HUAWEI’nin CEO’su Richard Yu, Kirin 970'i mobil yapay zeka bilgi işlem platformu olarak duyurdu | Yapay-Zeka.org
Tanıtımda Kirin 970'ın yonga setinde yerleşik olarak eklenmiş olan sinirsel işlem birimi (NPU - Neural Processing Unit) teknolojisinin geleneksel bir işlemciye göre yapay zeka işlemlerinde 50 kat daha verimli enerji kullanımı ile 25 kat daha hızlı işlem yapabildiğini duyurdu.
NPU'lar temel olarak sinir ağlarını verimli şekilde çalıştırmak için özelleştirilmiş işlemciler olarak değerlendirilebilir. Yapay sinir ağları hesaplama matrislerinin bir parçası olarak ondalık sayı kullanmaktadırlar, ancak sinir ağlarında kullanılacak ondalık değerlerin çok hassas bir doğrulukta olması gerekmez. Bu nedenle ondalıklı sayıların verimli şekilde temsilini sağlayan FP16 (floating point) ve FP8 gibi gösterimler yapay zeka alanında önem kazanmıştır. Yapay sinir ağları söz konusu olduğunda temel performans göstergesi, işlemcinin saniye başına gerçekleştirebileceği ondalıklı sayı işlemlerin miktarıdır. Huawei, Kirin 970'deki NPU'nun 16 bit kayan nokta sayılarını (FP16) kullanırken 1.92 TFLOP (teraFLOPS) gerçekleştirebileceğini ve bu NPU'ların mobil platformlarda Caffe / Caffe2 veya TensorFlow'da eğitilmiş bir veya daha fazla sinir ağı modelini çalıştırmaya destek olmak için tasarlandığını ifade etmektedir.
Son günlerde Google, Microsoft ve benzeri pek çok büyük bilişim şirketi yapay zeka ve makine öğrenmesi konularında çok ciddi yatırımlar yapıyorlar. Huawei'nin de bu konuda atağa kalkmış olması bu nedenle şaşırtıcı değil. Ayrıca şirket, Kirin 970'yi dünyanın ilk açık akıllı telefon yapay zeka bilgi işlem platformu olarak nitelendiriyor.
İfade edilenlere göre, son dönemde yapay zeka gündemini ciddi şekilde etkileyen ve "deep learning" olarak da adlandırılan yeni nesil yapay sinir ağı algoritmalarının bu işlemcilerle daha etkin şekilde çalıştırılması mümkün olacaktır. Şimdiye kadar mobil platformlardaki işlem gücünün çok yüksek olmaması nedeniyle kapsamlı hesaplama işlemleri gerektiren algoritmalar genellikle bulut bilişim teknolojileri ile karşılanıyordu.
Yazılım geliştiricilerinin bu şekilde kullanıma rağbet göstermesi durumunda, mobil platformlara entegre edilecek NPU'ların gerçek zamanlı ses/görüntü tanıma konularında bulut bilişim bağımlılığını azaltabileceğini ve internet erişimi olmasa dahi kullanıcısını kendi bünyesindeki verilerle daha hızlı bir şekilde tanıyabilen ve öğrenen mobil sistemlere kavuşabileceğimizi değerlendiriyoruz.