Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Muhammet adlı bir eğitmen tarafından sunulan CUDA hakkında giriş seviyesindeki bir eğitim içeriğidir.
- Video, CUDA kütüphanelerinin tanıtımıyla başlayıp, CUDA'nın ne olduğu, hangi şirketler tarafından kullanıldığı ve kütüphaneleri hakkında bilgi vermektedir. Ardından CUDA Toolkit'in nasıl indirileceği ve kurulacağı adım adım gösterilmektedir. Son bölümde ise C++ dilinde ilk CUDA projesi tasarlanarak, Driver API ile CUDA'nın nasıl başlatılacağı ve hata kodlarının nasıl yorumlanacağı anlatılmaktadır. Video, CUDA'nın temel kullanımını öğrenmek isteyenler için temel bir kaynak niteliğindedir.
- 00:01CUDA Kütüphaneleri Hakkında Genel Bilgi
- CUDA, yapay zekanın en başarılı kütüphanesi olarak görülen, deep neural networks hızlandırıcıları bulunan bir kütüphane sistemidir.
- CUDA kütüphaneleri arasında deep learning, matematik, sinyal işleme, resim ve video encode/decode kütüphaneleri bulunmaktadır.
- CUDA, grafik kartı içindeki çok sayıda işlemciyi paralel olarak kullanarak aynı işi birden fazla işlemcinin yapmasını sağlayan bir sistemdir.
- 01:38CUDA ve İşlemci Karşılaştırması
- Grafik kartı olmasa da işlemci ile aynı işlemleri yapabiliriz, ancak işlemci içinde çok fazla çekirdek olmadığı için grafik kartı kadar hızlı çalışamaz.
- Bir grafik kartında beşbin işlemci olurken bir fiziksel Intel işlemcide elli çekirdek varsa, işlem yüz kat hızlanmıyor.
- CUDA ile yazılan algoritmanın hızı, kodun nasıl yazıldığına ve düşünüldüğüne bağlıdır, doğrudan algoritmayı oraya atamıyoruz.
- 02:34CUDA Toolkit Kurulumu
- Grafik kartı içerisinde kod yazabilmek için CUDA Toolkit'i edinmek gerekiyor.
- CUDA Toolkit indirme sitesinden işletim sistemi ve versiyonu seçerek indirilebilir.
- Kurulum işlemi oldukça basittir ve bağlantı hızına göre birkaç dakika sürebilir.
- 03:08CUDA Projesi Oluşturma
- CUDA ile C++ dilinde bir konsol uygulaması başlatılabilir.
- CUDA'da Runtime API ve Driver API olmak üzere iki farklı API bulunur, Runtime API kullanımı daha kolayken Driver API ile daha fazla kontrol sağlanabilir.
- Driver API ile doğrudan alt seviye kod yazılabilir, bu C dilinde veya C++ dilinde yapamayacağımız ama işlemciye daha fazla hükmedebileceğimiz kodlardır.
- 04:46CUDA Projesi Ayarları
- CUDA projesi için include dosyalarını ayarlamak gerekiyor ve platform olarak 64-bit mimari seçilebilir.
- CUDA Toolkit kurulduktan sonra değişkenler arasında CUDA path'i görülebilir.
- Include kısmına CUDA header dosyası eklenerek Driver API erişilebilir ve linker kısmından da gerekli library'ler gösterilmelidir.
- 07:00İlk CUDA Kodu
- İlk CUDA kodunda CUDA'nın initialize edilmesi için gerekli ayarlar yapılır.
- Kod çalıştırıldığında CUDA'nın verdiği hata kodları görüntülenir ve "CUDA success" mesajı görüldüğünde bir problem olmadığını anlarız.
- Bu şekilde ilk defa Driver API ile CUDA'yı initialize etmiş oluruz.