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
| GPU | Compute Capability |
|---|---|
| Tesla K80 | 3.7 |
| Tesla K40 | 3.5 |
| Tesla K20 | 3.5 |
| Tesla C2075 | 2.0 |
| Tesla C2050/C2070 | 2.0 |
Tesla Data Center GPU’lar
| GPU | Compute Capability |
|---|---|
| Tesla T4 | 7.5 |
| Tesla V100 | 7.0 |
| Tesla P100 | 6.0 |
| Tesla P40 | 6.1 |
| Tesla P4 | 6.1 |
| Tesla M60 | 5.2 |
| Tesla M40 | 5.2 |
| Tesla K80 | 3.7 |
| Tesla K40 | 3.5 |
| Tesla K20 | 3.5 |
| Tesla K10 | 3.0 |
Quadro GPU’lar
| GPU | Compute Capability |
|---|---|
| Quadro RTX 8000 | 7.5 |
| Quadro RTX 6000 | 7.5 |
| Quadro RTX 5000 | 7.5 |
| Quadro RTX 4000 | 7.5 |
| Quadro GV100 | 7.0 |
| Quadro GP100 | 6.0 |
| Quadro P6000 | 6.1 |
| Quadro P5000 | 6.1 |
| Quadro P4000 | 6.1 |
| Quadro P2200 | 6.1 |
| Quadro P2000 | 6.1 |
| Quadro P1000 | 6.1 |
| Quadro P620 | 6.1 |
| Quadro P600 | 6.1 |
| Quadro P400 | 6.1 |
| Quadro M6000 24GB | 5.2 |
| Quadro M6000 | 5.2 |
| Quadro K6000 | 3.5 |
| Quadro M5000 | 5.2 |
| Quadro K5200 | 3.5 |
| Quadro K5000 | 3.0 |
| Quadro M4000 | 5.2 |
| Quadro K4200 | 3.0 |
| Quadro K4000 | 3.0 |
| Quadro M2000 | 5.2 |
| Quadro K2200 | 3.0 |
| Quadro K2000 | 3.0 |
| Quadro K2000D | 3.0 |
| Quadro K1200 | 5.0 |
| Quadro K620 | 5.0 |
| Quadro K600 | 3.0 |
| Quadro K420 | 3.0 |
| Quadro 410 | 3.0 |
| Quadro Plex 7000 | 2.0 |
Quadro Mobile GPU’lar
| GPU | Compute Capability |
|---|---|
| RTX 5000 | 7.5 |
| RTX 4000 | 7.5 |
| RTX 3000 | 7.5 |
| T2000 | 7.5 |
| T1000 | 7.5 |
| P620 | 6.1 |
| P520 | 6.1 |
| Quadro P5200 | 6.1 |
| Quadro P4200 | 6.1 |
| Quadro P3200 | 6.1 |
| Quadro P5000 | 6.1 |
| Quadro P4000 | 6.1 |
| Quadro P3000 | 6.1 |
| Quadro P2000 | 6.1 |
| Quadro P1000 | 6.1 |
| Quadro P600 | 6.1 |
| Quadro P500 | 6.1 |
| Quadro M5500M | 5.2 |
| Quadro M2200 | 5.2 |
| Quadro M1200 | 5.0 |
| Quadro M620 | 5.2 |
| Quadro M520 | 5.0 |
| Quadro K6000M | 3.0 |
| Quadro K5200M | 3.0 |
| Quadro K5100M | 3.0 |
| Quadro M5000M | 5.0 |
| Quadro K500M | 3.0 |
| Quadro K4200M | 3.0 |
| Quadro K4100M | 3.0 |
| Quadro M4000M | 5.0 |
| Quadro K3100M | 3.0 |
| Quadro M3000M | 5.0 |
| Quadro K2200M | 3.0 |
| Quadro K2100M | 3.0 |
| Quadro M2000M | 5.0 |
| Quadro K1100M | 3.0 |
| Quadro M1000M | 5.0 |
| Quadro K620M | 5.0 |
| Quadro K610M | 3.5 |
| Quadro M600M | 5.0 |
| Quadro K510M | 3.5 |
| Quadro M500M | 5.0 |
Yorumlar