TPU (Tensor İşlem Birimi)

Tensor İşleme BirimiTPU), aşağıdakiler tarafından geliştirilen özel tasarımlı bir makine öğrenimi hızlandırıcısıdır Google özellikle sinir ağı iş yükleri için. Bir tür uygulamaya özel entegre devre (ASIC) olan bu özel işlemciler, özellikle çıkarım ve eğitim görevleri için makine öğrenimi işlemlerini önemli ölçüde hızlandırmak ve ölçeklendirmek üzere tasarlanmıştır. TPU'lar, yapay zeka (AI) ile ilgili karmaşık matematiksel hesaplamaların üstesinden gelmek için tasarlanmıştır ve belirli makine öğrenimi modelleri türleri için Merkezi İşlem Birimleri (CPU'lar) ve genellikle Grafik İşlem Birimleri (GPU 'lar) üzerinde önemli performans iyileştirmeleri sunar. Özellikle derin öğrenmede yaygın olan büyük ölçekli hesaplamalar için etkilidirler.

TPU Nedir?

Bir TPU , makine öğreniminin (ML) benzersiz talepleri için sıfırdan inşa edilmiştir. CPU' lar ve hatta GPU'lar gibi genel amaçlı işlemcilerin aksine, TPU'lar sinir ağlarındaki (NN'ler) temel matematiksel işlemler olan tensor hesaplamalarında mükemmelleşmek için özel olarak üretilmiştir. Tensörler, makine öğrenimi modellerindeki verileri temsil eden çok boyutlu dizilerdir ve TPU'lar büyük ölçekli matris çarpımlarını ve diğer tensor cebirlerini yüksek hızda ve enerji verimliliğinde gerçekleştirmek için optimize edilmiştir. Bu uzmanlık, TPU'ların makine öğrenimi görevlerini CPU'lardan çok daha hızlı ve birçok senaryoda, özellikle aşağıdaki gibi çerçevelerle çalışırken GPU'lardan daha verimli bir şekilde yürütmesine olanak tanır TensorFlow başlangıçta optimize edildikleri için. Aşağıdaki gibi diğer çerçeveler için destek PyTorch kullanılabilirliklerini genişleterek de kullanılabilir. Google Cloud TPU Tanıtımı'ndan ayrıntılar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

TPU'ların Uygulamaları

TPU'lar, özellikle Google hizmetleri tarafından desteklenen ve Google Cloud gibi platformlar aracılığıyla erişilebilen daha geniş AI ve ML alanlarında giderek artan çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Temel uygulamalar şunlardır:

• Büyük Ölçekli Model Eğitimi: TPU'lar, muazzam hesaplama gücü ve dağıtılmış eğitim kurulumları gerektiren devasa derin öğrenme modellerini eğitmede mükemmeldir. Örneğin Google , Google Arama ve Google Çeviri gibi hizmetler için sofistike modelleri eğitmek üzere TPU'ları dahili olarak kullanmakta, geniş veri kümelerini ve karmaşık mimarileri ele almaktadır.
• Yüksek Hacimli Çıkarım: Büyük hacimli veriler üzerinde hızlı ve verimli çıkarım gerektiren uygulamalar için TPU'lar önemli ölçüde hızlanma sağlar. Bu, sohbet robotlarındaki doğal dil işleme (NLP) gibi gerçek zamanlı hizmetler veya Google Fotoğraflar'daki büyük ölçekli nesne algılama gibi bilgisayarla görme (CV) görevleri için çok önemlidir.
• Araştırma ve Geliştirme: Araştırmacılar, deneyleri hızlandırmak ve tıbbi görüntü analizinde veya bilimsel simülasyonlarda kullanılanlar gibi en son AI modellerini geliştirmek için bulut platformları ve Kaggle gibi ortamlar aracılığıyla TPU'lardan yararlanır ( Ultralytics Kaggle entegrasyon kılavuzuna bakın).
• Uç Bilişim: Edge TPU'lar olarak bilinen daha küçük sürümler, makine öğrenimi çıkarım yeteneklerini doğrudan cihazlara taşıyarak IoT ve robotik alanlarında düşük gecikme süresi ve çevrimdışı işleme gerektiren uygulamalara olanak sağlar. Uç bilişim ilkeleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

TPU'lar vs GPU'lar vs CPU'lar

TPU'lar, GPU'lar ve CPU'ların hepsi hesaplamaları işleyebilirken, farklı amaçlar için tasarlanmışlardır ve farklı görevlerde mükemmeldirler:

• CPU (Merkezi İşlem Birimi): Genel amaçlı hesaplama görevleri için tasarlanmış standart bir bilgisayarın beynidir. Sistem işlemlerini yönetir, program talimatlarını sırayla yürütür ve çeşitli iş yüklerini yönetir, ancak derin öğrenmede ihtiyaç duyulan büyük paralel hesaplamalar için nispeten yavaştır. CPU ve GPU karşılaştırması hakkında daha fazla bilgi edinin.
• GPU (Grafik İşleme Birimi): Başlangıçta grafik oluşturmak için tasarlanan GPU'lar, paralel işleme için optimize edilmiş binlerce çekirdeğe sahiptir. Bu, onları birçok makine öğrenimi modelini eğitmek ve çalıştırmak için oldukça etkili hale getirir ve Ultralytics YOLO modelleriyle nesne algılama gibi çeşitli görevlerde performans ve esneklik arasında iyi bir denge sunar. Başlıca sağlayıcılar şunlardır NVIDIA ve AMD.
• TPU (Tensor İşleme Birimi): Özellikle sinir ağı iş yükleri için bir matris işlemcisi olarak tasarlanmıştır. TPU'lar, özellikle Google'ın ekosisteminde büyük ölçekli tensor işlemleri için en yüksek performans ve enerji verimliliği sunar (TensorFlow, Google Cloud üzerindePyTorch ). Genel paralel hesaplama için GPU'lardan daha az esnek olabilirler, ancak Google Cloud Platform gibi platformlarda barındırılan belirli, büyük ölçekli makine öğrenimi görevleri için önemli maliyet ve hız avantajları sağlayabilirler.

Özetle TPU'lar, özellikle büyük ölçekli eğitim ve çıkarım işleri olmak üzere belirli yapay zeka uygulamaları için gelişmiş performans ve verimlilik sunan, modern makine öğreniminin talepleri için özel olarak tasarlanmış donanımda önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. GPU'lar gibi diğer hızlandırıcıları tamamlayarak belirli iş yüküne, ölçeğe ve yazılım ekosistemine bağlı olarak seçenekler sunarlar. Kolaylaştırılmış model eğitimi ve yönetim özellikleri sunan Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla bulut kaynakları da dahil olmak üzere eğitim seçeneklerini keşfedebilirsiniz. Yapay zeka trendleri hakkında daha fazla bilgi için Ultralytics Blog'u ziyaret edin.