Yapay Zekaya Sahip Akıllı Telefonlar

Akıllı telefon teknolojisindeki en büyük oyuncular yapay zeka (AI) devrimini tamamen benimsediler. Yapay zekaya sahip akıllı telefonlar son zamanlarda oldukça popüler hale geldiler.

Apple, Qualcomm ve Huawei gibi dev markaların her biri farklı yaklaşımlarla da olsa makine öğrenme görevlerini daha iyi ele almak için tasarlanmış yeni mobil yonga setlerini ürettiler.

Huawei IFA 2017 etkinliklerinde Kirin 970 yonga setini ilk kez tanıttı. Şirket bir nöral işleme ünitesi (NPU) bulunan ilk yonga seti olduğunu açıkladı.

Daha sonra Apple ise iPhone 8, 8 Plus ve iPhone X’i destekleyen A11 Bionic çipini piyasaya sundu. A11 Bionic çipi şirketin “makine öğrenmesi için amaca uygun” olduğunu söyleyen bir sinir motoruna sahipti.Yapay Zekaya Sahip Akıllı TelefonlarSon olarak ise ünlü yonga seti şirketi Qualcomm AI görevlerini en uygun çekirdeğe gönderen Snapdragon 845 yonga setini duyurdu. Üç şirketin yaklaşımı arasında pek bir fark yok. Bu ufak farklar ise yalnızca her şirketin geliştiricilere sunduğu erişim seviyesine ve her kurulumun ne kadar güç tükettiğine bağlı.

Akıllı Telefonlarda Yapay Zeka (AI) Farkları Neler?

Daha derine inmeden önce bir AI çipinin gerçekten mevcut telefonlardaki normal çiplerden neden farklı olduğunu kısaca anlatalım.

Son zamanlarda AI ile ilgili olarak sektörde çok şey duydunuz. Bu terim aslında bir tür “heterojen hesaplama” olarak görülebilir. Performansı kazanmak veya enerji tasarrufu sağlamak için her biri özel işlevlere sahip birden fazla işlemci türü kullanan sistemlere atıfta bulunur. Fikir aslında yeni değil. Mevcut yonga setlerinin çoğu bunu kullanır. Ancak söz konusu üç yeni yonga seti bazı yönlerini farklı derecelerde kullanırlar.

Son üç yılda tanıtılan akıllı telefonların işlemcileri ARM’ın daha hızlı, enerji tasarruflu çekirdekleri ile daha yavaş, enerji tasarrufu sağlayan çekirdeklerini birleştiren büyük LITTLE mimarisini kullandılar. Ana amaçları daha iyi pil ömrü elde ederken mümkün olduğunca az güç kullanmak idi. Bu mimariyi kullanan ilk telefonlardan bazıları şirketin kendi Exynos 5 yongasına sahip Samsung Galaxy S4 ve Huawei’nin Mate 8 modeliydi.

Son zamanların popüleri “AI yongaları” ise bu konsepti makine öğrenme görevlerini yürütmek için özel bir bileşen ekleyerek daha ileriye taşıyor. Bunu yapmak için diğer düşük güçlü çekirdekleri kullanan Snapdragon 845 ise daha farklı bir bakış açısıyla bu çıtayı diğer iki rakibi gibi üste çıkarıyor. Örneğin Snapdragon 845 tekrarlayan bir çok işlem gerektiren uzun süreli görevleri ele almak üzere dijital sinyal işlemcisine (DSP) müdahale edebilir. Öte yandan görüntü tanıma gibi aktiviteler de GPU tarafından daha iyi yönetilir. Bu konu hakkında şirket yöneticisi Gary Brotman Engadget’a; “Snapdragon platformu akine öğrenimini için AI’yi yönetiyor” dedi.Yapay Zekaya Sahip Akıllı TelefonlarÖte yandan Apple da A11 Bionic çipi Face ID, Animoji ve bazı üçüncü parti uygulamalarını hızlandırmak için GPU’sunda nöral bir motor kullanıyor. Bu teknoloji iPhone X’inizde bu işlemleri yaptığınızda telefon sizin kim olduğunuzu doğrulamak ya da yüz ifadelerinizi eşlemek için gerekli hesaplamaları yapmak üzere nöral motoru çalıştırıyor.

Kirin 970 yonga setini Huawei son çıkardığı telefonların özellikle kamerasında hep yer verdi. Huawei “HiAI” heterojen bilgi işlem yapısının yongaseti üzerindeki bileşenlerin çoğunun performansını en üst düzeye çıkardığını ve böylece AI görevlerini yalnızca NPU ile daha hızlı yapabileceğini belirtiyor.Yapay Zekaya Sahip Akıllı TelefonlarFarklılıklar bir yana, bu yeni mimari bulutta işlenmekte olan makine öğrenimi hesaplamalarının artık bir cihaz üzerinde daha verimli bir şekilde gerçekleştirilebileceği anlamına da geliyor. AI görevlerini çalıştırmak için CPU dışındaki parçaları kullanarak telefonunuz eşzamanlı olarak daha fazla işlem yapabilir. Böylece bir çeviriyi beklerken veya köpeğinizin resmini bulurken gecikme olasılığınız daha az olur.

Ayrıca bu işlemleri AI ile yaparken gizlilik içinde kullanmış olursunuz. Çünkü bilgisayar korsanlarının verilerinize erişme olasılığını AI ile bir hayli azaltabilirsiniz.

Bu AI çiplerinin bir başka büyük avantajı enerji tasarrufudur. Güç makul bir şekilde sağlanması gereken ana faktördür. Çünkü bu eylemlerin bir kısmı bütün gün tekrarlanabilir. GPU daha fazla pil yemeye eğilimlidir. Bu yüzden daha enerji verimli bir DSP’nin benzer sonuçlarla çalışabileceği bir durum varsa o zaman bunu kullanmak her zaman daha iyi olacaktır.

Yapay Zekaya Sahip Akıllı Telefonlar

Snapdragon 845

Diğer taraftan Snapdragon 845 hakkında açık konuşmak gerekirse belirli görevleri gerçekleştirirken hangi çekirdeklerin kullanılacağına karar veren aslında yonga kümelerinin kendisi değil. Qualcomm yöneticisi Brotman “Bu yongalar çalıştırmak istedikleri geliştiricilere veya OEM’lere kalmış” dedi. Programcılar Google’ın TensorFlow gibi desteklenen kütüphaneleri kendi modellerini çalıştırmak için hangi çekirdeğe dikte edebileceklerini kullanabilirler. Qualcomm, Huawei ve Apple firmaları TensorFlow Lite ve Facebook’un Caffe2 gibi en popüler seçenekleriyle çalışıyorlar. Qualcomm ayrıca yeni Open Neural Networks Exchange‘i (ONNX) desteklerken, Apple kendine has Core ML çerçevesinden daha fazla makine öğrenme modeline uyumluluk sağlıyor.

Şimdiye kadar bu çiplerin hiçbiri çok fark edilir faydalar sağlamadı. Yonga üreticileri AI devrinin günlük yaşantımızın daha önemli bir parçası haline gelene kadar kendi test sonuçlarını ve kriterlerini gösterecekler. Cihaz üzerindeki makine öğreniminin uygulandığı ilk aşamaları yaşadığımı bir dönemdeyiz ve bu yapay zeka sistemlerini kullanan geliştiriciler henüz çok az.

Bu yazının yazıldığı gün itibariyle güncel olan listemizden yapay zekaya sahip akıllı telefonlar hangileri aşağıdaki listeden öğrenebilirsiniz;

Yapay Zekaya Sahip Akıllı Telefonlar

Apple – A11 Bionic

Huawei – Kirin 970

Samsung – Snapdragon 845

Xiaomi – Snapdragon 845

LG – Snapdragon 845

Sony – Snapdragon 845

Asus

Casper

Diğer telefonlar; Oneplus 6Oppo Find XVivo Nex S – HTC U12 Plus

Yapay Zekaya Sahip Casper Telefonlar Geliyor

Cepkolik
Logo
Register New Account
Ürünleri karşılaştır
  • Total (0)
Karşılaştır
0