Grafik işlem birimleri (GPU’lar) ve sahada programlanabilir kapı dizileri (FPGA’ler), görüntüleme ve diğer ağır hesaplamalar için kullanılan üç ana işlemci türünden ikisidir. Merkezi işlem birimleri (CPU’lar) üçüncü tiptir. GPU’lar ve FPGA’ler arasındaki temel farkları, bunların avantajlarını, yaygın kullanım durumlarını ve ne zaman birinin diğerine tercih edileceğini inceleyelim.
FPGA nedir?
FPGA (sahada programlanabilir kapı dizisi), başka bir devre gibi davranacak şekilde yeniden yapılandırılmasına olanak tanıyan, programlanabilir donanım yapısına sahip entegre bir devredir. Devre yapısı sert olmadığından, belirli bir makine öğrenimi algoritmasının ihtiyaçlarına esnek bir şekilde uyum sağlayabilir. Yapay zeka bağlamında bu, bir FPGA’nın hem büyük ölçüde paralel iş yüklerini destekleme hem de belirli bir algoritmanın performansını artırma yeteneği açısından büyük avantajlar sağlar.
GPU’lar ve FPGA’ler arasında seçim yapma
GPU’lar ve FPGA’ler arasındaki temel fark, GPU’ların başlangıçta görüntü ve grafikleri işlemek için tasarlanmış olmasıdır. İş yüklerini paralel olarak ele alma yetenekleri, aynı iş yükünün birçok kez hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesi gereken durumlarda derin öğrenme uygulamaları için onları popüler hale getirdi. Örneğin görüntü tanıma görevleri için GPU’lar doğal bir seçimdir.
FPGA’ler ise GPU, ASIC veya diğer konfigürasyonlar olarak çalışacak şekilde programlanma esnekliğine sahiptir. Belirli algoritmalar için programlanıp optimize edilebilirler; bu da onları genel amaçlı donanımın yeterli olmayabileceği senaryolarda oldukça verimli hale getirir.
GPU’lar ve paralel işlemenin gücü
GPU’ların en büyük gücü grafik oluşturma yetenekleridir. Yüksek çözünürlüklü görüntülerin ve animasyonların oluşturulmasından ışın izlemenin arkasındaki karmaşık hesaplamaların gerçekleştirilmesine kadar, ekranlarla arayüz oluşturmak ve sahneleri yüksek çözünürlükte ve ayrıntılı dokularla işlemek için gereken hesaplamaları gerçekleştirmek için mükemmeldirler.
Editörün Notu:
Bu konuk blog yazısı, kurumsal all-flash veri depolama çözümlerine adanmış, ABD merkezli, halka açık bir teknoloji şirketi olan Pure Storage’ın personeli tarafından yazılmıştır. Pure Storage çok aktif bir blog tutuyor; bu onların “Tamamen Eğitici” gönderilerinden biri ve onların izniyle burada yeniden basıyoruz.
GPU’lar, her biri aynı anda binlerce matematiksel işlemi yürütebilen birden fazla çekirdekten oluşur. Bu paralel mimari, GPU’ların matris çarpımları, Fourier dönüşümleri ve diğer doğrusal cebir işlemleri gibi karmaşık matematiksel hesaplamaları CPU’lardan çok daha hızlı bir şekilde gerçekleştirmesine olanak tanır.
GPU’lar piyasada yaygın olarak mevcuttur. Oyun oynamaktan kripto madenciliğe ve 3D modellemeye kadar tüketicilerin seçim yapabileceği seçenekler sıkıntısı yok. Genellikle özel yapılandırmalar gerektiren ve programlanması zor olabilen FPGA’lerin aksine, piyasadaki birçok GPU önceden yapılandırılmış ve kullanıma hazır olarak gelir. Bu kullanıcı dostu yapısı, onları geniş bir kullanıcı ve şirket yelpazesi için erişilebilir hale getirerek teknoloji endüstrisinde popüler bir seçim olarak kalmalarını sağlar.
FPGA avantajları: Özel donanım hızlandırma
FPGA’ler, yapay zeka ve yüksek performanslı bilgi işlem alanında GPU’lara güçlü bir alternatif olarak ortaya çıkıyor. FPGA’lerin en büyük avantajı programlanabilir olmalarıdır. Sabit bir tasarıma sahip GPU’ların aksine, FPGA’ler özel mantık ve işlevsellik uygulamak üzere yeniden programlanabilir. Bu programlanabilirlik, geliştiricilerin donanımı uygulamalarının özel gereksinimlerini karşılayacak şekilde uyarlamalarına olanak tanır.
FPGA’lerin iç devrelerini değiştirme yeteneği, onları prototip oluşturma ve geliştirme için mükemmel bir seçim haline getirir. Mühendisler, sorunlarına en etkili çözümü bulana kadar farklı donanım yapılandırmalarını test ederek hızlı bir şekilde yineleme yapabilirler.
FPGA’ler, özellikle belirli görevler için ince ayar yapıldığında, gecikme ve güç kullanımı açısından genellikle GPU’ları gölgede bırakır. Geliştiriciler, GPU’ların sabit mimarilerine pek uygun olmayabilecek belirli görevlere göre uyarlanmış özel donanım hızlandırıcıları uygulayabilir. Bu, FPGA’lerin verimliliği en üst düzeye çıkarmak amacıyla donanım tasarımında ince ayar yapmak için yüksek derecede esneklik sunmasına olanak tanır. Tabii ki uyarı, yüksek performanslı özel bir GPU’nun daha iyi performansa ve güç tüketimine sahip olacağı grafik işlemedir.
Yaygın kullanım durumları: FPGA’ler
Yüksek performanslı bilgi işlemin (HPC’ler) hızlandırılması
Özel donanım hızlandırma, FPGA’lerin, derin öğrenme sinir ağlarını eğitmek için mükemmel olan HPC kümelerinde çıkarım için programlanabilir hızlandırıcılar olarak hizmet vermek için mükemmel olduğu anlamına gelir.
Gerçek zamanlı sinyal işleme
FPGA’ler, dijital sinyal işleme, radar sistemleri, yazılım tanımlı radyolar ve telekomünikasyon gibi düşük gecikmeli ve gerçek zamanlı sinyal işleme gerektiren uygulamalara çok uygundur.
Ağ optimizasyonu
FPGA’ler, paket işleme, şifreleme ve sıkıştırma gibi hesaplama açısından yoğun görevlerin CPU’lardan boşaltılması, gecikmenin azaltılması ve ağ veriminin artırılması için idealdir.
Yüksek frekanslı ticaret
Ticarette mikrosaniyeler, milyonlarca dolar kazanmakla milyonlarca dolar kaybetmek arasındaki fark olabilir. Yüksek frekanslı ticaret botları, işlemleri en az gecikmeyle yürüten ve rekabet avantajı sağlayan özel algoritmalar uygulamak için FPGA’leri kullanır.
Havacılık ve Savunma uygulamaları
FPGA’ler, görüntü ve sinyal işleme, şifreleme ve sensör veri işleme için özel donanım hızlandırıcıları kullanan havacılık ve savunma sistemlerinde oldukça kullanışlı ve faydalıdır.
Yaygın kullanım örnekleri: GPU’lar
Oyun ve görüntü oluşturma görevlerine ek olarak diğer tipik GPU kullanım durumları şunlardır:
Makine öğrenmesi ve derin öğrenme
Yapay zekanın popülaritesi büyük ölçüde GPU’ların olağanüstü işlem gücüne borçludur. Derin sinir ağlarının eğitimi, GPU’ların dikkat çekici bir verimlilikle gerçekleştirdiği çok sayıda matris çarpımı ve aktivasyonunu içerir ve eğitim sürelerini önemli ölçüde azaltır.
Kripto para madenciliği
Ethereum gibi kripto para birimlerinin madenciliği, GPU’ların verimli bir şekilde işleyebileceği, hesaplama açısından yoğun kriptografik işlemleri içerir. Uzun yıllar boyunca GPU tabanlı madencilik platformları sahneye hakim oldu, ancak madencilik zorluğundaki değişiklikler, artan rekabet ve artan enerji maliyetleri kar marjlarını düşürdü, bu nedenle GPU madenciliği eskisinden daha az popüler.
Tipik Yüksek Performanslı Bilgi İşlem uygulamaları
Bilimsel simülasyonlar, hava tahmini ve akışkanlar dinamiği simülasyonları sıklıkla önemli miktarda hesaplama gücü gerektirir. GPU’lar bu simülasyonları hızlandırmak ve sonuçlara ulaşma süresini önemli ölçüde iyileştirmek için gerekli gücü sağlar.
FPGA’yı GPU olarak kullanabilir misiniz?
Evet, FPGA’yı GPU olarak kullanmak mümkündür ancak bazı önemli hususlar ve zorluklar söz konusudur. Bir FPGA’yı GPU olarak kullanmak için, GPU’nun işlevselliğini taklit eden veya kopyalayan bir donanım mimarisi tasarlamanız ve uygulamanız gerekir. Bu, FPGA tasarımında önemli bir uzmanlığın yanı sıra GPU mimarisi ve paralel işleme tekniklerinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir.
Ayrıca, FPGA’lerin belirli görevler için oldukça verimli olabilseler de, özellikle yoğun grafik kullanan uygulamalar için çağdaş GPU’ların ham bilgi işlem gücü ve performansıyla eşleşmeyebileceklerini unutmayın. FPGA’ler aynı zamanda çok fazla güce aç olabilir ve FPGA tabanlı bir GPU çözümünün güç tüketimi, özel GPU’ların kullanılması kadar avantajlı olmayabilir.
GPU’lar ve FPGA’ler arasında seçim yapmak, uygulamanın niteliğine, performans gereksinimlerine, güç kısıtlamalarına ve bütçe hususlarına bağlı olan önemli bir karardır. GPU’lar geniş uygulanabilirlik ve maliyet etkinliği sunarak onları birçok yüksek performanslı bilgi işlem görevi için popüler bir seçim haline getiriyor. Öte yandan FPGA’ler, donanım hızlandırması ve gerçek zamanlı işleme gerektiren belirli uygulamalar için son derece özelleştirilebilir ve güç açısından verimli bir çözüm sağlar.