NPU Nedir? Ne İşe Yarar?

Önce CPU vardı. Açılımı “Central Processing Unit/Merkezî İşlem Birimi” olan bu donanım birimi, “bilgisayarların beyni” olarak tanımlanıyordu ve tüm işlem/hesaplama yükünü, CPU sırtlıyordu. 1971 yılında ortaya çıkan bu devrimsel donanım birimi, bugüne kadar gelişerek ulaştı. Ardından 1999 yılından tarihin bilinen ilk GPU’su çıkageldi. NVIDIA tarafından geliştirilen ve açılımı “Graphic Processing Unit/Grafik İşlem Birimi” olan GPU’nun temel işlevi, grafik odaklı hesaplamaları yapmaktı. Buna, oyun grafikleri, video düzenleme ve grafik tasarım süreçleri de dâhildi. İşlemcilere kıyasla paralel hesaplama görevlerinde daha etkili olan GPU, bugün geldiğimiz noktada, ilk günküne kıyasla çok daha yetenekli. Teknoloji dünyasının hesaplama canavarı “üç harfli”lerine NPU ile bir yenisi daha katıldı. Peki, NPU nedir, ne işe yarar ve hangi cihazlarda/donanım bileşenlerinde bulunur? Gelin, tüm bunların ve daha fazlasının yanıtına birlikte bakalım.

Yapay Zekânın Yeni Dehası: NPU

Hemen her güne yeni bir yapay zekâ gelişmesiyle uyandığımız günümüzde, bilgisayarların hızı ve yetenekleri sürekli artıyor. Bu gelişimde merkezî bir rol oynayan unsurlardan biri de NPU’lar oluyor. Yeni nesil bir donanım birimi olan NPU, bilgisayarların işlem gücünü AI (Artificial Intelligence/Yapay Zekâ) görevlerini hızlandırmak ve optimize etmek için tasarlanmış özel bir işlemci türüdür.

Açılımı, “Neural Processing Unit/Nöral İşlem Birimi” olan NPU, geleneksel CPU ve GPU’lardan farklı olarak, yapay sinir ağı operasyonlarını hızlandırmak ve derin öğrenme görevlerini gerçekleştirmek üzere optimize ediliyor. Ses tanıma, görüntü tanıma, dil işleme ve diğer karmaşık yapay zekâ görevlerinin daha hızlı ve verimli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlayan NPU, GPU’ların paralel hesaplama yeteneklerini aşan, yapay zekâ odaklı görevlerde muazzam bir performans sergiliyor. Örneğin, video görüntülerindeki nesneleri tanıma, görüntülü görüşmelerde arka planı bulanıklaştırma, ses tanıma ve daha birçok yapay zekâ görevini NPU’lar daha etkili bir şekilde gerçekleştirebiliyor.

Günümüzde akıllı telefonlardan veri merkezlerine kadar geniş bir cihaz yelpazesinde yer alan NPU’lar, mobil cihazlardaki kamera yeteneklerini artırırken bulut tabanlı hizmetlerde, büyük veri kümelerinin analizinde ve derin öğrenme modellerinin eğitiminde önemli rol oynuyor. Intel’in yeni nesil Core Ultra işlemcilerinde de müstakil şekilde bulunan ve bilgisayardaki yapay zekâ odaklı işlemleri, düşük güç tüketimiyle gerçekleştiren NPU, bilgisayarların gelecekteki performansını ve işlevselliğini belirleyecek kritik faktör hâline geliyor.

NVIDIA’nın Tensör Çekirdekleriyle NPU’nun Ne Gibi Farkları Var?

Yapay zekâ ve yapay zekâya dair gelişmeleri yakından takip eden teknoloji meraklıları, NPU ile NVIDIA’nın GeForce RTX 20 serisinden itibaren grafik işlemcilerinde bulunan tensör çekirdeklerinin aynı olduğunu düşünebiliyor. Bu konuya açıklık getirmek adına birkaç adımlık kıyaslama yapmak gerekiyor:

• Amaç ve Odaklanılan Görevler: Geniş bir yapay zekâ yelpazesine odaklanan NPU’lar, görüntü tanıma, dil işleme gibi çeşitli yapay zekâ görevlerini hızlandırmak için tasarlanıyor. NVIDIA ekran kartlarındaki tensör çekirdekleri ise daha spesifik olarak derin öğrenme işlemlerini hızlandırıyor. Bu çekirdekler, özellikle derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çözümlemesi gibi belirli yapay zekâ görevlerine odaklanıyor.
• Entegrasyon ve Kullanım Alanları: NPU’lar genellikle yeni nesil televizyonlara, mobil cihazlara ve güncel işlemcilere entegre ediliyor. Bu cihazlardaki NPU’lar televizyonlarda düşük çözünürlüklü görüntünün yüksek çözünürlüğe yükseltilmesi, mobil cihazlarda kamera kabiliyetlerinin artırılması, işlemcilerde ise genel yapay zekâ işlemlerinin hızlandırılması noktasında görev üstleniyor. NVIDIA ekran kartlarındaki tensör çekirdekleri ise GPU’larla birlikte geliyor ve derin öğrenme işlemlerinin hızlandırılması amacıyla kullanılıyor. İlgili çekirdekler, özellikle makine öğrenmesi modellerinin eğitimi ve çözümlemesi gibi grafik işleme gerektirmeyen yapay zekâ görevlerinde değerlendiriliyor
• Performans ve Ölçeklenebilirlik: NPU’lar, çeşitli yapay zekâ işlemlerini hızlandırmak için optimize ediliyor ve dâhil olduğu cihazlarda kullanım esnekliği ve ölçeklenebilirlik sağlıyor. NVIDIA ekran kartlarındaki tensör çekirdekleri, GPU’larla geliyor ve grafik kartlarının yapay zekâ işleme kapasitesini artırıyor. Tensör çekirdekleri, derin öğrenme modellerinin büyük veri setleri üzerinde eğitimi ve çözümlemesi konusunda yüksek performans sağlıyor.

Yapay Zekânın Geleceği: NPU’nun Rolü ve Etkisi

NPU’ların geleceği ve yapay zekâ üzerindeki etkisi, teknoloji dünyasında büyük bir dönüşümü işaret ediyor. Bahse konu dönüşüm, bilhassa bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve kenar (edge) hesaplama gibi alanlarda kendini gösteriyor. NPU’lar, cihazlara yerel olarak entegre edilerek bulut işleme gereksinimini ortadan kaldıran düşük güç tüketimli yapay zekâ hızlandırma olanakları sunuyor. Daha önce de bahsettiğimiz gibi Intel’in yeni nesil Core Ultra işlemcilerindeki gelişmeler, bilgisayarların yapay zekâ kabiliyetlerini doğrudan aygıt seviyesine taşıyor ve internet bağlantısından bağımsız, daha güçlü veri gizliliğiyle düşük gecikmeli yapay zekâ hesaplama imkânı sağlıyor.

Akıllı telefonlar söz konusu olduğunda ise NPU’ların gelişimi, cihaz üzerinde GenAI’ın (Yapay Zekânın Genel Nesli) gerçekleştirilmesine olanak tanıyan bir sonraki nesil AI akıllı telefonların gelişiminde kritik bir rol oynuyor. Daha az güç tüketimiyle ile LLM’leri (Large Language Models/Büyük Dil Modelleri) ve metinden görüntüye modelleri gibi yapay zekâ modellerini hızlı ve verimli bir şekilde çalıştırmak için optimize edilmiş özel işlemci çekirdeklerine sahip oluyor. NPU’ların güçlendirilmesiyle, kişiselleştirilmiş ve proaktif sanal asistanlardan ileri görüntüleme ve dil işleme yeteneklerine kadar oldukça geniş bir uygulama alanının ortaya çıkması bekleniyor.

Siz de NPU ve yapay zekâ alanındaki gelişmeleri, en güncel bilgisayar modelleriyle deneyimlemek istiyorsanız, Monster tarafından geliştirilen laptop modellerinden dilediğinizi tercih edebilir, çalışmalarınıza hız, yaratıcılığınıza farklı bir boyut kazandırabilirsiniz.