Makine Öğreniminde CPU ve GPU mu? Önemli olan

Teknolojilere aşina olanlar için CPU ve GPU arasındaki fark nispeten basittir. Bununla birlikte, farklılıkları daha iyi anlamak için, uygulamalarını tam olarak takdir etmek için bunları listelemeliyiz. Genel olarak, GPU'lar, CPU'ların hâlihazırda yürüttüklerine ek işlevler üstlenmek için kullanılır. Gerçekte ise, genellikle makine öğrenimi ve Yapay Zekanın arkasındaki itici güç GPU'dur. Şimdimakine öğreniminde CPU ile GPU arasındaki temel farklara bakalım .

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna kaydolun. Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

CPU ve GPU

CPU, Merkezi İşlem Birimi anlamına gelir. İnsan beyninin vücudumuzda yaptığı gibi çalışır. Anakart üzerine yerleştirilmiş bir mikroçip şeklini alır. Diğer bilgisayarların, aygıtların ve yazılım bileşenlerinin gönderdiği verileri alır, komutları yürütür ve bilgileri işler. Oluşturulma biçimleri açısından CPU'lar, aynı veri kümesi üzerinde birden fazla farklı işleme izin veren sıralı işleme ve skaler işleme için en iyisidir.

GPU, Grafik İşlem Birimi'nin kısaltmasıdır. Çoğu bilgisayar modelinde GPU, CPU'ya entegre edilmiştir. Rolü, yoğun grafik işleme gibi CPU'nun yapamadığı işlemlerle ilgilenmektir. CPU yalnızca sınırlı sayıda komutu yürütebilirken, GPU binlerce komutu paralel olarak yönetebilir. Bunun nedeni, aynı işlemi birden çok veri kümesinde işlemesidir. GPU'lar, Tek Komutlu Çoklu Veri (SIMD) mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve girdileri veri akışlarına düzenlemek için vektör işlemeyi kullanırlar, böylece hepsi bir kerede işlenebilsin.

Böylece, CPU ve GPU arasındaki temel farkı belirledikten sonra, farklı veri parçalarını işlediklerini öğrendik ve şimdi makine öğreniminde CPU ve GPU'ya bakabiliriz .CPU'lar grafik işlevlerini işleyebilirken, gerekli hızlı hesaplama için optimize edildikleri için GPU'lar onlar için idealdir. Oyunlarda 3D figürlerin işlenmesi için, çok yakın zamana kadar öncelikle GPU'lar kullanılıyordu. Bununla birlikte, yeni araştırmalar nedeniyle, uygulama alanı önemli ölçüde genişledi.

DevOps'ta upGrad'ın Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın

Makine Öğreniminde Grafiğin Uygulanması

Makine öğrenimi ve yapay zeka, genellikle içimizde bilim kurgudan görüntüler çağırır. Terminator'ün robotlarını ya da Asimov'un süper bilgisayarlarını hayal ederiz. Ancak, gerçek biraz daha yavan. İş zekası ve analitik kısayolları gibi şeyleri içerir. Deep Blue gibi süper bilgisayarlardan başlayan istikrarlı ilerleme çizgisindeler. Deep Blue, o zamanlar satranç şampiyonu olan Gary Kasparov'u yenen bir bilgisayardı. Süper bilgisayar olarak adlandırıldı çünkü 75 teraflop işlem gücüne sahipti ve bu da geniş bir zemin alanında birkaç rafa eşdeğerdi.

Bugün, bir grafik kartı yaklaşık 70 teraflop işlem gücüne sahiptir. Bilgisayarda kullanıldığında 2000-3000 çekirdek kullanır. Karşılaştırma yapmak gerekirse, bu tek GPU yongası, geleneksel bir CPU yongasına göre 1000 kata kadar daha fazla veri işleyebilir.

CPU'ların ve GPU'ların mevcut yeteneklerimize katkıda bulunduğunu da not etmek önemlidir. Yaptıkları tüm işlevleri onlara başvurmak zorunda kalmadan yapabiliriz. Ancak getirdikleri fayda, her şeyi daha kolay ve daha hızlı hale getirmeleridir. Gerçek postaya karşı fiziksel postayı düşünün. Her ikisi de yapılabilir, ancak ikincisi şüphesiz daha hızlı ve daha kolaydır. Bu nedenle makine öğrenimi, yaptığımız işi artırılmış bir ortamda yapmaktan başka bir şey değildir. Makineler, aksi takdirde bir ömür veya daha uzun sürecek görevleri ve hesaplamaları birkaç gün içinde yapabilir.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

GPU'larla İlgili Makine Öğrenimi Vakaları

Makine öğrenimi, Darwinci Evrim Teorisinden büyük ölçüde ödünç alır. Daha önce en yalın ve en hızlı çözümün ne olduğu, büyük veriler üzerinde yapılan herhangi bir analizi dikkate alır. Gelecekteki analizler için bu yinelemeyi kaydeder. Örnek olarak, yerel bir işletme, yerel müşteriler için bir veri kümesini analiz etmek istiyor. İlk sete başladığında, herhangi bir verinin ne anlama geldiğini bilmeyecektir. Ancak devam eden satın almalara bağlı olarak, her simülasyon en iyiyi korumak ve gerisini atmak için karşılaştırılabilir.

Google ve YouTube gibi çevrimiçi siteler bu özelliği sıklıkla kullanır. Geçmiş verileri alır ve önerilen sayfalar ve videolar için buna dayalı bir trend oluşturur. Örneğin, bir "sevimli kedi videosu" izlerseniz, makine, site kalıpları ve kullanıcı davranışı deneyiminden size ne önermesi gerektiğini öğrenmiştir. Benzer şekilde, trendlerinizi sürekli kullanıma dayalı olarak belirlediğinizde, bu da öğrendiklerini etkiler. Aynı prensip, Amazon ve Facebook gibi e-ticaret sitelerinde de işliyor. Futbolla ilgili ürünleri ararsanız, göreceğiniz bir sonraki reklamlar, doğası gereği buna benzer.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

Doğru GPU'yu seçme

Oluşturduğumuz şekliyle GPU'lar, makine öğrenimi için daha iyi çalışır. Ancak bir GPU seçerken bile ihtiyaçlarımız için mevcut olan en iyi seçeneği seçmeliyiz. Bir GPU seçerken belirleyici faktör, öncelikle yapılması gereken hesaplamaların türüdür. Bir GPU'nun hesaplama yapabileceği yer sayısına bağlı olarak yapabileceği iki tür kesinlik hesaplaması vardır. Bunlar, Tek Kayan Nokta ve Çift Kayan Nokta kesinlik türleri olarak bilinir.

Tek Hassasiyetli Kayan Noktalar, 64 bit alan Çift Hassasiyetli Kayan Noktalara kıyasla bilgisayar belleğinde 32 bit yer kaplar. Sezgisel olarak, Çift Hassasiyetli Kayan Noktaların daha karmaşık hesaplamaları üstlenebileceğini ve dolayısıyla daha geniş bir aralığa sahip olduğunu gösterir. Bununla birlikte, aynı nedenden dolayı, çalıştırmak için daha yüksek dereceli bir kart gerektirirler ve ayrıca daha fazla zaman alırlar, çünkü genellikle hesaplanan veriler daha yüksek seviyeli matematiğe dayanır.

Kendiniz bir geliştirici değilseniz, bu üst düzey teknolojilere girmeden önce yeniden düşünmelisiniz. Tek bir beden tüm gereksinimlere uymaz. Her bilgisayarın, analiz edilmesi gereken veri setine göre özelleştirilmesi gerekir. Ayrıca, güç ve soğutma gibi donanım gereksinimleri de önemli hususlardır ve 200-300 watt arasında kullanılabilir. Üretilen ısıyı dengelemek için yeterli sayıda soğutma rafı ve hava soğutucunun bulunması gerekir çünkü ısı diğer cihazlarınızı etkileyebilir.

Popüler AI ve ML Blogları ve Ücretsiz Kurslar

upGrad'da, IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede İleri Düzey Sertifikamız, size derin öğrenmenin ve makine öğreniminin nasıl çalıştığına dair gerçek dünyadan bir fikir vermek için endüstri uzmanları tarafından verilen 8 aylık bir kurstur . Bu kursta makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, bulut, sinir ağları ve daha fazlası hakkında önemli kavramları öğrenme şansı bulacaksınız.

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Alanında Yönetici Yüksek Lisans Programına Başvurun