Coral TPU İncelemesi : Uç Bilgi İşlemde Yapay Zekanın Gücünü Açığa Çıkarmak

Son yıllarda, yapay zeka (AI) teknolojilerinde muazzam ilerlemeler kaydedildi. Bu teknolojiler, günlük yaşamımızda, iş dünyasında ve endüstriyel süreçlerde devrim niteliğinde değişikliklere yol açtı. AI tabanlı sistemler, veri analizi, görüntü tanıma, doğal dil işleme gibi karmaşık görevlerde kullanılmaktadır. Ancak, bu tür görevler büyük miktarda hesaplama gücü gerektirir ve bu da geleneksel merkezi sunucu sistemlerine bağımlılığı artırır. Bu noktada, Google tarafından geliştirilen Coral TPU (Tensor Processing Unit), yapay zeka uygulamalarını merkezi sunucu altyapısına olan bağımlılığı azaltarak, uç bilgi işlemde devrim yaratmak için tasarlanmıştır.

Bu blog yazısında, Coral TPU'nun ne olduğunu, nasıl çalıştığını, en son güncellemeleri ve bu teknolojinin neden geleceğin bilgi işlem altyapılarında önemli bir yer tutacağını inceleyeceğiz.

Coral TPU Nedir?

Coral TPU, Google tarafından geliştirilen özel bir donanım birimidir ve yapay zeka görevlerini hızlandırmak amacıyla tasarlanmıştır. TPU, Tensor Processing Unit'in kısaltmasıdır ve bu birim, AI modellerinin özellikle de derin öğrenme algoritmalarının etkin bir şekilde çalışmasını sağlar. Coral TPU, özellikle uç bilgi işlem (edge computing) uygulamaları için optimize edilmiştir. Uç bilgi işlem, verilerin merkezi bir sunucuya gönderilmeden, verinin üretildiği yerde işlenmesini ifade eder. Bu, veri işleme sürecini hızlandırır, güvenliği artırır ve bant genişliği gereksinimlerini azaltır.

Coral TPU'nun öne çıkan özellikleri şunlardır:

1. Yüksek Performans: Coral TPU, yoğun yapay zeka işlemlerini hızla gerçekleştirebilir. Örneğin, görüntü tanıma, ses tanıma veya doğal dil işleme gibi görevlerde yüksek performans sunar.
2. Düşük Güç Tüketimi: Coral TPU, enerji verimliliği göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Bu da onu pil gücüyle çalışan cihazlar veya enerji tasarrufu yapmak isteyen sistemler için ideal kılar.
3. Yerel İşlem: Coral TPU, verilerin yerel olarak işlenmesini sağlar. Bu, veri gizliliği ve düşük gecikme süresi açısından büyük avantajlar sunar. Özellikle IoT cihazlarında ve taşınabilir cihazlarda kullanımı yaygındır.
4. Desteklenen Platformlar: Coral TPU, Raspberry Pi gibi popüler donanım platformlarıyla uyumludur ve çeşitli işletim sistemlerinde çalışabilir. Ayrıca TensorFlow Lite gibi makine öğrenimi kütüphaneleriyle entegre çalışacak şekilde tasarlanmıştır.

Coral TPU'nun En Son Güncellemeleri

Coral TPU ekibi, 2024 yılında çeşitli yenilikler ve geliştirmeler yaparak platformu daha güçlü ve esnek hale getirdi. İşte bu güncellemelerin bazıları:

1. Açık Kaynak Çalışma Zamanı: Edge TPU'nun çalışma zamanı artık GitHub'da açık kaynak olarak sunulmaktadır. Bu, geliştiricilerin Coral tarafından resmi olarak desteklenmeyen platformlar (ARMv7 ve RISC-V gibi) için çalışma zamanını derleyebilmesini sağlar. Bu, Coral TPU'larının çeşitli ortamlarda daha geniş çapta kullanımını kolaylaştırır (IP Cam Talk).
2. Windows Desteği: Coral, Mini PCIe ve M.2 hızlandırıcılar için yeni sürücüler yayınlayarak bu cihazların Windows sistemleriyle uyumlu hale gelmesini sağlamıştır. Bu, geliştiricilerin Coral TPU'larını Windows üzerinde prototipleme yaparak kullanmalarına olanak tanır ve ardından üretime geçişlerini kolaylaştırır (Home- Google Developers Blog).
3. Yeni Yazılım Araçları ve Güncellemeler: Edge TPU derleyicisi 14.1 sürümüne güncellenmiştir ve yeni bir Model Pipelining API'si tanıtılmıştır. Bu API, modellerin birden fazla TPU'ya bölünmesini sağlayarak karmaşık görevler için performansı artırır. Ayrıca, EfficientNet için yeni gömülü çıkarıcı modeller kullanıma sunulmuştur, bu da belirli kullanım durumları için modellerin yeniden eğitilmesini kolaylaştırır (Home- Google Developers Blog).
4. Balena ile Ortaklık: Coral, uç bilgi işlemde AI uygulamalarının dağıtımını ve yönetimini basitleştirmek için Balena ile ortaklık kurmuştur. Bu ortaklık, büyük makine öğrenimi cihaz filolarını yöneten şirketler için faydalıdır ve sistemlerin güncel ve güvenli kalmasını sağlar (Home- Google Developers Blog).
5. Yeni Donanım ve Modeller: Coral, entegre Edge TPU'ya sahip bir mikrodenetleyici kartı olan Dev Board Micro gibi yeni donanım ürünlerini ve gerçek zamanlı kişi segmentasyonu için BodyPix gibi ek modelleri tanıttı (Home- Google Developers Blog).

Coral TPU’nun Kullanım Alanları ve Avantajları

Coral TPU'nun başlıca kullanım alanları arasında IoT cihazları, taşınabilir cihazlar, akıllı evler, endüstriyel otomasyon, sağlık teknolojileri ve güvenlik sistemleri yer almaktadır. Bu alanlarda Coral TPU'nun sağladığı düşük güç tüketimi, hızlı veri işleme ve yerel analiz yetenekleri büyük avantajlar sunmaktadır.

1. IoT ve Taşınabilir Cihazlar: IoT cihazları, genellikle sınırlı güç kaynağına sahip olduğundan, enerji verimliliği çok önemlidir. Coral TPU, bu tür cihazlar için idealdir, çünkü düşük güç tüketimi ile yüksek performans sunar. Bu sayede, IoT cihazları daha uzun süre çalışabilir ve daha karmaşık görevleri yerine getirebilir.
2. Akıllı Evler: Akıllı ev sistemleri, sensörlerden gelen verileri analiz ederek çeşitli otomasyon görevlerini yerine getirir. Coral TPU, bu verilerin yerel olarak işlenmesini sağlayarak, sistemin daha hızlı ve güvenli bir şekilde çalışmasına olanak tanır.
3. Endüstriyel Otomasyon: Coral TPU, üretim hatlarında kalite kontrol, güvenlik ve verimlilik artırma gibi görevlerde kullanılabilir. Özellikle, büyük veri setlerinin anında işlenmesi gereken durumlarda Coral TPU'nun sağladığı hız büyük bir avantaj sağlar.
4. Sağlık Teknolojileri: Coral TPU, tıbbi cihazlarda ve sağlık uygulamalarında da kullanılabilir. Örneğin, giyilebilir cihazlar üzerindeki verilerin yerel olarak işlenmesi, hastaların gerçek zamanlı olarak izlenmesine ve hızlı teşhislerin yapılmasına olanak tanır.
5. Güvenlik Sistemleri: Güvenlik kameraları ve izleme sistemleri, genellikle sürekli veri akışı gerektirir. Coral TPU, bu verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesini sağlar ve bu sayede daha hızlı tepki verilmesine olanak tanır.

Coral TPU ile İlgili Zorluklar ve Gelecek Potansiyeli

Coral TPU'nun sunduğu avantajlar kadar, bu teknolojinin karşılaştığı bazı zorluklar da vardır. Örneğin, Coral TPU hala nispeten yeni bir teknoloji olduğundan, geliştiricilerin bu platforma adapte olması zaman alabilir. Ayrıca, TPU'ların spesifik görevler için optimize edilmesi, geliştiricilerin belirli bir öğrenme eğrisine sahip olmasını gerektirebilir.

Ancak, Coral TPU'nun gelecekte büyük bir potansiyele sahip olduğu da açıktır. Özellikle AI ve makine öğrenimi teknolojilerinin daha da gelişmesiyle birlikte, uç bilgi işlemde Coral TPU gibi donanımların önemi daha da artacaktır. Verilerin yerel olarak işlenmesi, sadece hız ve güvenlik açısından değil, aynı zamanda enerji verimliliği açısından da büyük faydalar sağlayacaktır.



Coral TPU Teknik Özellikleri

Coral TPU, Google tarafından geliştirilmiş bir yapay zeka hızlandırıcı donanım birimidir. TPU, yani Tensor İşleme Birimi, özellikle derin öğrenme modellerinin çalıştırılmasını hızlandırmak amacıyla tasarlanmıştır. Coral TPU, düşük güç tüketimi ve yüksek performansıyla bilinir. İşte Coral TPU'nun teknik özellikleri:

1. Performans:
   • TOPS (Tera Operations Per Second): Coral TPU, 4 TOPS (4 trilyon işlem/saniye) performansına sahiptir.
   • Verimlilik: TPU başına 2 TOPS/Watt güç verimliliği sunar. Bu, her bir TOPS için yaklaşık 0,5 watt güç tüketimi anlamına gelir (Coral).
2. Güç Tüketimi:
   • Coral TPU, enerji verimliliği göz önünde bulundurularak tasarlanmıştır. Bu özellik, özellikle IoT cihazları gibi düşük güç tüketimi gerektiren uygulamalarda büyük avantaj sağlar.
3. Form Faktörleri:
   • USB Accelerator: Mevcut sistemlere ML işleme gücü eklemek için tasarlanmış bir USB cihazıdır.
   • Mini PCIe ve M.2 Hızlandırıcılar: Bu hızlandırıcılar, mevcut sistemlere kolayca entegre edilebilecek PCIe cihazlarıdır.
   • Dev Board ve Dev Board Mini: Coral'ın TPU'ları entegre eden tek kartlı bilgisayarlarıdır. Bu kartlar, düşük güç tüketimi ile birlikte yüksek performans sunar (Coral).
4. Desteklenen Yazılım ve Diller:
   • Desteklenen İşletim Sistemleri: Mendel Linux (Debian türevi), ayrıca Windows 10 desteği ile genişletilmiştir.
   • Desteklenen Frameworkler: TensorFlow Lite.
   • Programlama Dilleri: Python ve C++ (Home- Google Developers Blog) (Home- Google Developers Blog).
5. Geliştirilmiş Yazılım Araçları:
   • Edge TPU Compiler: TPU'lar için model derleme araçları, geliştiricilerin modellerini optimize etmelerine olanak tanır.
   • Model Pipelining API: Modellerin birden fazla TPU'ya bölünmesini sağlayarak, karmaşık yapay zeka görevlerinin daha verimli bir şekilde yürütülmesini sağlar (Home- Google Developers Blog).

Coral TPU’nun Rakip Ürünlerle Karşılaştırılması

Coral TPU, yapay zeka hızlandırıcı donanımlar pazarında, özellikle uç bilgi işlem uygulamaları için optimize edilmiş bir seçenek sunar. Ancak, bu alanda birçok rakip ürün de bulunmaktadır. İşte Coral TPU'nun bazı rakipleri ile karşılaştırılması:

1. NVIDIA Jetson Nano:
   • Performans: Jetson Nano, 472 GFLOPS (Gigaflops) performansa sahiptir. Bu, Coral TPU'nun 4 TOPS performansının gerisinde kalır.
   • Güç Tüketimi: Jetson Nano, 5 ila 10 watt arası güç tüketimi ile çalışır, bu da Coral TPU'nun 2 TOPS/Watt verimliliği ile karşılaştırıldığında daha yüksek bir enerji tüketimi anlamına gelir.
   • Yazılım Desteği: NVIDIA'nın CUDA ve TensorRT yazılım kütüphaneleri, Jetson Nano'nun güçlü bir yazılım ekosistemine sahip olmasını sağlar. Bu yazılım desteği, Coral TPU'nun TensorFlow Lite desteği ile karşılaştırıldığında daha geniş bir uygulama yelpazesi sunabilir (Coral).
2. Intel Movidius Myriad X:
   • Performans: Intel Movidius Myriad X, 1 TOPS performans sunar, bu da Coral TPU'nun 4 TOPS performansının oldukça altında kalır.
   • Güç Tüketimi: Movidius Myriad X, düşük güç tüketimi ile bilinir ve Coral TPU'ya benzer şekilde IoT ve uç bilgi işlem uygulamalarında kullanılır.
   • Form Faktör: Movidius Myriad X, USB form faktöründe de sunulmaktadır, bu da Coral TPU'nun USB Accelerator ürünüyle doğrudan rekabet eder (Coral).
3. Google TPU (Bulut):
   • Performans: Google Cloud TPU'lar, Coral TPU'dan çok daha yüksek bir performans sunar. Örneğin, Cloud TPU v4, 275 TOPS performans sunar. Bu, Coral TPU'nun hedeflediği uç bilgi işlem uygulamalarından farklı olarak, büyük ölçekli AI görevleri için tasarlanmıştır.
   • Kullanım Alanı: Cloud TPU'lar, büyük veri merkezlerinde çalıştırılmak üzere optimize edilmiştir. Coral TPU ise yerel, düşük gecikmeli ve düşük güç tüketimli uygulamalar için tasarlanmıştır (Coral).

Coral TPU, düşük güç tüketimi, yüksek performans ve yerel işlem yetenekleriyle uç bilgi işlemde yapay zeka uygulamalarını desteklemek için mükemmel bir çözüm sunar. Rakiplerine kıyasla, özellikle IoT ve uç bilgi işlem uygulamalarında öne çıkan avantajları bulunur. NVIDIA Jetson Nano ve Intel Movidius Myriad X gibi rakiplerle kıyaslandığında, Coral TPU'nun sunduğu verimlilik ve performans, belirli uygulama senaryolarında onu tercih edilebilir kılar.

Coral TPU, Google'ın sürekli geliştirdiği yazılım araçları ve açık kaynak desteği ile gelecekte daha da güçlü bir seçenek haline gelebilir. Bu nedenle, AI tabanlı projeler geliştirenler için Coral TPU, dikkate alınması gereken önemli bir donanım platformu olmaya devam etmektedir.


Stable Diffusion çalıştırabilirmi?


Coral TPU, Google tarafından uç bilgi işlem uygulamaları için optimize edilmiş bir yapay zeka hızlandırıcısıdır. Ancak, Coral TPU'nun kapasitesi, belirli AI görevlerini gerçekleştirmek için tasarlanmış olup, büyük ve karmaşık modellerin eğitilmesi ve çalıştırılması gibi ağır görevler için yeterli değildir.

Stable Diffusion gibi büyük dil modelleri veya görüntü üretim modelleri, genellikle daha güçlü GPU'lar veya yüksek performanslı bulut tabanlı TPU'lar gerektirir. Bu tür modeller, büyük veri setleri üzerinde derin öğrenme işlemleri yapar ve genellikle çok yüksek hesaplama gücü gerektirir.

Coral TPU, 4 TOPS'luk bir performans sunar ve bu, küçük ve orta ölçekli yapay zeka görevleri için yeterli olabilir. Ancak, Stable Diffusion gibi büyük bir modelin verimli bir şekilde çalıştırılması için yeterli hesaplama gücü sunamayabilir. Bu tür modelleri çalıştırmak için genellikle NVIDIA'nın güçlü GPU'ları (örneğin RTX serisi) veya Google'ın bulut tabanlı TPU'ları gibi daha güçlü donanımlar kullanılır.

Özetle, Coral TPU, Stable Diffusion gibi karmaşık ve büyük modelleri çalıştırmak için yeterli değildir. Bunun yerine daha güçlü bir donanım veya bulut tabanlı çözüm kullanılması gereklidir.


Bilgisayara Nasıl Bağlanır? İşletim Sistemi Uyumu Nasıl?


Coral TPU'yu çeşitli platformlarda kullanmak mümkündür. Aşağıda bu donanımın nasıl takılacağı, hangi platformları desteklediği ve diğer ayrıntılar yer almaktadır:

Nasıl Takılır?

1. USB Accelerator: Coral USB Accelerator'ı, herhangi bir USB bağlantı noktasına sahip cihazınıza takarak kullanabilirsiniz. Bu, masaüstü bilgisayarlar, dizüstü bilgisayarlar, Raspberry Pi gibi cihazlar için uygundur. Bağlantıdan sonra ilgili sürücü ve yazılımı kurarak TPU'yu kullanmaya başlayabilirsiniz.
2. Mini PCIe ve M.2 Hızlandırıcılar: Bu hızlandırıcılar, bilgisayarınızdaki mevcut Mini PCIe veya M.2 yuvalarına takılır. Uyumlu bir anakartınız varsa, bu kartları kolayca takabilir ve kullanabilirsiniz. Uygun bir adaptör kullanarak PCIe yuvalarına da takabilirsiniz.
3. Dev Board: Eğer Coral Dev Board veya Dev Board Mini kullanıyorsanız, bu kartlar kendi üzerlerinde entegre bir TPU birimi barındırır ve bir mikro bilgisayar olarak bağımsız çalışır.

Desteklenen Platformlar

• Raspberry Pi: Coral TPU, Raspberry Pi cihazlarıyla uyumludur ve en sık bu tür platformlarda kullanılır. Raspberry Pi'ye USB Accelerator veya Mini PCIe/M.2 hızlandırıcılar kolayca takılabilir.
• Ubuntu ve Diğer Linux Dağıtımları: Coral TPU, Ubuntu gibi Linux dağıtımları üzerinde de çalıştırılabilir. Debian tabanlı işletim sistemleri (Ubuntu, Raspberry Pi OS vb.) ile uyumlu olduğu belirtilmiştir. Gerekli sürücüleri ve TensorFlow Lite gibi kütüphaneleri yükleyerek kullanabilirsiniz.
• Windows: 2024 yılı itibarıyla Coral TPU'nun Mini PCIe ve M.2 hızlandırıcıları için Windows sürücüleri de mevcuttur. Bu sayede Windows işletim sistemi üzerinde TPU'yu kullanabilir, örneğin USB Accelerator ile doğrudan PC'nize bağlayabilirsiniz (Home- Google Developers Blog) (Coral).

Bilgisayar Bağlantısı

Coral TPU, sadece Raspberry Pi değil, aynı zamanda Ubuntu ve Windows işletim sistemlerine sahip bilgisayarlarda da çalışabilir. USB Accelerator doğrudan bir USB portuna bağlanabilirken, Mini PCIe ve M.2 hızlandırıcılar, uyumlu yuvalara veya adaptörler aracılığıyla bilgisayara takılabilir. Windows üzerinde Mini PCIe ve M.2 hızlandırıcıları için sürücüler mevcuttur, bu da TPU'yu Windows işletim sistemi üzerinde çalıştırmanızı sağlar (Home- Google Developers Blog).


Coral TPU, hem Raspberry Pi hem de Ubuntu ve Windows gibi diğer platformlarla uyumlu olarak çalışabilir. USB Accelerator, doğrudan bir USB bağlantı noktası üzerinden çalışırken, Mini PCIe ve M.2 hızlandırıcılar bilgisayarınızın dahili yuvalarına takılabilir. Uygun sürücü ve yazılım kurulumlarıyla, bu donanımı çeşitli bilgisayarlarda kullanmak mümkündür.


Nereden detaylı bilgi alabiliriz ve ürünleri satın alabiliriz?

Products | Coral

Helping you bring local AI to applications from prototype to production

coral.ai

Özet ile:


Coral TPU, uç bilgi işlemde yapay zeka uygulamalarını hızlandırmak için geliştirilmiş güçlü bir donanım çözümüdür. Google’ın bu teknolojiyi sürekli olarak güncellemesi ve geliştirmesi, Coral TPU'nun gelecekteki yapay zeka uygulamalarında kritik bir rol oynayacağını göstermektedir. Hem geliştiriciler hem de işletmeler için büyük avantajlar sunan bu teknoloji, AI uygulamalarının daha yaygın hale gelmesine ve daha geniş bir kullanıcı kitlesine ulaşmasına olanak tanıyacaktır. Coral TPU, sadece bugünün değil, geleceğin de bilgi işlem ihtiyaçlarına yanıt verebilecek bir çözüm olarak karşımıza çıkıyor.