NPU ve GPU Arasındaki Farklar Neler?

Yapay zekanın yükselişe geçmesiyle birlikte NPU (sinirsel işlem birimi) ve GPU (grafik işleme birimi), yeni nesil bilgisayarlarda yer almaya başladı. NPU, makine öğrenimi algoritmaları için geliştirilen özel işlemcidir. GPU’da matematiksel hesaplamaları çok hızlı şekilde gerçekleştiriyor. Biz de bu rehberde NPU ve GPU arasındaki farklar hakkında detaylara değindik.

NPU Nedir?

NPU ve GPU arasında farkları bilmek için öncelikle her iki kavramın ayrı şekilde ele alınması gerekiyor. NPU, makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AL) uygulamaları için geliştirilen işlemcidir. Aynı zamanda NPU, derin öğrenme algoritmalarını da destekliyor. NPU, çok sayıda küçük hesaplama çekirdeğinden oluşuyor. NPU’lar, çekirdekler sayesinde aynı anda paralel olarak birçok işlemi gerçekleştiriyor.

Özellikle NPU’lar yapay zeka görevleri için hem karar verme hem de hızlı verileri işleme aşamalarını basitleştiriyor. NPU’lar ayrıca görüntü tanıma, doğal dil işleme (NLP) vb. noktalarda geleneksel işlemcilere kıyasla yüksek performans sunuyor. NPU, derin öğrenme tekniklerinden yararlanarak görüntülerdeki nesneleri doğru sınıflama, görüntü tanıma gibi birçok görevi yerine getiriyor.

NPU’ların bir başka göreviyse vektör, matris çarpımları vb. karışık matematiksel hesaplamalar yapmasıdır. NPU’lar, karışık matematiksel hesaplamaları hızlıca yapar. NPU’lar yapay zeka görevlerine özel geliştirilen veri yolu mimarisinden oluşuyor. Bu durumda NPU’lar, hafızaya erişimi ve veri transferlerini optimize ediyor. Bunun sonucunda işlemlerde yüksek verim elde ediliyor.

GPU Nedir?

GPU, grafik görevleri hızlandıran özel bir işlemci. Görüntü ve video işleyip oluşturabiliyor. NPU’larda olduğu gibi GPU’larında en önemli özelliği, paralel işlemler gerçekleştirmesidir. Saniyeler içerisinde birçok işleme imza atıyor.

GPU’lar aslında ilk başta oyun oynama, görüntü ve video düzenleme, grafik işleme gibi işlemleri hızlandırmak için kullanıldı. Son dönemdeyse farklı hesaplamalarda için kullanılmaya başladı. Çok yüksek performans sunduğu için özellikle kripto madenciliği başta olmak üzere büyük verileri işlemek için kullanılıyor. GPU, büyük sinir ağlarını da eğitiyor.

NPU ve GPU Farkları

NPU ve GPU farkları şöyle sıralanabilir;

• NPU, yapay zeka ve makine öğrenimine dair işleri hızlandırıyor. GPU’da grafik işlemlerinde çok hızlı. Her ikisi de cihazlarda belirli görevleri yerine getiriyor.
• NPU’lar derin öğrenme algoritmalarını hızlandırma amaçlı özel geliştirdi. Sinir ağları için gerekli olan belirli işlemleri gerçekleştiriyor. Böylelikle GPU’lara göre yapay zeka işlerinde daha yüksek performansa ulaşıyor.
• NPU’lar sadece yapay zeka ve makine öğrenimi görevleri için kullanılıyor. Yalnız GPU’ların son dönemde kullanım alanlar çok gelişti. Yukarıda belirtildiği üzere GPU’lar kripto para madenciliği ve yapay zeka modelleri eğitiminde de yoğun şekilde kullanılıyor.
• NPU, sinirsel işlemeyi hızlandırıyor. GPU’da grafik işleme için özel geliştirilen bir işlemcidir.
• Her iki işlemci türü de paralel işleme özelliklerinden dolayı saniyede trilyonlarca işlemin gerçekleşmesinde rol oynuyor.