Deep Learning ist die Grundlage für viele komplexe Rechenaufgaben wie Big Data-Analyse, Natural Language Processing (NLP) und Computer Vision. Diese Technologie wird von Jahr zu Jahr ständig verbessert. Dies ist umso wichtiger in einer Zeit, in der künstliche Intelligenz (KI) langsam verwendet wird, um Aufgaben zu erledigen, die in der Vergangenheit unvorstellbar oder nicht zu automatisieren waren. Dazu gehören Aufrufe wie Gesichtserkennung und autonome Autos.
Diese Aufgaben erfordern jedoch intensive Rechenanforderungen, was bedeutet, dass Ihre Wahl einer Grafikverarbeitungseinheit (GPU) maßgeblich bestimmt, wie tief Ihre Erfahrung sein wird. Dies ist möglich, da GPUs über eine außergewöhnliche Leistung verfügen. Hier ist ohne weiteres der Grund, warum Wissenschaftler von Veränder und ähnliche Plattformen sehen in GPUs einen Einfluss auf Deep Learning. Es kann jedoch hilfreich sein, zunächst zu diskutieren, was GPUs sind.
Was sind Grafikprozessoren?
Eine GPU ist ein Prozessor, der eine Mini-Version des gesamten Computers ist und dafür ausgelegt ist, spezielle Berechnungen außergewöhnlich auszuführen. Dies unterscheidet es von einer zentralen Verarbeitungseinheit (CPU), die verschiedene Aufgaben gleichzeitig ausführt. Da sich die GPU ausschließlich auf mathematische und grafische Berechnungen konzentriert, kann sich die CPU auf andere wesentliche Aufgaben konzentrieren. GPUs sind beispielsweise bei der Verarbeitung komplexer Geometrie, Vektoren, Texturen, Formen und Beleuchtungen effektiv.
In das Motherboard der GPU integriert ist neben einem ordentlichen thermischen Design für Kühlung und Belüftung ein Prozessor sowie ein Video-Random-Access-Speicher (Video-RAM oder VRAM). Mit diesem Grundverständnis wird als nächstes diskutiert, warum der Einsatz von GPUs im Deep Learning intensiviert wurde.
Warum sind GPUs besser für Deep Learning?
Es gibt einige Gründe, warum GPUs als ideal für Deep Learning angesehen werden. Dazu gehören die folgenden:
1. Paralleles Rechnen
Einer der Hauptgründe, warum GPUs gegenüber CPUs bevorzugt werden, besteht darin, dass sie parallel Rechenprozesse ausführen. Die Parallel-Computing-Architektur ermöglicht es verschiedenen Prozessoren, mehrere kleinere Berechnungen durchzuführen, die von einem komplexen und größeren Problem getrennt werden.
GPUs verfügen über eine Vielzahl von Kernen, die eine verbesserte Berechnung paralleler Prozesse ermöglichen. Sie haben auch zahlreiche Kerne in die Verarbeitungseinheit integriert, die es ermöglichen, Aufgaben in mehrere kleinere Aufgaben aufzuteilen, die dann gleichzeitig ausgeführt werden. Dies ermöglicht die Nutzung der verfügbaren Rechenleistung, wodurch die Aufgaben viel schneller erledigt werden.
CPUs erledigen ihre Aufgaben normalerweise seriell und können zwei, vier, acht oder 16 Kerne haben. Jeder dieser Kerne muss jeweils eine bestimmte Aufgabe erfüllen. Beispielsweise kann eine CPU mit zwei Kernen auf jedem dieser beiden Kerne zwei separate Aufgaben ausführen, wodurch Multitasking erreicht wird. Diese Prozesse werden jedoch seriell ausgeführt. Im Gegensatz dazu haben GPUs Tausende von Kernen, wodurch sie am besten geeignet sind, solche Aufgaben gleichzeitig zu erledigen.
2. Datensatzgröße
Beim Trainieren eines Modells in Deep Learning ist eine beträchtliche Menge an Datensätzen erforderlich, was in Bezug auf den Speicher zu riesigen Rechenoperationen führt. Für eine optimale Datenberechnung ist es vielleicht am besten, eine GPU zu haben. Um einen größeren Nutzen gegenüber der CPU zu erzielen, wird empfohlen, sich für eine höhere Berechnung zu entscheiden.
3. Speicherbandbreite
Es wird angenommen, dass GPUs einen Vorteil gegenüber CPUs in Bezug auf die Geschwindigkeit haben, hauptsächlich aufgrund ihrer Speicherbandbreite. CPUs, aufgrund der großen Menge an Datensätzen, verbrauchen beim Trainieren eines Modells normalerweise viel Speicher. Und bei der Berechnung komplexer und riesiger Aufgaben verbrauchen sie viele Taktzyklen. Dies liegt daran, dass CPUs die Arbeit sequentiell erledigen und nicht so viele Kerne wie GPUs haben.
Im Gegensatz dazu verfügen GPUs über einen dedizierten VRAM. Dadurch wird der Speicher einer CPU für andere Aufgaben freigegeben. Allerdings ist die Übertragung riesiger Speichermengen von der CPU auf die GPU in der Regel eine große Herausforderung. Dies ist der Fall, obwohl eine GPU viel schneller ist, was je nach Prozessorarchitektur zu einem höheren Overhead führen kann.
Die Speicherbandbreite der einfachsten GPU beträgt normalerweise 750 GB/s, während die der besten CPU normalerweise 50 GB/s beträgt. Dies könnte als Beweis dafür dienen, dass GPUs eine überlegene Wahl sind.
4. OPTIMIERUNG
CPUs sind bei der Aufgabenoptimierung viel effizienter als GPUs. Dies liegt daran, dass der Kern einer CPU im Gegensatz zum Kern einer GPU eine größere Leistung aufweisen könnte, wenn auch in geringerer Anzahl.
Die Kerne von GPUs sind normalerweise in einer Single Instruction, Multiple Data (SIMD)-Architektur mit Blöcken organisiert, die aus 32 Kernen bestehen. Und sie führen die gleiche Anweisung zu einer bestimmten Zeit parallel aus. Auf der anderen Seite verfügen CPU-Kerne über eine MIMD-Architektur (Multiple Instruction, Multiple Data), und jeder CPU-Kern kann unterschiedliche Anweisungen ausführen. Diese Parallelisierung in dichten neuronalen Netzen ist äußerst komplex, da sie viel Aufwand erfordert. Aus diesem Grund können komplexe Optimierungsstrategien schwieriger umzusetzen sein eine GPU, im Gegensatz zu einer CPU.
Zusammenfassung
In den letzten Jahren haben GPUs in Bereichen wie Gaming und High-Performance-Computing (HPU) an Popularität gewonnen. Dies führte folglich dazu, dass GPUs aufgrund ihrer unglaublichen Leistung im Vergleich zu CPUs als für Deep Learning geeignet angesehen wurden. Dies hat dazu geführt, dass GPUs zu einem integralen Bestandteil des Deep Learning geworden sind, das Teil der KI ist.
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