NPU ve GPU Fark Nedir?

 Temel Çıkarımlar
– NPU’lar, yüksek enerji verimliliği ve paralel işleme yetenekleriyle AI ve ML görevlerinde uzmanlaşmıştır.
– GPU’lar, görüntü işleme ve oluşturma gibi grafik görevlerinde mükemmeldir ancak aynı zamanda veri yoğunluklu işlemleri de gerçekleştirebilir.
– NPU’lar sinirsel işlemeyi hızlandırırken GPU’lar yapay zeka modellerinin eğitimi ve kripto para madenciliği dahil olmak üzere çeşitli uygulamalara sahiptir.

Yapay zekanın (AI) ana akım haline gelmesiyle birlikte, sinirsel işlem birimi (NPU), yeni nesil PC veya dizüstü bilgisayar alışverişinde önemli bir husus haline geldi. Peki NPU ile grafik işlem birimi (GPU) arasındaki farkı biliyor musunuz?

NPU nedir?
NPU, yapay zeka ve makine öğrenimi (ML) hesaplama görevleri de dahil olmak üzere sinir ağı işlemlerini hızlandırmak için kullanılan özel bir işlemcidir. Yüksek enerji verimliliğine ulaşırken daha performanslı olmasını sağlayan özel donanım optimizasyonları içerir.

NPU’lar paralel işleme yeteneklerine sahiptir (aynı anda birden fazla işlemi yürütebilir) ve donanım mimarisi optimizasyonlarıyla çıkarım ve eğitim gibi yapay zeka ve makine öğrenimi görevlerini verimli bir şekilde gerçekleştirebilirler. NPU’lar, yüz tanıma gibi farklı yapay zeka görevlerini gerçekleştirmek ve hatta yapay zeka sistemlerini eğitmek için kullanılabilir.

Daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız NPU’nun ne olduğu ve teknik özelliklerinin nasıl çözüleceği hakkındaki makalemize göz atın .

GPU nedir?
GPU, görüntü/video işleme ve oluşturma gibi grafik görevlerini hızlandırmak için kullanılan özel bir işlemcidir. NPU’lara benzer şekilde GPU’lar da paralel işlemeyi destekler ve saniyede trilyonlarca işlem gerçekleştirebilir.

Başlangıçta görüntü/video düzenleme ve oyun gibi grafik işleme ve işleme görevlerini hızlandırmak için kullanılan GPU’lar artık çok çeşitli hesaplama görevleri için kullanılıyor. Yüksek verimleri nedeniyle GPU’lar, büyük ölçekli veri işleme ve kripto para birimi madenciliği gibi karmaşık hesaplamalar gibi veri yoğun işlemleri gerçekleştirir.

Aynı sebepten dolayı GPU’lar büyük sinir ağlarını eğitmek için de kullanılıyor. Örneğin teknoloji şirketleri, büyük dil modellerini (LLM) eğitmek için Nvidia’nın kurumsal sınıf H-100 GPU’larını kullanıyor . GPU açıklayıcımız GPU’nun ne olduğunu ve nasıl çalıştığını derinlemesine ele alıyor .

NPU ve GPU Karşılaştırması
NPU ile GPU arasındaki kritik fark, birincisinin AI ve ML iş yüklerini hızlandırırken, ikincisinin grafik işleme ve işleme görevlerini hızlandırmasıdır. Başka bir deyişle, her biri cihazınızdaki belirli bir işlev için özel bir işlemcidir.

GPU’lar, uzmanlaşmış işlevlerinin yanı sıra, yapay zeka sistemlerinin eğitimi ve derin öğrenme çıkarımı da dahil olmak üzere diğer genel hesaplama görevlerinde de giderek daha fazla kullanılıyor. Ancak GPU, AI/ML görevleri için de kullanılabiliyorsa neden şirketler bunun için özel bir işlemciye sahip olma zahmetine giriyor? Kısa cevap performans ve verimliliktir.

Bilgisayarlarda belirli bir görev için (genellikle görevin performansını hızlandırmak için) özel bir işlemcinin kullanılmasına donanım hızlandırma adı verilir . Performansın artmasına yardımcı olur çünkü farklı bileşenler belirli görevleri her şey için CPU gibi genel amaçlı bir bileşen kullanmaktan daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır.

Sonuç olarak, donanım hızlandırma modern bilgisayarlarda oldukça standarttır. Örneğin, grafik işleme için bir GPU ve ses için bir ses kartı bulacaksınız.

Hem GPU hem de NPU performansı, işlemcinin saniyede kaç trilyon işlem gerçekleştirebildiğiyle ölçülür. Bu genellikle Saniye Başına Tera (veya Trilyon) İşlem (TOPS) ile gösterilir. Örneğin, Qualcomm’un Snapdragon X Elite yongaları 45 TOPS’a (yalnızca NPU’dan) kadar çıkarken, NVIDIA’nın GeForce RTX 4090 GPU’su 1300’ün üzerinde TOPS’a sahiptir.

GPU’lar ayrık (CPU’dan ayrı) veya entegre (CPU’ya yerleşik) olabilir. Yazım itibariyle NPU’lar CPU’ya entegre edilmiştir. Örneğin, Apple’ın A Serisi ve M Serisi işlemcileri, CPU’da yerleşik bir NPU’ya ( Apple Neural Engine adı verilen) sahiptir. Ancak Raspberry Pi’nin resmi NPU şapkası gibi bazı NPU’lar ayrıktır .

Sonuç olarak NPU, sinirsel işlemeyi hızlandıran bir işlemci iken GPU, grafik işleme için özel bir işlemcidir. Paralel işlem mimarileri sayesinde her ikisi de saniyede trilyonlarca işlem gerçekleştirebilmektedir.

NPU’lar yalnızca AI ve ML görevleri için uzmanlaşmış olsa da GPU kullanım durumları son yıllarda grafiklerin ötesine geçti. Ayrıca diğer genel amaçlı uygulamalarda, özellikle yapay zeka modellerinin eğitimi ve kripto para madenciliği gibi veri yoğun operasyonlarda da kullanılırlar.