Teknolojinin gelişmesiyle birlikte, neredeyse her gün yeni bir kavramla karşılaşır olduk. Eski öğrendiklerimizi az buçuk anlamaya çalışırken, yenileri aklımızı karıştırır oldu. Bu yazımızda CPU, GPU, NPU ve TPU terimlerini çok kısa bir şekilde ele aldık.
Sözü edilen kavramlar İngilizce terimlerin kısaltması olmakla birlikte, daha fazla kafa karışıklığı yaratmamak adına, yazıda sadece Türkçe karşılıklarına yer verilmiştir.
Aslında, GPU, NPU, TPU hepsi özel işlemcilerdir, ancak farklı görevler için tasarlanmışlardır. Özel işlemciler olarak, CPU’nun iş yükünü bir dereceye kadar azaltabilir ve CPU’nun kaynaklarının diğer hesaplama görevleri için kullanılmasına olanak tanırlar. Bu nedenle, bir kullanıcının hangisine ihtiyaç duyduğu, kullanıcının kullandığı uygulama ve görevler tarafından belirlenir.
CPU (Merkezi İşlem Birimi)
CPU özellikle genel bilgi işlem için tasarlanmıştır. CPU ayrıca, işletim sistemi ve uygulamalar tarafından gerekli olan komutları ve programları yürütmekten sorumlu olan beyin olarak da görülebilir.
GPU (Grafik İşleme Birimi)
Çizim işlemlerini yürütmeye adanmış bir mikroişlemci olan GPU, yüzlerce veya binlerce Aritmetik Mantık Birimi (ALU) ile yapılandırılmıştır ve büyük miktarda hesaplamayı paralel olarak işleyebilir. GPU, gömülü grafik yongaları ve bağımsız grafik kartları olarak kategorize edilebilir.
3D oyunlarda grafik oluşturma için yaygın kullanımlarının yanında, GPU’lar özellikle analiz, derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarını yürütmek için yararlıdır ve görevleri kesinlikle görüntü işleme ile sınırlı değildir.
NPU (Sinir Ağı İşleme Birimi)
NPU, insan sinir sistemini taklit eden işlemciler aracılığıyla yapay zeka uygulamalarını hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Enerji açısından verimlidir, uzun süreli kullanıma uygundur ve görüntü oluşturma, yüz tanıma vb. gibi sürekli yapay zeka hesaplama görevleri için idealdir.
TPU (Tensor İşleme Birimi)
TPU, Google tarafından makine öğrenimi görevlerini hızlandırmak için özel olarak geliştirilen bir işlemcidir. GPU’ların aksine TPU’lar büyük ölçekli, düşük hassasiyetli hesaplamalar için tasarlanmıştır. Google’ın araştırması, yapay zeka çıkarım görevlerinde sinir ağları kullanılarak TPU’nun performansının çağdaş GPU’ların ve CPU’ların 15 ila 30 katı olduğunu göstermektedir. Ancak, sınırlı üreticiler nedeniyle talep-arz noktası yeterli düzeyde olmadığından, TPU’lar çok pahalı olabilir.