Yapay Zeka (AI), son birkaç ayda PC’lerde daha fazla kolaylık ve daha hızlı işlem süreleri sağlayan muazzam gelişmeler kaydetti. Yapay zeka odaklı bilgisayar verimliliğinin büyük bir kısmı, yakında çıkacak Qualcomm Snapdragon X Elite ve Intel Core Ultra işlemcilerde bulunabilecek NPU’lar (Sinir İşlem Birimleri) aracılığıyla mümkün hale geliyor.
Peki NPU tam olarak nedir? Bir NPU yapay zeka görevlerini nasıl hızlandırır? Daha da önemlisi, NPU’lar sizin için ne yapabilir? Bunların hepsini ele alacağız.
NPU’lar verimlilik açısından hayati öneme sahiptir Nöral İşleme Birimi, kısaca NPU, AI görevlerini GPU’lardan (Grafik İşleme Birimleri) ve CPU’lardan (Bilgisayar İşleme Birimleri) daha hızlı gerçekleştirmek için tasarlanmış bir AI çipidir. Bu, küçük tekrarlanan işlemleri üstlenerek GPU’lar ve CPU’lar üzerindeki yükün bir kısmını azaltır, böylece bir bilgisayar yapay zeka odaklı istekleri yerine getirirken daha verimli çalışabilir.
Örneğin NPU’lar, video çağrılarında arka planların bulanıklaştırılmasına veya video veya fotoğraf düzenlemede nesne algılamaya dikkat ederek bir bilgisayarın GPU’sunun ve CPU’sunun verimli bir şekilde çalışmasına yardımcı olabilir, böylece CPU ve GPU’yu diğer görevleri yerine getirmek için serbest bırakır.
NPU’lar belirli görevleri GPU’lardan daha iyi yerine getirir CPU, GPU ve NPU, bir bilgisayarın genel çalışması için hayati önem taşır ancak farklı işleme ve bilgi işlem görevlerini yerine getirecek şekilde tasarlanmıştır; böylece ideal olarak hiçbir işlemci, yükünden dolayı fazla bunaltılmaz. Bir işlemcinin aşırı yüklenmesini önlemek hayati önem taşır çünkü bu, bir bilgisayarın ne kadar sorunsuz çalışabileceğini belirler.
Her üç işlemci de bir miktar görüntü işleme yapabilir ancak bu iş yükünün farklı yönlerini üstlenirler. GPU’lar burada ağır kaldırıcılardır ve video düzenleme ve oyun görevleri için karmaşık görüntüleri işlemek üzere özel olarak tasarlanmıştır. Ancak NPU’lar, yapay zeka asistanlarıyla çalışmak gibi kısa ve tekrarlayan yapay zeka görevlerinde daha hızlı çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Başka bir deyişle, bir NPU, GPU’nun üzerindeki işin bir kısmını alır, böylece GPU daha büyük görevlere odaklanabilir ve sistem genel olarak daha verimli çalışabilir.
Bütün bunlar söylendiğinde, işletim sistemi bilgisayarınızın donanımına bakacak ve sisteminizin özelliklerine ve mevcut kaynaklara göre GPU’nun veya NPU’nun belirli bir AI görevi için daha uygun olup olmadığını belirleyecektir.
NPU’ları neden önemsemelisiniz? İşe başlamak için işlemciler hakkında temel bir anlayışa sahip olmak çok önemlidir. Intel, AMD ve NVIDIA rehberimde görebileceğiniz gibi, bu yarı iletken çip üreticileri farklı alanlarda uzmanlaşma eğilimindedir. Intel, CPU Endüstrisi lideridir, NVIDIA, GPU endüstri lideridir ve AMD, her ikisinin iyi bir karışımıdır.
İleriye dönük olarak işlemcilerde giderek daha fazla NPU göreceğiz. Bu, tümü bir NPU’ya sahip olan ve çeşitli bilgisayar şirketleri tarafından en yeni Ultrabook ve Notebook dizüstü bilgisayarlarında yaygın olarak kullanılan yeni Intel Core Ultra işlemciler (eski kod adı Meteor Lake) tarafından kanıtlanmaktadır.
Ayrıca Qualcomm yıllardır NPU’larla çalışıyor ve bu sayede rekabette öne çıkıyor. CPU, GPU ve NPU kullanan Snapdragon X Elite işlemcisi yakında Windows dizüstü bilgisayarlarda da yerini alacak. Qualcomm, bu çipin Apple MacBook Pro’ya karşı ne kadar güçlü olduğunu zaten gösterdi. Qualcomm’a göre Snapdragon X Elite, patlamalar halinde saniyede 75 Tera işlem (TOP) gerçekleştirebiliyor ve bu da özellikle etkileyici.
Bütün bunlar sizin için ne anlama geliyor?
NPU’ların en yeni nesil cihazlara dahil edilmesi, sektörün en yeni yapay zeka teknolojileriyle ilerlemeye hazır olduğu anlamına gelir. Başka bir deyişle, yeni uygulamalar, NPU’ların en yeni dizüstü bilgisayarlara dahil edilmesi sayesinde en yeni AI yazılımından yararlanabilecek. Bu da zaman geçtikçe kullanıcı olarak yapay zeka ile ilgili daha fazla kolaylığın ve verimli yapay zeka süreçlerinin size sunulmasını sağlayacaktır.
Yapay zeka aracılığıyla video düzenleme işlevlerini her zamankinden daha hızlı gerçekleştirebilirsiniz. Veya belki de en çok kullandığınız programlarda ek AI filtreleri ve seçenekleri mevcut olacaktır. Her halükarda, odak noktası bilgisayarları daha verimli hale getirmektir, böylece kişisel, yaratıcı veya ofis projeleri için sıradan görevlere çok fazla zaman harcamanıza gerek kalmaz.
Qualcomm’un NPU’sunun üretken yapay zeka görüntülerini işleyebildiği de kanıtlandı, dolayısıyla bu yeteneği muhtemelen yakında Qualcomm tabanlı telefonlarda da göreceğiz. Bu, oyun el bilgisayarlarında da birçok yeni olasılığın önünü açabilir.
NPU SSS
PC’lerde ve dizüstü bilgisayarlarda NPU işlemci nedir?
Sinir İşleme Birimi (NPU), yapay zeka görevlerini GPU’lardan ve CPU’lardan daha hızlı gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanmıştır. Bu, GPU’lar ve CPU’lar üzerindeki yükün bir kısmını azaltır, böylece her ikisi de aşırı vergilendirilmez ve bu da bilgisayarın genel olarak daha iyi çalışmasına yardımcı olur.
Makine öğrenimi nedir ve derin öğrenmeden farkı nedir?
Makine öğrenimi, bir programın veri toplamasına ve sahip olduğu bilgilerden kararlar almasına olanak tanıyan yapay zekanın bir yönüdür. Derin öğrenme bir adım daha ileridir; burada bir sinir ağı, bir kişinin öğrenen beyni gibi işlev görür ve bilgiyi tekrarlamak yerine, topladığı bilgilere dayanarak yeni sonuçlar ve kararlar üretir.
NPU GPU’dan daha mı iyi?
Her ikisi de bilgisayarın işleme yeteneklerinin ayrılmaz parçaları olduğundan, bir Sinir İşleme Birimi’ni (NPU) bir Grafik İşleme Birimi (GPU) ile hangi bağlamda karşılaştırdığınıza bağlıdır. GPU’lar, video düzenleme ve oyun oynama gibi görevleri yerine getirmek üzere karmaşık görüntüleri işlemek üzere özel olarak tasarlanmıştır. Ancak NPU’lar, sistemin daha verimli çalışabilmesi için bazı GPU yüklerini azaltarak yapay zeka görevlerinde daha hızlı çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Sorun şu ki, NPU’lar küçük, tekrarlayan görevlerle daha sınırlı olma eğilimindeyken GPU’lar daha büyük ve yeni görevleri daha iyi halledebilir. Önemli olan, tıpkı bir dizüstü bilgisayarda olduğu gibi, her iki işlemcinin de sistemin genel performansını artırmak için birlikte çalışmasıdır.
Bir NPU’yu ne için kullanabilirim?
Bir Sinir İşleme Birimi (NPU), konuşma tanıma, görüntülü aramalarda arka planı bulanıklaştırma gibi yapay zeka makine öğrenimi görevlerini ve nesne algılama gibi fotoğraf veya video düzenleme işlemlerini hızlandırabilir.
NPU’nun açılımı nedir?
NPU, Nöral İşleme Birimi anlamına gelir. NPU, AI görevlerini GPU’lardan ve CPU’lardan daha hızlı gerçekleştiren bir AI çipidir. Bu, GPU’lar ve CPU’lar üzerindeki yükün bir kısmını azaltır, böylece bilgisayar, AI görevlerini gerçekleştirirken daha verimli çalışabilir.
NPU oyun dizüstü bilgisayarları için yararlı mıdır?
Hayır. Yoğun oyun grafikleriyle ilgili ağır işlerin çoğunu GPU üstlenirken, NPU esas olarak küçük yapay zeka desteğine yöneliktir. Bu nedenle NPU’lar, oyun dizüstü bilgisayarları ve oyun masaüstü bilgisayarlarından ziyade Ultrabook ve Dizüstü bilgisayarlarda kullanılmak üzere daha çok tasarlanmıştır.
