Categories
CPU, GPU, NPU ve TPU’ya Çok Basit Bir Giriş
GPU, NPU ve TPU aslında birer özel amaçlı işlemcidir, ancak her biri farklı görevler için tasarlanmıştır. Özel amaçlı işlemciler olarak CPU’nun iş yükünü belirli ölçüde azaltır ve CPU kaynaklarının başka hesaplama görevlerinde kullanılmasını sağlarlar. Bu nedenle hangisine ihtiyaç duyacağınız, kullandığınız uygulamalara ve yürüttüğünüz görevlere bağlıdır.
CPU (Central Processing Unit, Merkezi İşlem Birimi)
Daha az sayıda çekirdeğe sahiptir ve özellikle genel amaçlı hesaplama için tasarlanmıştır. CPU, NAS’ın beyni olarak da düşünülebilir; işletim sisteminin ve uygulamaların ihtiyaç duyduğu komutları ve programları yürütmekten sorumludur. Bu nedenle NAS sisteminin ve uygulamaların hızı, CPU performansıyla ilişkilidir.
GPU (Graphics Processing Unit, Grafik İşlem Birimi)
Çizim işlemlerini yürütmeye adanmış bir mikroişlemci olan GPU, yüzlerce ya da binlerce aritmetik mantık biriminden (ALU) oluşur ve çok sayıda hesaplamayı paralel olarak işleyebilir. GPU’lar, gömülü grafik yongaları ve bağımsız ekran kartları olmak üzere iki gruba ayrılır.
GPU’lar, 3D oyunlarda grafik işleme amacıyla yaygın olarak kullanılmalarının yanı sıra analiz, derin öğrenme ve makine öğrenimi algoritmalarını çalıştırmada da son derece faydalıdır; kullanım alanları kesinlikle görüntü işlemeyle sınırlı değildir.
NPU (Neural Network Processing Unit, Sinir Ağı İşlem Birimi)
NPU, insan sinir sistemini taklit eden işlemciler aracılığıyla yapay zekâ (YZ) uygulamalarını hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Enerji verimlidir, uzun süreli kullanıma uygundur ve görüntü oluşturma, yüz tanıma gibi sürekli YZ hesaplama görevleri için idealdir.
TPU (Tensor Processing Unit, Tensör İşlem Birimi)
TPU, Google’ın makine öğrenimi görevlerini hızlandırmak için özel olarak geliştirdiği bir işlemcidir. GPU’lardan farklı olarak TPU’lar, büyük ölçekli ve düşük hassasiyetli hesaplamalar için tasarlanmıştır. Google’ın araştırmalarına göre sinir ağlarının kullanıldığı YZ çıkarım görevlerinde TPU’nun performansı, aynı dönemin GPU ve CPU’larının 15 ila 30 katıdır. Ancak üretici sayısı sınırlı olduğundan arz talebi yeterince karşılayamamakta ve bu nedenle TPU’lar oldukça pahalı olabilmektedir.
GPU, QNAP NAS’ta Nasıl Çalışır? Dahili veya Harici GPU’ların Avantajları Nelerdir?
QNAP NAS’taki GPU’lar ya CPU’ya entegre GPU’lardır ya da kullanıcıların PCIe üzerinden ekleyebildiği harici ekran kartlarıdır.
CPU’daki dahili GPU, video dosyalarının dönüştürülmesini hızlandırarak büyük dosyaların çeşitli cihazlarda sorunsuz görüntülenebilecek biçimlere hızla dönüştürülmesini sağlar. Örneğin dahili GPU’ya sahip QNAP TVS-h674T, dahili GPU’su bulunmayan önceki nesil TVS-674XT modeline göre dosyaları 1,5 kat daha hızlı dönüştürerek dönüştürme süresinden önemli ölçüde tasarruf sağlar.
Daha fazla bilgi: Dahili GPU’ya sahip QNAP NAS modelleri
QNAP NAS’ta PCIe üzerinden eklenen harici bir GPU kullanıldığında, dosya dönüştürme, oynatma ve grafik hesaplama performansı artmasının yanı sıra GPU Pass-through* sayesinde sanal makinelerin grafik uygulamaları ve görüntüleme performansı da iyileştirilebilir.
* GPU pass-through yalnızca Windows mimarisindeki sanal makinelerle uyumludur ve yalnızca belirli QNAP NAS modelleri ile ekran kartlarında kullanılabilir. QNAP NAS’ınız için ekran kartı satın almadan önce lütfen kartın fiziksel boyutlarını ve güç gereksinimlerini kontrol edin.
Daha fazla bilgi: Ayrıntılı destek bilgileri için lütfen QNAP uyumluluk listesine göz atın.
NPU, QNAP NAS’ta Nasıl Çalışır? NPU’nun Avantajları Nelerdir?
QNAP NAS’taki NPU, özellikle QNAP AI Core’un çalışmasını hızlandırır. Örneğin QuMagie ile akıllı albümlerde YZ görüntü tanıma, Qsirch ile görüntülerdeki metinler için YZ OCR tanıma, QVR Face Insight ile yüz tanıma ve QVR Human ile kişi sayımı gibi özelliklerin tümü, YZ verimliliğini artırmak için NPU’dan yararlanır.
Örneğin, YZ görüntü tanıma uygulamaları için özel olarak tasarlanan yeni nesil TS-AI642 AI NAS, 64 bit ARM sekiz çekirdekli işlemci ve 6 TOPS işlem performansı sunan entegre bir sinir ağı işlem birimiyle (NPU) donatılmıştır. Dahili NPU sayesinde TS-AI642, yüz tanımayı 0,2 saniyede tamamlayabilir. Aynı sınıftaki 6 yuvalı bir NAS modeliyle karşılaştırıldığında TS-AI642, görüntülerdeki metinlerin YZ OCR ile tanınma hızında da %20 gibi kayda değer bir performans artışı sağlar.
Daha fazla bilgi: Dahili NPU’ya sahip QNAP NAS modelleri
QNAP NAS, Edge TPU takılmasını destekler. Edge TPU, QNAP QVR Face gibi uygulamaların video akışlarını dinamik olarak analiz ederken gerçek zamanlı yüz tanıma yapmasına yardımcı olur. Bu sayede NAS işlemcisinin iş yükü azalır; bu da özellikle on binlerce yüz görüntüsünün tanınmasını gerektiren uygulamalar ya da çok sayıda video akışının bulunduğu ticari ve güvenlik alanları için idealdir. Enerji verimli Edge TPU hızlandırıcı, 4 TOPS (saniyede trilyon işlem) analiz gücü için yalnızca 0,5 vat harcar.
Daha fazla bilgi: Coral M.2 Accelerator ve Coral USB Accelerator ürün tanıtımı
Bilgi Çağında Doğru NAS Sistemini ve İşlemciyi Seçmek Çok Önemlidir
QNAP, farklı müşteri ihtiyaçlarını karşılamak için çeşitli donanım özellikleri ve çözümler sunar. İster GPU ile büyük hacimli görüntü ve videoları işlemek, ister NPU ile YZ uygulamalarını hızlandırmak, isterse TPU ile makine öğrenimi projelerinde performansı artırmak olsun, QNAP çeşitli yazılım ve donanımların yanı sıra yüksek verimli işletim sistemleri sunacak esnekliğe sahiptir. Böylece kullanıcılar veri depolama ve yedeklemeyi verimli şekilde yönetebilir, YZ analiz uygulamalarını çalıştırabilir ve sektördeki rekabet güçlerini artırabilir.
