Huawei Ascend: Geleceği Şekillendiren Teknoloji NPU
Giriş
Daha önce hiç NPU’ları duymuş muydunuz? Eğer cevapınız hayırsa bu yazımızda birlikte gerçek gücün kendisiyle tanışacağız!
Huawei “herkes için yapay zeka” yaklaşımını benimseyerek geleceğe parmağı dokunan bir atılımda bulundu ve Ascend AI ürünlerini Huawei Ascend Innovation (HAI) 2020 konferansında piyasaya sürdü. Huawei ve partnerleri yapay zekayı daha üst bir seviyeye dönüştürmek için adımlar atarken yeni bir kilometre taşlarını belirledi. AI alanına hızlı bir giriş yapan Huawei sunduğu çözümlerle bundan sonra hiçbir şeyin eskisi gibi olmıyacağı mesajını adeta ileterek rekabetçi bir AI bilgi işlem alt yapısını sunmaktadır. Huawei AI bilgi işlem çözümleri açık-kaynaklı kullanım kolaylığı, güvenlik ve düşük güç tüketimi gibi avantajlara sahiptir. Bu devrimsel dönüşüm, geleceği tasarlamamızı sağlayacaktır.
Ascend AI, şaşırtıcı gücün kendisi!
Ascend Endüstrisi, Ascend AI ürünlerine ve yazılımlarına dayalı full-stack bir AI bilgi işlem altyapısıdır. Ascend, Ascend AI İşlemcileri, seri donanımı, CANN (Neural Networks için Bilgi İşlem Mimarisi) ve AI bilgi işlem çerçevelerinin yanı sıra pek çok başka açık kaynak geliştirici platformalarını da destekler. Kısaca Ascend AI ekosisteminin asıl amacı, geleceği her yere taşıyarak mümkün olan her sektörü desteklemektir.
Peki, neden Ascend?
Hemen hemen her yerde kullanılacak çözümü, en performanslı haliyle sizlere ulaştırıyoruz. AI çözümleri, sağlık, ulaşım, finans, üniversite eğitimi, bilimsel araştırma, astronomik keşif, akıllı şehir ve petrol arama gibi sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Peki neden Huawei Ascend’i tercih etmeliyiz?
Cevap çok açık!
Ascend Endüstrisinin sağladığı pek çok fayda var. Özellikle iş ortaklıklarıyla zenginleştirilmiş açık kaynaklı bir ekosistem ve bütçenize uygun fiyatlarda AI işlemciler sunması, kişisel gizlilik ve veri güvenliği kapsamlarıyla oluşturulması, işbirliğine dayalı ve şeffaf bir yapay zeka politikası izlenmesi bu faylardan bazılarıdır. Böylece tüm sistemi Ascend AI’la güvende tutabilirs, iythiyacınıza yönelik geliştirmeler yapabilirsiniz.
Kimse özel verilerinin başkalarıyla paylaşılmasını istemez değil mi? AI modellerinizi/alt yapılarınızı Huawei ile güvende tutun.
NPU ve GPU arasındaki fark nedir? Neden NPU’yu tercih edeyim?
Hadi, NPU’nun faydaların daha yakından bakalım!
NPU, Nöral İşlem Birimi anlamına gelir ve GPU, Grafik İşlem Birimi anlamına gelir. Hem NPU’lar hem de GPU’lar, makine öğreniminde ve diğer karmaşık hesaplama görevlerinde kullanılanlar gibi belirli hesaplama türlerinin performansını artırmak için tasarlanmış özel donanımlardır. NPU’lar ve GPU’lar arasındaki temel farklardan biri, NPU’ların, birçok makine öğrenimi algoritmasının temeli olan yapay sinir ağlarında kullanılan hesaplamaları hızlandırmak için özel olarak tasarlanmış olmasıdır. Buna karşılık, GPU’lar grafik işlemede kullanılan hesaplamaları hızlandırmak için tasarlanmıştır, ancak diğer paralel hesaplama türleri için de kullanılabilirler. NPU’lar ve GPU’lar arasındaki diğer bir önemli fark, optimize edildikleri hesaplama türleridir. NPU’lar, yapay sinir ağlarında kullanılan düşük hassasiyetli (half-precision|FP16), oldukça paralel hesaplamalar için optimize edilirken GPU’lar, grafik oluşturma ve diğer görevlerde kullanılan yüksek hassasiyetli (full-precision|FP32) hesaplamalar için optimize edilmiştir. Bu, NPU’ların belirli hesaplama türlerini GPU’lardan daha verimli bir şekilde gerçekleştirebileceği anlamına gelir, ancak GPU’lar diğer hesaplama türleri için daha uygun olabilir.
Özetle, NPU’lar ve GPU’ların her ikisi de, belirli hesaplama türlerinin performansını artırmak için tasarlanmış özel donanımlardır, ancak farklı hesaplama türleri için optimize edilmişlerdir ve farklı güçlü ve zayıf yönleri vardır. En kisa haliyle anlatmak gerekirse, Nöral İşlemci Birimi (NPU), makine öğrenimi görevlerinin hızını aya çıkaran mikroişlemcidir 🚀 NPU’lar, GPU’lardan farklı bir mimariyle oluşturulur. Video düzenleme, oyun oynama, makine öğrenimi ve birçok görevi aynı anda bir arada yapabilirsiniz. Ancak NPU’lar yalnızca Makine Öğrenimi görevlerine odaklanır. Böylece bu odaklanma, GPU’lara kıyasla yaklaşık x10 daha hızlı eğitim ve çıkarım performansı oluşturur.
AI hesaplama için gerçek gücü duymak ister misiniz? Harika haber! Doğru adresler 🙌
Bu inanılmaz gücün sınırları daha bitmedi, Ascend Endüstrisi daha da fazlasını sağlar. Aşırı performans, geliştiricilerin en çok istediği şeydir. Atlas 900 clusterı ile, toplam bilgi işlem gücü FP16 ile 256P~1024P FLOPS’a ulaşır, bu da 500.000 yüksek performanslı bilgisayarın bilgi işlem gücüne eşdeğerdir. Bu, dünyanın en hızlı eğitim clusterı, endüstrinin en hızlı ResNet-50@ImageNet eğitim performansıdır.
Tüm bu gücü sağlayan sadece NPU mu?
Mümkün değil! Tahmin edebileceğiniz gibi güçlü donanımlar, güçlü yazılımlara ihtiyaç duyar. Böylece Huawei, donanım ve yazılım yığınını içeren tam yığın bir çözüm geliştirdi.
Hadi tam seri donanım alt yapısına geçelim! Tabi bunu yapmadan önce yapılacak en iyi şey, eğitim ve çıkarım gibi bazı kavramlara aşina olmaktır.
Makine öğrenimi bağlamında eğitim ve çıkarım, makine öğrenimi sürecinin iki farklı aşamasını ifade eder.
>>Eğitim, bir algoritmanın büyük bir veri kümesiyle sunulduğu ve bu verileri temel kalıpları ve ilişkileri öğrenmek için kullandığı makine öğrenimi sürecinin aşamasıdır. Algoritma, eğitim sırasında tahminleri ile eğitim verilerindeki bilinen doğru yanıtlar arasındaki hatayı en aza indirmek için dahili parametrelerini ayarlar.
>>Çıkarım, yeni, görünmeyen veriler üzerinde tahminler yapmak için eğitilmiş algoritmanın kullanıldığı makine öğrenimi sürecini ifade eder. çıkarım genellikle eğitim aşamasından sonra gerçekleşir ve algoritma eğitim sırasında öğrendiği bilgileri yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanır.
Özetle; eğitim, algoritmanın verilerden öğrendiği makine öğrenimi sürecinin aşamasıdır, çıkarım ise eğitilmiş algoritmanın yeni veriler üzerinde tahminler yapmak için kullanıldığı aşamadır.
Bu iki farklı çözüm türü için Huawei iki farklı ürünü en verimli şekilde sunmaktadır. Biri çıkarım için Ascend 310'u, diğeri ise eğitim için Ascend 910'dur. Her ikisinin de farklı amaçları ve avantajları olduğu için Huawei iki ayrı ürün olarak bu donanımları üretti. Örneğin, üretim hattınızda yalnızca çıkarıma ihtiyacınız varsa. Eğitim kartı için ödeme yapmanız gerekmez. Yalnızca inference kartı size yapay zekanın gücünü getirir. Büyük verilerle devasa modeller eğitmek istiyorsanız, muazzam bir güçle inşa etmek için paralel olarak 8 Ascend 910 Eğitim NPU’su kullanabilirsiniz. Bu nedenle Huawei, Ascend için esnekliği sağlar.
Huawei, geleceği en küçük ayrıntısına kadar daha güzel hale getirmek için daha geniş bir güç yelpazesi sunar.
Dürüst olalım, farklı görevler farklı çözümler gerektirir. Herkes her şeye bir arada ihtiyaç duysaydı, o zaman herkes akşam yemeğini İsviçre Çakısıyla yerdi ama gerçek öyle değil 🤭
Peki ya enerji tüketimi, karbon emisyonu ve karbon ayak izi ne durumda?
Geleceğimizi ve doğamızı koruyoruz 🌎 Bu nedenle Huawei çevre dostu ürünler sunmaktadır. Örneğin, sıvı soğutmalı bilgisayar odası server odasının soğutulması için gerekli olan enerjiden tasarruf sağlar, PUE< 1.1 . Veri Merkezi Karbon Emisyonlarını Azaltın. Geleceğin teknolojisi ile çevre dostu ürünler birleşince, parlak bir gelecek yaratır. Huawei’nin rakiplerine göre enerji tüketimi çok daha düşüktür. Her zaman dediğimiz gibi, çocuklarımızın geleceğini ve gezegenimizin geleceğini önemsiyoruz.
Küçük ama önemli bir ek bilgiden sonra asıl konumuza dönelim ve Huawei Ascend tam seri donanım alt yapısına yakından bakmaya devam edelim.
Açık Kaynak Gücü
Açık kaynaklı içeriklerin kullanımı ve gücü giderek yaygınlaşıyor. Huawei, bilgiyi ve geleceği her yere yaymak için hemen hemen her üründe açık kaynak kullanıyor.
Huawei Ascend Development için çeşitli açık kaynaklı platformlar aşağıdaki gibidir. Hadi birlikte keşfdelim!
- HiAscend: Huawei Ascend’in ana sayfası HiAscend’de aradğınız bilgileri ve öğretici içerikleri bulabilirsiniz.
- AscendHub: Dockerhub gibi, Ascend cihazlarınızı önceden hazırlanmış dockerlar ile minimum çabayla kullanabilirsiniz (kullanıma hazır).
- Gitee Ascend Page: Ascend NPU’lala alakalı herhangi bir eğitimi ve örneği burda bulabilirsiniz.
- Ascend Guideline: Her ürünü yönergelerle ayrıntılı olarak bulabilirsiniz.
Sonuç
Bu yazımızda Huawei’nin literatüre kazandırdığı bir terim olan NPU’yu öğrendik ve Ascend Full-Stack altyapısına giriş yaptık. Ayrıca Huawei’nin bu güçlü altyapıları sağlarken açık kaynak topluluğunu ve yeşil enerjiyi desteklediğinden kısaca bazı yararlı bağlantılar vererek açıkladık. Sonraki makalelerimizde uygulamalı olarak Huawei Ascend Tam Yığın Çözümlerini daha derinlemesine inceleyeceğiz.
Bu makaleyi sonuna kadar takip ettiğiniz için tebrikler!
“Bazen hayat bir tuğlayla kafana vuracak. İnancını kaybetme” -Steve Jobs
