemciler büyük miktarda veriyi paralel olarak işleme konusunda mükemmel işler çıkarabiliyor. Böylelikle görüntü tanıma, doğal dil işleme ve yapay zeka ile ilgili diğer işler çok daha kolay şekilde halledilebiliyor. Örnek olarak GPU içine bir GPU entegre edilseydi, NPU nesne algılama veya görüntü hızlandırma gibi belirli bir görevden sorumlu olabilirdi.

Sinir ağı işlemlerini ve yapay zeka görevlerini hızlandırmak için tasarlanan Nöral İşlem Birimi, ayrı olmaktan ziyade CPU ve SoC’lerin içine entegre ediliyor. CPU’lar ve GPU’ların aksine, NPU’lar veri odaklı paralel bilgi işlem için optimize edilmekte. Çok sayıda görevin yanı sıra, videolar ve görüntüler gibi büyük multimedya verilerini işlemede ve sinir ağları için veri işlemede oldukça verimli. Özellikle konuşma tanıma, görüntülü aramalarda arka plan bulanıklaştırma ve nesne algılama gibi fotoğraf/video düzenleme işlemlerinde çok faydalı olacak.

NPU da aynı şekilde bir entegre devre, ancak tek işlevli ASIC’lerden (Uygulamaya Özel Entegre Devreler) farklı. ASIC’ler tek bir amaç için tasarlanırken (bitcoin madenciliği gibi), NPU’lar daha fazla karmaşıklık ve esneklik sunarak ağ bilişiminin çeşitli taleplerini karşılayabiliyor. Bu da sinir ağı hesaplamalarının benzersiz gereksinimlerine göre uyarlanmış yazılım veya donanımda özel programlama yoluyla mümkün hale geliyor.

Gelişen AI uygulamalarıyla birlikte hesaplama ihtiyaçlarını karşılamak için özel sistemlere olan ihtiyaç da artıyor. Kullanıcı kitlesi sürekli genişlerken işlenen veri miktarı da yükselmekte.

İşlemciler, hızlandırıcılar ve nöromorfik çiplerdeki yenilikler verimliliğe, hıza, enerji tasarrufuna ve paralel hesaplamaya öncelik vermeye başladı. AI donanımlarının entegrasyonuyla birlikte cihaz üzerinde işleme, daha düşük gecikme süresi ve gelişmiş gizlilik sağlanmakta. Kuantum bilişim ve nöromorfik mühendislik ise insan benzeri öğrenme potansiyelinin kapılarını aralıyor.