Google Cloud TPU’ları ile Yapay Zekanın Önündeki Engeller Kalkıyor

Yapay zekanın hızla ilerlemesi, BT sektörünü yeniden şekillendirmiş ve geleneksel hesaplama donanımlarının sınırlarını zorlar hale gelmiştir. Yapay zeka modelleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, eğitim ve çıkarım süreçleri için daha büyük hesaplama gücüne ihtiyaç duymaktadır. Başlangıçta, paralel işleme yetenekleri nedeniyle GPU’lar yapay zeka iş yükleri için birincil donanım olarak ortaya çıkmıştır. Ancak, GPU’lar başlangıçta grafik işleme için tasarlanmış ve sonradan yapay zeka için uyarlanmış olduğundan, büyük ölçekli derin öğrenme görevlerinde verimlilik ve performans sınırlamaları ortaya çıkmıştır.

Bu darboğazı fark eden Google, modern yapay zeka iş yüklerinin gereksinimlerini karşılamak için özel olarak tasarlanmış bir yapay zeka hızlandırıcısı olan Tensor İşleme Birimi’ni (TPU) geliştirdi. TPU’lar, derin öğrenme modellerini yönlendiren temel matematiksel işlemler olan tensör işlemleri için optimize edilmiş uygulamaya özel tümleşik devrelerdir (ASICs). Genel amaçlı CPU ve GPU’ların aksine, TPU’lar matris çarpımları ve diğer yapay zeka hesaplamalarını olağanüstü hız ve verimlilikle gerçekleştirebilir.

Google Cloud TPU Nedir?

Tensor İşleme Birimi (TPU), Google tarafından geliştirilen bir yapay zeka hızlandırıcısıdır. Özellikle makine öğrenmesi ve sinir ağı iş yükleri için tasarlanmıştır. Google’ın TensorFlow çerçevesi ile çalışmak üzere optimize edilmiş bir uygulamaya özel tümleşik devre (ASIC) türüdür ve yüksek hızda ve verimli yapay zeka hesaplamaları yapmasını sağlar.

Bu yapay zeka hızlandırıcıları, Google Cloud üzerinden ölçeklenebilir ve yönetimli bir servis olarak sunulmaktadır. Bu sayede kuruluşlar pahalı şirket içi donanımlara yatırım yapmadan yapay zeka modellerini eğitebilirler. Cloud TPU’ları kullanarak işletmeler, yapay zeka iş akışlarını önemli ölçüde hızlandırırken altyapı maliyetlerini azaltabilirler.

• 2015: Google, TPU’ları dahili olarak kullanmaya başlayarak arama sıralaması, konuşma tanıma ve görüntü işleme gibi yapay zeka görevlerini hızlandırdı.
• 2018: Google, TPU’ları Google Cloud TPU aracılığıyla üçüncü parti yazılım geliştiricilere sundu ve düşük güçlü edge cihazlarda yapay zeka çıkarımı için tasarlanmış daha küçük bir versiyon olan Edge TPU’ları tanıttı.

Google Cloud TPU’nun Temel Özellikleri

1. Yüksek Performanslı Yapay Zeka Hızlandırma

Google TPU’lar, büyük matris çarpımları ve tensör işlemlerini son derece verimli bir şekilde gerçekleştirmek için tasarlanmıştır. Geleneksel GPU’larla kıyaslandığında, TPU’lar derin öğrenme hesaplamalarını çok daha yüksek bir verimlilikle çalıştırarak model eğitimi ve çıkarım süresini azaltır.

2. Ölçeklenebilirlik ve Esneklik

Google Cloud TPU, farklı performans seviyelerinde eğitim ve çıkarım desteği bulunan TPU v4 ve TPU v5e gibi çeşitli yapılandırmalar sunar. Cloud TPU Pod’ları sayesinde işletmeler, yapay zeka iş yüklerini kolaylıkla ölçeklendirebilir ve birden fazla TPU cihazı üzerinden dağıtarak eğitebilir.

3. TensorFlow, JAX ve PyTorch İçin Optimizasyon

Cloud TPU’lar, TensorFlow, JAX ve PyTorch gibi popüler yapay zeka çerçeveleriyle derinlemesine entegredir ve geliştiricilerin modellerini minimum kod değişikliği ile optimize etmelerine olanak tanır. Bu entegrasyon, geniş kapsamlı değişikliklere gerek kalmadan daha hızlı model çalıştırmayı garanti eder.

4. Enerji Verimliliği ve Maliyet Tasarrufu

TPU’lar, hesaplama başına daha az güç tüketerek maksimum verimlilik sağlamak üzere tasarlanmıştır. Google Cloud TPU’nun uygun maliyetli fiyatlandırma modeli, işletmelerin yapay zeka modellerini çok daha düşük maliyetlerle eğitmesine olanak tanır ve büyük ölçekli yapay zeka uygulamalarını daha erişilebilir hale getirir.

Google Cloud TPU’nun Evrimi

Google, TPU teknolojisini sürekli olarak yenileyerek performans, verimlilik ve yetenekler açısından geliştirilmiş ardışık nesiller piyasaya sürmüştür. Önemli TPU sürümlerinin özet tablosuna göz atalım:

Google TPU’ları Yapay Zekayı ve Sektörel Uygulamaları Nasıl Dönüştürüyor?

Google TPU’ları, yüksek verimli hesaplama gücü sağlayarak birçok sektördeki büyük ölçekli yapay zeka projelerinde çok büyük bir değişimin önünü açmıştır.

1. Kurumsal Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri

• Salesforce Research: CodeGen, ProGen ve XGen gibi büyük dil modellerini geniş veri kümeleri üzerinde yüksek verimlilikle önceden eğitmek için TPU’ları kullanıyor.
• Google’ın Gemini Modelleri: Google, en son teknolojiye sahip büyük dil modellerini TPU destekli altyapı ile eğitiyor.

2. Öneri Sistemleri

Moloco: CPU tabanlı eğitimden TPU’lara geçiş yapan bir makine öğrenmesi şirketidir. Gerçek zamanlı reklam sıralaması için TPU’ları kullanarak müşterilerinin perakende, mobil ve yayıncılık alanlarında yüksek performanslı reklamlarla para kazanmasına yardımcı oluyor.

3. Kuruluşlar İçin Almayla Artırılmış Üretim (RAG)

Contextual AI: TPU’ları kullanarak kurumsal yapay zeka asistanlarını güçlendiren yeni nesil almayla artırılmış üretim modellerini eğitiyor. RAG’in çözmeye çalıştığı temel zorluklardan biri, büyük dil modellerindeki halüsinasyon oranını azaltarak doğruluk ve güvenilirliği artırmaktır.

BT Sektörüne Etkisi

Google Cloud TPU’nun ortaya çıkışı, BT sektörü üzerinde önemli etkiler yaratmıştır:

• Yapay Zekanın Demokratikleşmesi: Google TPU, bulut tabanlı, yüksek performanslı bir yapay zeka hızlandırıcısı sunarak, ileri düzey makine öğrenmesini her ölçekten işletmenin erişimine açıyor.
• Yapay Zeka İnovasyonlarının Hızlanması: Yapay zeka araştırma ve geliştirme döngüleri önemli ölçüde kısalıyor ve kuruluşlar en yeni modelleri daha hızlı şekilde kullanıma sunabiliyor.
• Maliyeti Düşürme: İşletmeler, pahalı ve bakım gerektiren şirket içi donanımlara yatırım yapmadan yapay zeka modellerini eğitebilir ve dağıtabilir.
• Sürdürülebilirlik: TPU’lar enerji verimliliği göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır ve yapay zeka operasyonlarının karbon ayak izini azaltır.

Edge TPU ile Yapay Zeka Uç Noktalara Taşınıyor

Google, Cloud TPU’lara ek olarak Edge TPU’ları da sunar. Bu özel tasarlanmış ASIC’ler, yüksek performanslı yapay zeka çıkarımı için doğrudan edge cihazlarda çalışacak şekilde geliştirilmiştir. Bu kompakt ve düşük güç tüketen hızlandırıcılar, sensörler, kameralar, IoT cihazları ve gömülü sistemlerde gerçek zamanlı karar alma süreçlerini mümkün kılar, gecikmeyi en aza indirir ve bulut bağlantısına olan bağımlılığı azaltır.

Edge TPU’lar, Cloud TPU’ları tamamlayarak yapay zeka yeteneklerini edge cihazlara taşır ve daha dağıtılmış ve verimli bir yapay zeka altyapısı sağlar. Bu, özellikle cihaz üzerinde görüntü tanıma, gerçek zamanlı anomali tespiti ve yerel makine öğrenmesi çıkarımı gibi uygulamalar için büyük bir avantaj sunar.

Google TPU ile Özelleştirilmiş Yapay Zeka Modeli Eğitimi

Özelleştirilmiş yapay zeka modeli eğitimi, belirli bir veri kümesi üzerinde bir yapay zeka modelini eğiterek hedeflenen sonuçlara ulaşmayı içerir. Bu süreç, veri besleme, performans değerlendirme ve parametre optimizasyonu aşamalarını kapsayarak doğruluk ve verimliliği artırmayı amaçlar. Kurumlar, modelleri işletmelere özgü ihtiyaçlara uyarlayarak, daha etkili ve ilgili yapay zeka çözümleri oluşturabilir.

Google, bu süreci Cloud TPU ile basitleştirir. Cloud TPU, işletmelerin modelleri daha hızlı eğitmesini ve dağıtmasını sağlayan yüksek performanslı bir yapay zeka hızlandırıcısıdır. Sağlık, finans ve perakende gibi sektörler, yapay zeka yeteneklerini geliştirmek için Cloud TPU’yu kullanarak şu avantajlardan yararlanır:

• Pazara Çıkış Süresinin Kısalması: Cloud TPU’nun yüksek hesaplama gücü, derin öğrenme modellerinin günler veya haftalar yerine saatler içinde eğitilmesini sağlar.
• Model Doğruluğunu İyileştirme: Daha kısa sürede daha fazla deney yapılabilmesi, daha optimize edilmiş ve daha yüksek doğruluk oranına sahip yapay zeka modellerine olanak tanır.
• Altyapı Yükünü Azaltma: Google Cloud TPU, ölçeklendirme, bakım ve optimizasyon süreçlerini yöneterek müşterilerin karmaşık yapay zeka donanımlarını yönetme ihtiyacını ortadan kaldırır.
• Google Cloud Yapay Zeka Servisleriyle Kolay Entegrasyon: Cloud TPU, Vertex AI ve diğer Google Cloud makine öğrenmesi araçlarıyla birlikte sorunsuz bir şekilde çalışarak tamamen yönetimli bir yapay zeka ekosistemi sunar.

Google, Özelleştirilmiş Yapay Zeka Eğitimini Nasıl Kolaylaştırıyor?

Google Cloud, TPU’lar, GPU’lar ve bulut tabanlı servislerden yararlanarak özelleştirilmiş yapay zeka modeli eğitimi için ölçeklenebilir ve optimize edilmiş bir altyapı sunar. Bu bölüm, veri hazırlığından model dağıtımına kadar uzanan tam eğitim sürecini, Google Cloud ürünlerini kullanarak detaylandırmaktadır.

1. Veriyi Yükleme ve Hazırlama

Bir yapay zeka modelini eğitmenin ilk adımı, veriyi toplamak ve saklamaktır. Bu verinin, eğitim için kolayca erişilebilir bir formatta olması gerekir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli, görüntüleri Cloud Storage üzerinden alırken, etiketlenmiş metadataları BigQuery aracılığıyla çekebilir.

• Cloud Storage – Görseller ve günlük kayıtları (log) gibi yapılandırılmamış verileri saklar.
• BigQuery – Yapılandırılmış, tablosal verileri verimli şekilde işler.
• Filestore – Makine öğrenmesi iş akışları için dosya tabanlı veri kümelerini yönetir.

2. Eğitim Ortamını Hazırlama

Önceden oluşturulmuş imajlar makine öğrenmesi çerçevesinin kurulumunu basitleştirirken, özelleştirilmiş imajlar tescilli uygulamalar için daha fazla esneklik sağlar. Örneğin, TensorFlow tabanlı bir model önceden oluşturulmuş standart bir imaj kullanabilir, ancak özelleştirilmiş bir ön işleme hattı özelleştirilmiş bir konteyner gerektirebilir.

• Önceden Oluşturulmuş Konteyner İmajları – TensorFlow, PyTorch ve XGBoost gibi çerçeveler için kullanıma hazır ortamlar
• Özelleştirilmiş Konteyner İmajları – Artifact Registry içinde saklanan özelleştirilmiş bağımlılıklara sahip kullanıcı tanımlı ortamlar

3. Eğitim Kaynaklarını Yapılandırma

Doğru hesaplama kaynaklarını seçmek verimlilik açısından kritik öneme sahiptir. Büyük ölçekli bir NLP modeli hızlı eğitim için TPU’lara ihtiyaç duyarken, daha küçük bir tablosal model GPU’lar üzerinde çalışabilir.

• Compute Engine – Eğitim için optimize edilmiş sanal makine türlerini seçer.
• Hızlandırıcılar (GPU/TPU) – Derin öğrenme iş yükleri için eğitim sürecini hızlandırır.
• Kalıcı Disk (SSD/HDD) – Eğitim verilerini ve kontrol noktalarını saklar.

4. Modeli Eğitme (Tekli veya Dağıtılmış Eğitim)

Küçük modeller için Compute Engine üzerinde tek düğümlü bir yapı yeterlidir. Ancak, bir dönüştürücü tabanlı dil modelinin eğitimi, birden fazla çalışanla dağıtılmış eğitimi gerektirir.

• Tek Düğümlü Eğitim – Daha küçük veri kümeleri/modeller için uygundur.
• Dağıtılmış Eğitim – Ölçeklendirme için birden fazla worker pool kullanır.

5. Model Yapılarını Saklama ve Dağıtma

Model eğitildikten sonra Cloud Storage içinde saklanır ve Vertex AI aracılığıyla gerçek zamanlı çıkarım için dağıtılabilir. Örneğin, bir görüntü sınıflandırma modeli bir Vertex AI uç noktası üzerinden sunulabilir.

• Cloud Storage – Model kontrol noktalarını ve yapılarını saklar.
• Vertex AI – Kullanıcı dostu arayüzü ve hazır bileşenleriyle, yapay zeka modellerinin oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması için birleşik bir makine öğrenimi platformudur.

Google TPU’larının Geleceği: Yapay Zeka Hiper Hesaplaması Bir Üst Seviyeye Taşınıyor

Google TPU’larının geleceği, yapay zeka verimliliği, ölçeklenebilirliği ve performansının sınırlarını zorlamaya odaklanmıştır. Büyük dil modelleri (LLM), üretken yapay zeka (Gen AI) ve gerçek zamanlı çıkarımınyükselişiyle birlikte, yeni nesil TPU’lar, artan yüksek performanslı yapay zeka iş yükü talebini karşılamak için tasarlanırken maliyet ve enerji verimliliğini optimize etmeye devam etmektedir.

1. TPU v5p ile Yapay Zeka Ölçeklenebilirliği Yeniden Tanımlanıyor

TPU v5p, mix-of-experts (MoE) modellerini geliştirmek için tasarlanmıştır. Bu teknik, yalnızca ilgili model alt kümelerini dinamik olarak etkinleştirerek hesaplama verimliliğini önemli ölçüde artırır.

Google ayrıca, TPU çekirdekleri arasındaki ara bağlantı bant genişliğini geliştirerek binlerce hızlandırıcı üzerinde dağıtılmış eğitimi destekleyen gecikme sürelerini düşürmekte ve verimliliği artırmaktadır.

2. Yapay Zeka Hiper Hesaplamasının Büyümesiyle TPU Destekli Süper Kümeler

Google, trilyon parametreli modellerin bir sonraki dalgasını işlemek üzere tasarlanmış büyük ölçekli yapay zeka süper bilgisayarları olan yapay zeka hiper kümelerine büyük yatırımlar yapmaktadır.

• Bu kümeler, özelleştirilmiş TPU ağ yapılarını ultra düşük gecikmeli ara bağlantılarla entegre ederek binlerce TPU pod’u arasında kesintisiz paralel işlemeyi garanti eder.
• Enerji açısından verimli yapay zeka hesaplama, güç tüketimini ve sürdürülebilirliği optimize etmek için sıvı soğutma, dinamik güç ölçekleme ve karbon farkındalığına sahip planlamadaki ilerlemelerle önemli bir odak noktasıdır.
• Google’ın Hızlandırılmış İşleme Kiti (XPK), çoklu bulut ve hibrit ortamlarda TPU tabanlı iş yüklerinin düzenlenmesini ve dağıtımını basitleştirmek için geliştiriliyor.

Sonuç

Google Cloud TPU, güçlü, ölçeklenebilir ve uygun maliyetli bir yapay zeka hızlandırma çözümü sağlayarak yapay zeka modeli eğitimi ve dağıtımını büyük ölçüde değiştirdi. İşletmelerin derin öğrenme iş akışlarını hızlandırmasını, özelleştirilmiş model eğitimini optimize etmesini ve yapay zeka çözümlerini büyük ölçekte dağıtmasını sağladı. Kurumlar Cloud TPU’yu Vertex AI, Compute Engine, BigQuery ve Cloud Storage ile entegre ederek, veri işlemeyi, model eğitimini ve gerçek zamanlı çıkarımı kolaylaştıran uçtan uca bir yapay zeka işlem hattı oluşturabilir hale geldi.

Yapay zeka iş yükleri karmaşıklaştıkça, TPU’lar gibi özel donanımlar daha hızlı eğitim, daha düşük maliyetler ve daha yüksek model doğruluğu elde etmek için olmazsa olmaz hale gelecektir. Öneri sistemlerini geliştirmek, alma ile artırılmış üretimi (RAG) ileriye taşımak ve Edge TPU ile yapay zekayı edge cihazlarda dağıtmak gibi konularda, Google’ın yapay zeka ekosistemi kurumların makine öğrenmesinin gelişen ortamında önde kalmalarını sağlar. TPU teknolojisinden yararlanmanın ve sıradaki yapay zeka inovasyonu dalgasını yönlendirmenin zamanı geldi. Bizimle iletişime geçin.