Mobil İşlemciler
Mobil işlemciler, özellikle AI görevleri için optimize edilmiş donanım bileşenleri içerir. Bunlar genellikle "Neural Processing Unit" (NPU) veya "AI Engine" olarak adlandırılır. Örnekler:
1. Apple A Serisi Çipler: Apple, A11 Bionic çipinden itibaren "Neural Engine" adı verilen özel bir donanımsal AI bileşeni ekledi. Bu Neural Engine, görüntü ve ses tanıma gibi görevleri hızlandırmak için tasarlanmıştır.
2. Qualcomm Snapdragon: Snapdragon işlemcilerde "Hexagon DSP" ve "AI Engine" bulunur. Örneğin, Snapdragon 888 ve daha yeni modellerde gelişmiş AI işleme yeteneklerine sahip Hexagon DSP'ler bulunur.
3. Huawei Kirin: Kirin işlemciler, özellikle AI için optimize edilmiş "Da Vinci" NPU'lar içerir. Kirin 970'ten itibaren bu NPUs mobil cihazlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
GPU'lar
NVIDIA, GPU'larında AI iş yüklerini hızlandırmak için özel donanım bileşenleri geliştirmiştir:
1. NVIDIA Tensor Cores: Volta mimarisinden itibaren (örneğin, V100) NVIDIA, Tensor Cores adı verilen ve AI iş yüklerini hızlandırmak için optimize edilmiş özel donanım bileşenleri ekledi. Bu çekirdekler, matris çarpma gibi yoğun hesaplamaları hızlandırmak için tasarlanmıştır.
2. NVIDIA Ampere ve Ada Lovelace Mimarileri: Bu daha yeni GPU'lar, daha verimli ve güçlü Tensor Cores içerir. Özellikle yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları için optimize edilmişlerdir.
Masaüstü ve Sunucu İşlemcileri
Masaüstü ve sunucu işlemcilerinde de AI iş yükleri için optimize edilmiş donanım bileşenleri bulunabilir:
1. Intel: Intel, yeni nesil işlemcilerinde "Intel Deep Learning Boost" (DL Boost) teknolojisini sunar. Bu teknoloji, AI iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmış donanımsal iyileştirmeler içerir. Örneğin, Intel Ice Lake ve Tiger Lake işlemcilerde bu özellik bulunmaktadır.
2. AMD: AMD, AI iş yüklerini hızlandırmak için yeni nesil işlemcilerinde çeşitli optimizasyonlar yapmaktadır. Ryzen ve EPYC serisi işlemcilerde, AI ve ML iş yüklerini daha verimli işlemek için optimizasyonlar bulunur.
Özel AI İşlemcileri
Bazı şirketler, AI iş yükleri için tamamen özelleşmiş işlemciler geliştirir:
1. Google TPU (Tensor Processing Unit): Google, bulut hizmetlerinde kullanılmak üzere TPU adı verilen özel AI işlemcilerini geliştirmiştir. TPU'lar, özellikle makine öğrenimi iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmıştır.
2. Amazon AWS Inferentia: Amazon, AWS hizmetlerinde kullanılmak üzere Inferentia adında özel AI işlemcileri geliştirmiştir. Bu işlemciler, derin öğrenme iş yüklerini daha verimli hale getirmek için optimize edilmiştir.
Günümüzde AI iş yükleri için optimize edilmiş donanım bileşenleri, hem mobil cihazlarda hem de masaüstü ve sunucu ortamlarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu donanım bileşenleri, AI ve makine öğrenimi uygulamalarını daha hızlı ve verimli hale getirmektedir.
