İçeriğe geç →

CUDA ile Deep Learning Kullanımı

TensorFlow ile Derin Öğrenmeye Giriş TensorFlow, Google’ın açık kaynak kodlu makina öğrenmesi kütüphanesi ve özellikle derin öğrenme için kullanılıyor.

GPU’ların CPU’nun yapacağı işleri yapması gözle görülür derecede hız artışı sağlar. Bu desteği Nvidia CUDA ismini verdiği GPU üzerinde çalışmasını sağlayan geliştirme araçları kümesi (Toolkit) sayesinde gerçekleştirir. CPU üzerinde gerçeklemesi zor olan büyük işlemlerde CUDA işlemi daha küçük parçalara ayırıp paralel olarak yaptığı için büyük avantaj sağlar.

CPU vs GPU Hesaplama

CPU (Central Processing Unit)

CPU, bir bilgisayar programının talimatlarında belirtilen temel aritmetik, mantıksal, kontrol ve giriş/çıkış işlemlerini yapan bilgisayarın beyni olarak çalışan elektronik devredir. Kullanmış olduğumuz bilgisayarın beyni olarak ifade edebiliriz.

GPU (Graphical Processing Unit)

GPU, 2D ve 3D grafikleri bir CPU ile birlikte oluşturmak için tasarlanmış özel bir elektronik devredir. GPU, Gamer’lar tarafından oyun kültürü için sıklıkla tercih edilmekte ve kullanılmaktadır. Günümüzde GPU, finansal modelleme, son teknoloji bilimsel araştırma, derin öğrenme, analitik ve petrol ve gaz aramaları gibi alanlarda hesaplamalı iş yüklerini hızlandırmak için daha geniş bir şekilde kullanılıyor.

Günümüzde GPU kartlarını NVIDIA, AMD gibi teknoloji devleri üretmekte ve piyasayı domine etmektedirler. Intel’de GPU üretimi ile birlikte son dönemde bu paydan parça koparmak için çok büyük çaba sarfetmeye başladı.

Bunların dışında TPU (Tensor Processing Unit) ve FPGA (Field Programmable Gate Array) kartlarının yüksek hesaplamalı işlemler için kullanıldığını bilmenizde fayda var.

2019 Aralık Ayı itibari ile Cuda Destekleyen NVIDIA Ekran Kartları Listesi

Tesla Workstation GPU’lar

GPUCompute Capability
Tesla K803.7
Tesla K403.5
Tesla K203.5
Tesla C20752.0
Tesla C2050/C20702.0

Tesla Data Center GPU’lar

GPUCompute Capability
Tesla T47.5
Tesla V1007.0
Tesla P1006.0
Tesla P406.1
Tesla P46.1
Tesla M605.2
Tesla M405.2
Tesla K803.7
Tesla K403.5
Tesla K203.5
Tesla K103.0

Quadro GPU’lar

GPUCompute Capability
Quadro RTX 80007.5
Quadro RTX 60007.5
Quadro RTX 50007.5
Quadro RTX 40007.5
Quadro GV1007.0
Quadro GP1006.0
Quadro P60006.1
Quadro P50006.1
Quadro P40006.1
Quadro P22006.1
Quadro P20006.1
Quadro P10006.1
Quadro P6206.1
Quadro P6006.1
Quadro P4006.1
Quadro M6000 24GB5.2
Quadro M60005.2
Quadro K60003.5
Quadro M50005.2
Quadro K52003.5
Quadro K50003.0
Quadro M40005.2
Quadro K42003.0
Quadro K40003.0
Quadro M20005.2
Quadro K22003.0
Quadro K20003.0
Quadro K2000D3.0
Quadro K12005.0
Quadro K6205.0
Quadro K6003.0
Quadro K4203.0
Quadro 4103.0
Quadro Plex 70002.0

Quadro Mobile GPU’lar

GPUCompute Capability
RTX 50007.5
RTX 40007.5
RTX 30007.5
T20007.5
T10007.5
P6206.1
P5206.1
Quadro P52006.1
Quadro P42006.1
Quadro P32006.1
Quadro P50006.1
Quadro P40006.1
Quadro P30006.1
Quadro P20006.1
Quadro P10006.1
Quadro P6006.1
Quadro P5006.1
Quadro M5500M5.2
Quadro M22005.2
Quadro M12005.0
Quadro M6205.2
Quadro M5205.0
Quadro K6000M3.0
Quadro K5200M3.0
Quadro K5100M3.0
Quadro M5000M5.0
Quadro K500M3.0
Quadro K4200M3.0
Quadro K4100M3.0
Quadro M4000M5.0
Quadro K3100M3.0
Quadro M3000M5.0
Quadro K2200M3.0
Quadro K2100M3.0
Quadro M2000M5.0
Quadro K1100M3.0
Quadro M1000M5.0
Quadro K620M5.0
Quadro K610M3.5
Quadro M600M5.0
Quadro K510M3.5
Quadro M500M5.0

Kategori: Genel Teknoloji

Yorumlar

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir