Bu NLP Cloud kursunda, makine öğrenimi iş yüklerinin işlenmesini hızlandırmak için neden genellikle özel donanımların gerekli olduğunu açıklıyoruz. Ayrıca 2023 yılında piyasada bulunan en iyi hızlandırıcıların hangileri olduğunu da gözden geçiriyoruz: GPU'lar, TPU'lar, IPU'lar, Inferentia, Habana Gaudi...
İşte kursun yapısı:
Herkese merhaba, ben NLP Cloud'dan Julien Salinas.
Bu derste, çıkarım iş yüklerimizi hızlandırmak için günümüzde ne tür donanım hızlandırıcıları kullanabileceğimizi göreceğiz.
Donanım hızlandırmayı anlamak için, yapay zeka uygulamalarının günümüzde çoğunlukla derin öğrenme olarak da bilinen sinir ağlarına dayandığını hatırlamak önemlidir.
Matris çarpımı sinir ağlarında önemli bir işlemdir çünkü karmaşık verileri ve verilerin karmaşık temsillerini öğrenmelerini sağlar.
Bir sinir ağında, girdi verileri bir matris ile temsil edilir ve nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıkları da bir matris ile temsil edilir.
Bu iki matris çarpıldığında, sonuç nöronların çıktısını temsil eden yeni bir matristir.
Bu süreç birden fazla nöron katmanı aracılığıyla tekrarlanır ve ağın girdi verilerinin giderek daha soyut ve karmaşık özelliklerini öğrenmesine olanak tanır.
Matrisler yapay zeka modellerinin temel bileşenleridir, bu nedenle matrisler üzerinde işlem yapma konusunda çok iyi olan bazı donanımların kullanılması önemlidir.
Bir diğer önemli husus ise kayan nokta sayılarıdır.
Kayan noktalar sinir ağlarında önemlidir çünkü kesirli değerlerin temsil edilmesine izin verirler.
Az önce de söylediğimiz gibi, sinir ağları çok sayıda girdisi olan büyük matrisler içerir.
Yalnızca tamsayı değerlerinin kullanılması hızlı bir şekilde taşma hatalarına yol açacaktır.
Kayan nokta değerlerini kullanarak, sinir ağları birçok ondalık basamaklı değerleri temsil edebilir, bu da daha hassas hesaplamalara ve çıktılarda daha iyi doğruluğa olanak tanır.
Özet olarak, iş yüklerini, yapay zeka iş yüklerini verimli bir şekilde işlemek için matris çarpımlarını ve kayan nokta hesaplamalarını iyi yapabilen donanımlara ihtiyacımız var.
Makine öğrenimi iş yükleriniz için bugün göz önünde bulundurabileceğiniz iki ana seçenek CPU'lar ve GPU'lardır.
CPU veya Merkezi İşlem Birimi, bir bilgisayar sisteminde uygulamaları çalıştırmak, işletim sistemini yönetmek ve matematiksel hesaplamalar yapmak da dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri yerine getiren genel amaçlı bir işlemcidir.
CPU'lar çok yönlü olacak şekilde tasarlanmıştır ve birçok görev türünü yerine getirebilir, ancak belirli bir iş yükü türü için optimize edilmemiştir.
GPU veya Grafik İşleme Birimi, grafik işleme ve makine öğrenimi gibi karmaşık, paralel iş yüklerini işlemek için tasarlanmış özel bir işlemcidir.
GPU'lar, büyük miktarda veriyi aynı anda işlemek için birlikte çalışan binlerce küçük çekirdeğe sahiptir ve bu da onları belirli iş yükü türleri için CPU'lardan çok daha hızlı hale getirir.
Matris işlemleri birkaç küçük çekirdek üzerinde kolayca paralelleştirilebilir, bu nedenle GPU'lar bu alanda mükemmeldir.
Ayrıca, GPU'lar tipik olarak CPU'lardan çok daha fazla kayan nokta birimine sahiptir, bu da kayan nokta işlemlerini çok daha hızlı gerçekleştirmelerini sağlar.
Artık günümüzün yapay zeka iş yükleri için bir CPU'nun neden yeterli olmadığını ve özel donanımların neden çok önemli olduğunu biliyorsunuz.
Şimdi belirli donanım hızlandırıcıları söz konusu olduğunda sahip olduğunuz seçenekleri inceleyelim.
NVIDIA GPU'lar grafik işleme için güçlü bir araçtır ve onları oyun, makine öğrenimi, video düzenleme, tasarım ve mühendislik uygulamaları için ideal kılan bir dizi özellik sunar.
Bir yapay zeka yazılım mühendisi olarak, bugün GPU pazarında merkezi bir konuma sahip oldukları için NVIDIA GPU'ları ile oynamanız gerekeceğinden şüpheniz olmasın.
2023'te yapay zeka için en güçlü kartları A100 ve H100'dür.
AMD ayrıca makine öğrenimi de dahil olmak üzere geniş bir GPU yelpazesi sunuyor.
RockM ürün yelpazesi ilginç ve bir göz atmanızı tavsiye ederim.
Google ayrıca TensorFlow Processing Unit için TPU adı verilen kendi yapay zeka çiplerini de üretiyor.
Bu çipleri şirket içinde kullanıyorlar ama aynı zamanda Google Cloud tekliflerinde de öneriyorlar.
Yine de kendiniz için bir TPU satın alamazsınız.
TPU'lar GPU'lardan biraz daha farklı çalışır, ancak bu başka bir özel video için bir konu olacaktır.
Graphcore, Google TPU'larına eşdeğer IPU adı verilen özel bir yapay zeka donanımı üreten İngiltere merkezli bir şirkettir.
IPU'ları hem satın alabilir hem de iş ortaklarından biri aracılığıyla bulutta kullanabilirsiniz.
AWS kendi yapay zeka çiplerini oluşturuyor.
Inferentia adında çıkarıma adanmış bir çipleri ve Tranium adında eğitime adanmış başka bir çipleri var.
Bu çipler nispeten ucuzdur.
Bu tür çipleri kendiniz için satın alamazsınız, ancak bunları AWS EC2 veya Sage Maker'da kullanabilirsiniz.
Intel ayrıca Habana Gaudi adında, çok güçlü ancak çok pahalı bir alternatif olan kendi yapay zeka çipini de üretti.
Donanım hızlandırıcıları güçlüdür, ancak aynı zamanda çok pahalıdır ve küresel yarı iletken kıtlığı nedeniyle satın alınması kolay değildir.
Sonuç olarak, daha küçük donanımlarda çalışabilmesi için yapay zeka iş yükünüzü mümkün olduğunca optimize etmeye çalışmak akıllıca olacaktır.
CPU'lar aslında birçok durumda birçok makine öğrenimi iş yükü için iyi bir seçenek bile olabilir.
Şu anda görebileceğiniz gibi, 2023 yılında yapay zeka ve makine öğreniminde donanım hızlandırma söz konusu olduğunda NVIDIA fiili çözümdür.
Ancak ilginç bir şekilde, bazı alternatifler ortaya çıkıyor.
Yani belki birkaç yıl içinde, bir sonraki yapay zeka projeleriniz için muhtemelen başka tür hızlandırıcılar kullanacaksınız.
Umarım bu kurs faydalı olmuştur ve size keyifli bir gün dilerim.