NPU (Neural Processing Unit) Nedir? Kullanim Alanlari ve Amaclari Nelerdir

Geleneksel bilgisayar mimarilerinde, veriyi islemek ve yorumlamak icin genellikle CPU (Central Processing Unit) veya GPU (Graphics Processing Unit) kullanilmaktadir. Ancak yapay zeka (AI) ve derin ogrenme (deep learning) uygulamalarinin yayginlasmasiyla birlikte, bu geleneksel islemcilerin sinirli performansi, yeni ve daha ozellestirilmis donanim ihtiyacini dogurmustur. Bu noktada, NPU (Neural Processing Unit), yani Sinirsel Islem Birimi, yapay zeka islemeleri icin ozellestirilmis bir cozum olarak on plana cikmaktadir. Bu makalede NPU teknolojisini tum yonleriyle ele alacagiz.

NPU Nedir?

NPU (Neural Processing Unit), sinir aglari ile ilgili islemleri gerceklestirmek uzere tasarlanmis, donanim seviyesinde ozellestirilmis bir mikroislemci birimidir. Sinir aglari, cok sayida parametre ve agirlik iceren matematiksel modellerdir. Bu modellerin egitimi ve calistirilmasi, milyonlarca matris carpimi ve toplama islemi gerektirir. CPU veya GPU gibi genel amacli islemciler, bu tarz islemleri elbette yapabilir; ancak bu isler icin ozellestirilmemis olduklarindan daha fazla enerji tuketir, daha fazla zaman alir ve sistem kaynaklarini asiri yorar.

NPU’lar ise yalnizca bu matematiksel islem turlerine odaklandigi icin, hem daha az enerjiyle calisir, hem de cok daha hizli ve verimli sonuc uretir. Ornegin, bir yuz tanima uygulamasinda, NPU yuzun ozelliklerini tanimlamak, veritabanindaki verilerle karsilastirmak ve sonucu dondurmek islemlerini geleneksel yontemlere gore kat kat daha hizli gerceklestirebilir.

Ayrica NPU’lar, AI modelini “egitmekten” ziyade “inference” yani mevcut modelle tahmin yapma asamasinda daha etkilidir. Bu nedenle mobil cihazlardan endustriyel otomasyon sistemlerine kadar genis bir yelpazede kullanilabilirler.

NPU’nun Temel Ozellikleri

Paralel Islem Yeteneği:

NPU’larin en buyuk avantajlarindan biri, cok sayida islemi ayni anda yapabilme yetisidir. Bir sinir agi modeli calistirilirken, cok sayida giris degeri islenir ve bunlarin agirliklarla carpilip toplandigi “katmanlar” olusturulur. NPU’lar bu katmanlari ayni anda paralel olarak isleyerek, bir modelin sonucunu milisaniyeler icinde dondurebilir.

Düşük Güç Tüketimi:

Mobil cihazlarda enerji verimliligi son derece onemlidir. NPU’lar, islem uzerindeki gereksiz karmaşayı azaltarak, yalnizca AI islemleri icin optimize edilmis olduklarindan enerji tuketimini en aza indirir. Bu, batarya omrunu uzatmak icin kritik bir avantajdir.

Yüksek Performans:

GPU’lar genellikle grafik ve paralel islem icin optimize edilmis olsalar da, AI icin gelistirilmis degildir. NPU ise AI icin dizayn edildigi icin, matris carpimi, konvolusyon, aktivasyon fonksiyonlari gibi AI’ya ozgu islemleri daha hizli yerine getirir. Bu sayede, ayni AI modeli NPU ile calistirildiginda, CPU veya GPU’ya kiyasla cok daha kisa surede sonuc verir.

Mimari Ozellestirme:

NPU mimarisi, belirli AI modelleri (ozellikle CNN, RNN, Transformer gibi derin ogrenme yapilari) uzerinde hizli calisma icin tasarlanmistir. Bazi NPU’lar FPGA ya da ASIC tabanli olarak uretildigi icin, dogrudan belli AI algoritmalarini donanim seviyesinde destekleyebilirler.

NPU Hangi Üreticiler Tarafından Geliştirilmektedir?

Huawei:

Huawei, 2017 yilinda tanittigi Kirin 970 yonga seti ile mobil cihazlarda NPU kullanan ilk firmalardan biri oldu. Daha sonra gelistirdigi Kirin 980 ve Kirin 990 serilerinde de NPU’yu daha ileri seviyeye tasidi. Huawei’nin NPU’su, fotograf isleme, yuz tanima, nesne takibi gibi alanlarda cihaz uzerinde AI islem yapmayi mumkun kilar.

Apple:

Apple, iPhone X ile birlikte A11 Bionic cipi uzerine entegre ettigi Neural Engine ile NPU’yu tanitti. Sonraki ciplere (A12, A13, A14…) entegre edilen Neural Engine, saniyede trilyonlarca AI islemi yapabiliyor. Bu teknoloji, Siri, kamera efekti, Face ID gibi islevlerin cihaz uzerinde calismasini saglayarak hem hiz hem gizlilik kazandiriyor.

Google:

Google’un NPU karsiligi TPU (Tensor Processing Unit) adiyla anilmaktadir. TPU’lar veri merkezlerinde devasa boyutlarda derin ogrenme modellerini egitmek ve calistirmak icin kullanilir. TPU mimarisi, TensorFlow kuresel AI platformuyla entegredir ve Google Cloud uzerinden hizmet olarak sunulur.

Qualcomm:

Qualcomm’un Snapdragon yonga setlerinde bulunan Hexagon DSP birimi, AI islemleri icin optimize edilmistir. AI Engine adiyla da bilinen bu mimari, kamera efektleri, ses tanima ve AR (Artirilmis Gerceklik) uygulamalarinda AI islemleri gerceklestirir.

Samsung:

Samsung’un Exynos islemcilerinde entegre edilen NPU, kullanici deneyimini iyilestirmek icin kamera, oyun, ses ve sistem performansinda AI destegi sunar. Yeni nesil Exynos ciplere birden fazla NPU cekirdegi eklenerek daha yogun AI yukleri kaldirilabilmektedir.

Intel:

Intel, Movidius gibi AI donanimi ureten sirketleri satin alarak NPU alanina giris yapmistir. Ayrica Intel’in 2023 itibariyle tanittigi Meteor Lake ailesi ile birlikte masaustu ve dizustu bilgisayarlara da NPU entegre edilmistir. Bu sayede, cihaz uzerinde AI uygulamalari calistirmak mumkun hale gelmistir.

NPU Nerelerde Kullanılır?

Mobil Cihazlar:

Akilli telefonlarda fotograf isleme (gece modu, portre mod), video duzenleme, ses tanima (asistanlar), metin tahmini ve ceviri gibi AI islemleri, NPU sayesinde hizli ve batarya dostu sekilde calismaktadir.

Gömülü Sistemler ve IoT:

NPU, Raspberry Pi benzeri kartlara entegre edilebilen cozumlerle guvenlik kameralarinda hareket/nesne algilama, endustriyel otomasyon sistemlerinde kalite kontrol gibi senaryolarda kullanilir.

Otomotiv:

Otonom araclarda kamera ve sensorlerden gelen veriler aninda islenerek yol algilama, nesne tanima, yaya tespiti gibi kritik kararlar alinmaktadir. NPU bu islemleri gecikmesiz gerceklestirmek icin kullanilir.

Sağlık Sektörü:

MRI, CT, rontgen gibi tıbbi goruntu analizlerinde AI modelleri kullanilir. Bu modelleri gercek zamanli olarak calistirmak icin NPU kullanimi gittikce artmaktadir.

Bulut Bilişim ve Veri Merkezleri:

Veri merkezlerinde milyonlarca veri paketi analiz edilirken, AI modellerinin egitimi ve tahmini icin TPU/NPU kullanilir. Bu sayede hizli model egitimi ve son kullaniciya daha hizli AI hizmetleri sunulur.

NPU Kullanımının Avantajları

Gerçek Zamanlı İşlem:

NPU, AI islemlerini cihazin uzerinde aninda gerceklestirdigi icin buluta bagli olmasa bile karar alma sureci cok kisalir. Bu, otonom araclar ve akilli kamera sistemleri gibi zaman hassas uygulamalarda hayat kurtaricidir.

Veri Gizliliği:

Veriler cihaz uzerinde islendigi icin, ozellikle biyometrik bilgiler (yuz, ses, parmak izi vb.) disariya aktarilmaz. Bu da guvenlik ve kisisel gizlilik icin onemlidir.

Enerji Verimliliği:

NPU, AI islemlerini CPU veya GPU’ya gore cok daha dusuk enerjiyle yaptigi icin pil omrunu uzatir, sogutma ihtiyacini azaltir.

Donanımsal Verimlilik:

AI icin optimize edilmis NPU, diger kaynaklarin (CPU, GPU, RAM) yukunu azaltarak sistem genelinde daha istikrarli ve hizli calisma saglar.