Teknoloji tarihini değiştirecek

Google yaptığı açıklamada, hakkında çok fazla detay paylaşmasa da işlemcilerin, grafik yongaların ve FGA tipi donanım yapısına ihtiyaç bırakmayacak, Tensor İşleme Ünitesi üstünde çalışmalar yürüttüğünü duyurdu.

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Geleneksel işlemcileri, GPU’ları ve FPGA donanımsal işleme teknolojisini boş verin. Google bu üç teknolojiyi tek potada eritecek ve daha güçlü olmasına rağmen, daha az enerji tüketecek Tensor isimli işleme ünitesi üzerinde çalışmalar yürüttüğünü duyurdu. Google Yönetim Kurulu Başkanı Sundar Pichai, I/O geliştiriciler konferasında, bu gizemli yapı hakkında üstü kapalı bazı ipuçları verdi ve, “CPU, GPU ve FPGA’nın yaptıklarının hepsini, tek bir potada ‘daha iyi’ yapmayı hedefliyoruz” açıklamasında bulundu. Diğer paragrafa geçmeden önce FPGA’dan da bahsedelim. Herkes CPU ve GPU hakkında bilgi sahibi lakin FPA, farklı bir konu. FPGA, en basit deyimiyle istenen fonksiyona göre donanım yapısı kullanıcı tarafından değiştirilebilen entegre devreler olarak tanımlanabilir. Belirlenen göreve göre FPGA içindeki transistörler birbirlerine bağlanır ve dilenen fonksiyon gerçekleştirilir.

Öncelikle şunu belirtelim; ortaya çıkan bilgiler, bu tür bir teknolojinin öncelikle workstationlar’da be veri merkezlerinde kullanılmasının hedeflendiği yönünde. Bununla birlikte, 10-15 yıllık süreç içinde, söz konusu yapı, PC’leri de önemli imkanlar sunabilir. Amerikalı teknoloji devi, sunucu hakimiyetini kazanmak için bile 7 senelik bir dönemi işaret ediyor. Workstation sahipleri için bir ek not: İşlemcinizi ve ekran kartınızı köşeye atmanız için epey bir zamanınız var.

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Haberin Devamı

Daha önce de belirttiğimiz gibi Google CEO’su Sunsar Pichai, teknolojinin hakkında fazla detay vermiyor. Lakin, bazı bilgi kırıntıları paylaşmıyor değil: “Hedefimiz, 7 yıl içinde TPU’yu (Tensor Processing Unit), egemen kılmak. TPU’yu, bir yıl içinde kendi veri merkezlerimizde kullanacağız. Amacımız sunucu büyüklüğü ve enerji tüketimi arasındaki dengeyi de, kullanıcıların lehine bozmak. TPU, öğrenebilen uygulamalar sayesinde, çiplerin yüksek baskıya çok daha dayanıklı olmasına da olanak tanıyor. Operasyon süreleri kayda değer oranda düşüyor ve verimlilik artıyor. Uyum sağlayabilen yapı ile sofistike ve güçlü makine öğrenme modelleri mümkün oluyor. Kullanıcılar, çok daha akılcı çözümlere, çok daha kısa sürede kavuşabilecek.”

Peki Google’ın TPU’su hakkındaki teknik detaylar neler? Bu konu şimdilik karanlıkta kalsa da, önümüzdeki haftalarda daha çok bilgi edineceğimiz kesin.