Yapay ÖZETİ| zekâ konusuna dışarıdan bakıyorsanız; Stable Diffusion ve Midjourney gibi görsel üretme amaçlı araçların, ekran kartı olarak bildiğimiz GPU ile çalıştığını, ChatGPT gibi asistanların ise işlemci olarak bildiğimiz CPU’dan güç aldığını düşünüyor olabilirsiniz. Gündelik tanımlarla yaygın olarak düşünülen bu olsa da durum fark etmeksizin iki tarafta da GPU daha öndedir.
İyi de bizim rahat şekilde görsel ve video düzenlememizi, sağlam grafiklerle oyun oynamamızı ve 3 boyutlu tasarım yapmamızı mümkün kılan GPU’lar, nasıl oluyor da konudan oldukça alakasız görünen sesli ve yazılı asistanlara hayat verebiliyor?
Öncelikle çözmemiz gereken konu, CPU ve GPU ayrımı.
Genel olarak CPU dendiğinde i3, i7, Ryzen 5 gibi seriler kastedilir. GPU dendiğinde ise GTX, RTX, 6600, 7700 gibi ekran kartı serileri söz konusu olur. Fakat bizim bu konuyu anlayabilmemiz için bir tık perde arkasına geçmemiz gerek.
CPU ve GPU’nun ikisi de özünde işlem birimidir. CPU olarak bildiğimiz işlem birimi, sıralı işlemler yapar. Bunu oldukça hızlı bir şekilde gerçekleştiren CPU’lar, hızlı olsalar da çok geniş çaplı veri setleriyle ilgilenemezler. Fakat temel görevleri bilgisayarın işleyişini sağlamak ve karışık işlemleri gerçekleştirmek olan bu birimler, az sayıda güçlü çekirdeklere sahip olurlar.
Öte yandan GPU birimleri, CPU’lara göre daha küçük ve daha çok sayıda çekirdeğe ev sahipliği yapar. Grafik işlemleri için üretilen bu birimler, bunun yanında paralel hesaplamalar yaparlar. Tabii burada kafanız karışmasın. Az önce CPU’ların hızlı işlemleri sıra sıra yaptığını söylemiştik. GPU’lar, daha yüksek çekirdek sayısının da getirisiyle çok sayıda işlemi aynı anda yapabilir. Buna hesaplamalar da dahil.
Ek olarak iki tarafın ortasında bulunan, içinde hem CPU hem de GPU bulunduran APU'lar da var.
Bu ayrımı yaptıktan sonra gelelim asıl sorumuza: Neden GPU’lar, yapay zekâ eğitiminde CPU’ların yerine tercih ediliyor?