tag TPU
TPU (Tensor Processing Unit) (Tensör İşlem Birimi)
Bu sayfada TPU (TPU (Tensor Processing Unit) (Tensör İşlem Birimi)) etiketi ile işaretlenmiş 5 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
TPU (Tensor Processing Unit), Google tarafından büyük ölçekli makine öğrenimi iş yüklerini, özellikle derin sinir ağı eğitimini ve çıkarsama işlemlerini hızlandırmak için tasarlanmış özel amaçlı bir entegre devre (ASIC — Application-Specific Integrated Circuit). 2016 yılında Google'ın dahili kullanım için geliştirdiği bu donanım, 2018'den itibaren Google Cloud üzerinden dış kullanıcılara da sunulmuştur. TPU'lar, matris çarpma işlemlerine (matrix multiplication) özelleşmiş yapılarından dolayı standart CPU ve GPU'dan farklılaşır. Derin öğrenme modellerindeki en hesaplama yoğun operasyon — örneğin transformer'ların dikkat hesaplaması veya konvolüsyonel katmanlar — matris çarpımı içerir. TPU'nun Systolic Array mimarisi bu operasyonu paralel ve yüksek bant genişliğiyle gerçekleştirir. Systolic Array'de matris elemanları bir dizi hesaplama birimine dalga biçiminde akar; bu yaklaşım bellekten okuma sayısını minimize ederek bellek bant genişliğini verimli kullanır. TPU sürümleri tarihsel gelişimi yansıtır: TPU v1 (2016) yalnızca çıkarsama yaparken; TPU v2 ve v3 hem eğitim hem çıkarsamayı destekler. TPU v4 ile birlikte büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi için optimize özellikler eklendi. 2024'te duyurulan TPU v6 Trillium ise enerji verimliliği ve çip başına hesaplama yoğunluğunu daha da artırdı. Google'ın PaLM, Gemini ve AlphaFold modelleri TPU kümelerinde (pod) eğitilmiştir. Google Cloud TPU Pod'ları, binlerce TPU çekirdeğini yüksek bant genişlikli ağla birleştirir. TPU v4 Pod 4.096 çip ve 600 Gbps ağ bağlantısı içerir. Bu mimari, model paralelliği ve veri paralelliğini eş zamanlı uygulamaya olanak tanır: model çok büyükse katmanlar çiplere bölünür, veri büyükse her çip farklı mini-batch işler. Gemini Ultra bu ölçekte bir altyapıda eğitilmiştir. Yazılım açısından JAX, TensorFlow ve PyTorch XLA ile TPU'lar programlanabilir. JAX, Python kodunu XLA (Accelerated Linear Algebra) derleyicisiyle TPU üzerinde çalıştırır; jax.jit() ile fonksiyon derlenir, pmap() ile çok cihazlı paralel yürütme yapılır. Kullanıcılar Google Colab veya Cloud TPU aracılığıyla TPU'ya erişebilir. Google Research TPU programı ise araştırmacılara ücretsiz erişim imkânı tanır.
AI Hızlandırıcı (Yapay Zeka Hızlandırıcısı)
AI Hızlandırıcı (İng. AI Accelerator), derin öğrenme ve makine öğrenimi iş yüklerini geleneksel merkezi işlem birimlerine (CPU) kıyasla çok daha verimli ve hızlı işlemek amacıyla geliştirilmiş özel amaçlı donanım birimleridir. Yapay zeka modellerinin eğitim ve çıkarım (inference) aşamalarında milyarlarca matris çarpımı, vektör toplama ve aktivasyon fonksiyonu hesabı gerçekleştirilir; bu işlemler genel amaçlı CPU mimarilerinde ciddi darboğazlar oluşturur. AI hızlandırıcılar, sinir ağı operasyonlarına doğrudan optimize edilmiş paralel işlem birimleri ve özel bellek mimarileriyle bu sorunu çözer. Bu alanda en yaygın kullanılan türler şunlardır: GPU (Grafik İşlem Birimi) — binlerce küçük çekirdeğiyle yüksek paralel işlem kapasitesi sunan ilk popüler AI hızlandırıcı; TPU (Tensör İşlem Birimi) — Google'ın TensorFlow iş yükleri için geliştirdiği özel ASIC; NPU (Sinirsel İşlem Birimi) — akıllı telefon ve IoT cihazlarına entegre, düşük güçte çıkarım yapan çip; FPGA (Sahaya Programlanabilir Kapı Dizisi) — yeniden yapılandırılabilir mimarisiyle esnek optimizasyon imkânı sunan donanım; ASIC (Uygulamaya Özel Entegre Devre) — tek bir iş yükü için tasarlanmış, en yüksek verimlilik oranına ulaşan çip. Hızlandırıcıların performansı; saniyede gerçekleştirilebilen kayan noktalı işlem sayısı (TFLOPS), yüksek bant genişlikli bellek (HBM) kapasitesi, bellek bant genişliği ve chip-to-chip iletişim hızı (NVLink, InfiniBand) gibi metriklerle ölçülür. Enerji verimliliği FLOPS/Watt biriminde ifade edilir ve veri merkezi işletme maliyetlerini doğrudan etkiler. Büyük dil modelleri (LLM) trilyonlarca parametreye ulaştıkça yüzlerce ila binlerce hızlandırıcının NVLink veya InfiniBand ile birbirine bağlandığı kümeler (accelerator clusters) ortaya çıkmıştır. NVIDIA H100/H200 Hopper ve Blackwell serileri, Google Trillium (TPU v6), AWS Trainium2 ve Groq LPU günümüz yapay zeka altyapısının bel kemiğini oluşturmaktadır. Öte yandan uç yapay zeka (edge AI) alanında NPU'lar akıllı telefon, güvenlik kamerası ve araç içi sistemlere gömülerek bulut bağlantısı gerektirmeden gerçek zamanlı çıkarım yapabilmektedir. Bu iki eğilim — bulut kümelerindeki devasa ölçek ve uçtaki düşük güçlü çıkarım — modern AI hızlandırıcı ekosisteminin iki kutbunu tanımlamaktadır.
ASIC (Uygulama Özel Entegre Devre)
ASIC (Application Specific Integrated Circuit — Uygulama Özel Entegre Devre), belirli bir görevi yerine getirmek amacıyla özel olarak tasarlanmış bir entegre devre türüdür. Genel amaçlı CPU veya GPU'ların aksine, ASIC yalnızca tek bir işlev için optimize edilir; bu da onu söz konusu görev için son derece hızlı, enerji verimli ve maliyet etkin hale getirir. Yapay zeka alanında ASIC'ler, sinir ağı eğitimi ve çıkarımı (inference) için kritik bir donanım çözümü olarak öne çıkmaktadır. Bir ASIC, üretildikten sonra yeniden programlanamaz; ancak bu esneklik eksikliği, tasarımın hedef göreve göre mükemmel biçimde optimize edilmesini mümkün kılar. Google'ın TPU'su (Tensor Processing Unit), matris çarpımı ve tensör işlemleri için geliştirilmiş bir yapay zeka ASIC'idir. Apple'ın Neural Engine'i, Tesla'nın FSD (Full Self-Driving) çipi ve Huawei'nin Ascend serisi de bu kategoride değerlendirilen önde gelen örneklerdir. 2026 yılı itibarıyla özel yapay zeka ASIC'lerinin pazar büyümesi genel amaçlı GPU büyümesinin neredeyse üç katına ulaşmıştır. TrendForce verilerine göre ASIC sevkiyatları yıllık bazda yüzde 44,6 büyürken genel amaçlı GPU'lar yalnızca yüzde 16,1 büyüme kaydetmiştir. Bu eğilim, yapay zeka altyapısında özel silikon çözümlerine olan talebin ne denli hızlandığını açıkça ortaya koymaktadır. Bloomberg Intelligence, 2033 yılına kadar özel AI ASIC pazarının yüzde 27 bileşik yıllık büyüme oranıyla 118 milyar dolara ulaşacağını öngörmektedir. ASIC tasarımı, maskeler ve doğrulama süreçleri nedeniyle yüksek başlangıç (NRE — Non-Recurring Engineering) maliyeti gerektirdiğinden genellikle büyük ölçekli ve uzun vadeli üretim kararları için tercih edilir. Ancak yüksek hacimli çıkarım iş yüklerinde genel amaçlı alternatiflere kıyasla yüzde 40-65 arasında toplam sahip olma maliyeti (TCO) avantajı sağladığı bilinmektedir. Modern ASIC tasarımında chiplet mimarisi de yaygınlaşmaktadır: tek bir pakette birleştirilen I/O, hesaplama, bellek ve analog parçaları ayrı kalıplar olarak üretilerek performans ve verimlilik maksimize edilmektedir.
TPU (Tensor Processing Unit) (Tensör İşlem Birimi)
TPU (Tensor Processing Unit), Google tarafından büyük ölçekli makine öğrenimi iş yüklerini, özellikle derin sinir ağı eğitimini ve çıkarsama işlemlerini hızlandırmak için tasarlanmış özel amaçlı bir entegre devre (ASIC — Application-Specific Integrated Circuit). 2016 yılında Google'ın dahili kullanım için geliştirdiği bu donanım, 2018'den itibaren Google Cloud üzerinden dış kullanıcılara da sunulmuştur. TPU'lar, matris çarpma işlemlerine (matrix multiplication) özelleşmiş yapılarından dolayı standart CPU ve GPU'dan farklılaşır. Derin öğrenme modellerindeki en hesaplama yoğun operasyon — örneğin transformer'ların dikkat hesaplaması veya konvolüsyonel katmanlar — matris çarpımı içerir. TPU'nun Systolic Array mimarisi bu operasyonu paralel ve yüksek bant genişliğiyle gerçekleştirir. Systolic Array'de matris elemanları bir dizi hesaplama birimine dalga biçiminde akar; bu yaklaşım bellekten okuma sayısını minimize ederek bellek bant genişliğini verimli kullanır. TPU sürümleri tarihsel gelişimi yansıtır: TPU v1 (2016) yalnızca çıkarsama yaparken; TPU v2 ve v3 hem eğitim hem çıkarsamayı destekler. TPU v4 ile birlikte büyük dil modellerinin (LLM) eğitimi için optimize özellikler eklendi. 2024'te duyurulan TPU v6 Trillium ise enerji verimliliği ve çip başına hesaplama yoğunluğunu daha da artırdı. Google'ın PaLM, Gemini ve AlphaFold modelleri TPU kümelerinde (pod) eğitilmiştir. Google Cloud TPU Pod'ları, binlerce TPU çekirdeğini yüksek bant genişlikli ağla birleştirir. TPU v4 Pod 4.096 çip ve 600 Gbps ağ bağlantısı içerir. Bu mimari, model paralelliği ve veri paralelliğini eş zamanlı uygulamaya olanak tanır: model çok büyükse katmanlar çiplere bölünür, veri büyükse her çip farklı mini-batch işler. Gemini Ultra bu ölçekte bir altyapıda eğitilmiştir. Yazılım açısından JAX, TensorFlow ve PyTorch XLA ile TPU'lar programlanabilir. JAX, Python kodunu XLA (Accelerated Linear Algebra) derleyicisiyle TPU üzerinde çalıştırır; jax.jit() ile fonksiyon derlenir, pmap() ile çok cihazlı paralel yürütme yapılır. Kullanıcılar Google Colab veya Cloud TPU aracılığıyla TPU'ya erişebilir. Google Research TPU programı ise araştırmacılara ücretsiz erişim imkânı tanır.
Sistolik Dizi (Sistolik Dizi)
Sistolik dizi (systolic array), işlem elemanlarının (PE — processing element) düzenli bir ızgara topolojisinde dizilerek verinin komşu elemanlar arasında ritmik (darbeli) bir akışla işlendiği özel amaçlı paralel donanım mimarisidir. 1978'de Carnegie Mellon Üniversitesi'nden H.T. Kung ve Charles Leiserson tarafından önerilen bu mimari, "veri kalbe kan gibi pompalanır" metaforundan adını alır. Sistolik dizinin temel çalışma prensibi şudur: her saat döngüsünde veriler ızgara boyunca bir adım kayar; her işlem elemanı kendisine gelen kısmi sonucu bir önceki eleman verisiyle birleştirerek bir sonraki elemana iletir. Bu yaklaşım, verinin tek bir merkezi belleğe gidip gelmesi yerine işlem elemanları arasında yerel olarak akmasını sağlar; böylece bellek bant genişliği darboğazı dramatik biçimde azaltılır. Ağırlık matrisi çiplere yüklendikten sonra sabit kalır; aktivasyonlar ise dizi üzerinden dalgalar halinde geçer. Bu veri yeniden kullanım stratejisi, derin öğrenmenin baskın hesaplaması olan matris-matris çarpımını son derece enerji verimli kılar. Yapay zeka donanımlarında sistolik dizi mimarisi kritik bir rol üstlenmektedir. Google'ın Tensör İşleme Birimi (TPU), 2016 yılında 256×256 sistolik dizi üzerine inşa edilmiş olarak duyurulmuş ve sinir ağı matris çarpımları için saniyede 92 teraops performans sunmuştur. TPU v4 ve v5 nesilleri bu prensibi daha büyük diziler ve yüksek bant genişlikli HBM bellekle birleştirerek ölçeklemiştir. Groq'un LPU (Language Processing Unit) mimarisi de benzer bir veri akış prensibini benimser; ağırlıkları çipe sabitleyip token akışını deterministik bir hattan geçirerek çıkarımda rekor düşük gecikme elde eder. GPU'larla karşılaştırıldığında sistolik diziler farklı bir hesaplama paradigmasını temsil eder. GPU genel amaçlı paralel hesaplama için binlerce çekirdek içerirken, sistolik dizi belirli bir hesaplama kalıbı (özellikle matris-matris çarpımı) için optimize edilmiş özel bir hattır. Bu nedenle çıkarım (inference) gibi sabit hesaplama kalıbı gerektiren görevlerde daha verimlidir. Yazılım esnekliği daha kısıtlı olsa da watt başına işlem kapasitesi açısından sistolik diziler öne çıkar ve yapay zeka hızlandırıcı tasarımında belirleyici bir mimari seçenek olmaya devam etmektedir.
TPU Mimarisi (TPU Mimarisi)
TPU Mimarisi (Tensor Processing Unit Architecture), Google tarafından matris çarpımı ve lineer cebir işlemlerini maksimum verimlilikle gerçekleştirmek için özel olarak tasarlanan donanım işlemci mimarisini ifade eder. GPU ve CPU'nun aksine genel amaçlı hesaplama için değil, özellikle derin öğrenme modellerinin eğitimi ve çıkarımı (inference) için optimize edilmiş olan TPU, ilk olarak 2016 yılında Google veri merkezlerinde kullanılmaya başlanmıştır. TPU mimarisinin temel yapı taşı sistolik dizi (systolic array) adı verilen ve binlerce çarpma-toplama (multiply-accumulate) biriminin birbirine doğrudan bağlı olduğu matris yapısıdır. Bu mimaride veri bir kez bellekten yüklenir ve dizi boyunca akarak defalarca yeniden kullanılır; böylece bellek bant genişliği talebi dramatik biçimde düşürülür. TPU v1, 700 MHz saat hızında 65.536 çarpma-toplama işlemini eş zamanlı gerçekleştirebilir ve saniyede 92 trilyon 8-bit işlem kapasitesine sahipken yalnızca 40 watt güç tüketir. Her TPU TensorCore birimi; matris çarpımı birimi (MXU), vektör birimi ve skaler birimden oluşur. TPU v4 ve v5'te MXU boyutu 256×256'ya çıkarılmış, HBM (High Bandwidth Memory) kullanımıyla bant genişliği daha da artırılmıştır. TPU v4 Pod, 4.096 çipi ICI (Inter-Chip Interconnect) ağıyla birleştirerek eksa-FLOPS ölçeğinde hesaplama kapasitesi sunar; Gemini ve PaLM gibi büyük dil modellerinin eğitimi bu altyapıda gerçekleştirilmiştir. GPU'yla karşılaştırıldığında TPU'nun belirgin avantajları ve kısıtlamaları vardır. Avantajlar: watt başına daha yüksek matris çarpımı throughput'u, bellek yeniden kullanımı verimliliği, Pod topolojisinde doğrusal ölçeklenme. Kısıtlamalar: genel amaçlı programlama esnekliğinin düşük olması, XLA (Accelerated Linear Algebra) derleyicisiyle sıkı entegrasyon gerekliliği ve bazı dinamik iş yüklerinde GPU'nun gerisinde kalması. Google Cloud üzerinden TPU VM ve TPU Pod yapılandırmaları olarak erişilebilen bu işlemciler, JAX, TensorFlow ve torch_xla aracılığıyla PyTorch ile çalışır. Yapay zeka donanımı ekosistemine göre yeni nesil TPU 8t (eğitim) ve TPU 8i (çıkarım) varyantları, farklı hesaplama gereksinimlerine özgü optimizasyon fırsatı sunar. TPU mimarisi, NVIDIA GPU'larına rakip en güçlü yapay zeka hızlandırıcı platformu konumunu korumaktadır.