El aprendizaje profundo es la base de muchas tareas informáticas complejas, como el análisis de big data, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora. Esta tecnología se mejora continuamente con cada año que pasa. Es aún más vital en una era en la que la inteligencia artificial (IA) se está utilizando lentamente para realizar tareas que en el pasado eran inimaginables o imposibles de automatizar. Esto incluye invocaciones como el reconocimiento facial y los coches autónomos.
Sin embargo, estas tareas necesitan requisitos computacionales intensos, lo que significa que su elección de una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) definirá significativamente qué tan profunda será su experiencia. Esto es posible porque las GPU cuentan con una potencia extraordinaria. Sin más preámbulos, he aquí por qué los científicos de Cnvrg y plataformas similares consideran que las GPU influyen en el aprendizaje profundo. Sin embargo, podría ser útil discutir primero qué son las GPU.
¿Qué son las unidades de procesamiento de gráficos?
Una GPU es un procesador que es una versión mini de toda la computadora y está diseñado para realizar un trabajo excepcional al realizar cálculos especializados. Esto lo diferencia de una unidad central de procesamiento (CPU), que realiza diferentes tareas simultáneamente. Con la GPU enfocándose únicamente en cálculos matemáticos y gráficos, la CPU se vuelve libre para enfocarse en otras tareas esenciales. Las GPU son eficaces para procesar, por ejemplo, geometría compleja, vectores, texturas, formas e iluminaciones.
Integrado en la placa base de la GPU hay un procesador junto con un diseño térmico adecuado para refrigeración y ventilación, así como una memoria de acceso aleatorio de video (RAM de video o VRAM). Con esta comprensión básica, a continuación se discutirá por qué el uso de las GPU se ha intensificado en el aprendizaje profundo.
¿Por qué las GPU son mejores para el aprendizaje profundo?
Hay algunas razones por las que las GPU se han considerado ideales para el aprendizaje profundo. Estos incluyen los siguientes:
1. Computación paralela
Una de las principales razones por las que se cree que las GPU son preferidas a las CPU es que realizan procesos informáticos en paralelo. La arquitectura de computación paralela permite que diferentes procesadores realicen varios cálculos más pequeños desglosados de un problema complejo y más grande.
Las GPU tienen una gran cantidad de núcleos que permiten un cálculo mejorado de procesos paralelos. También tienen numerosos núcleos integrados en la unidad de procesamiento que permiten dividir las tareas en varias tareas más pequeñas que luego se ejecutan simultáneamente. Esto permite el uso de la potencia de procesamiento disponible, completando así las tareas mucho más rápido.
Las CPU suelen realizar sus tareas en serie y pueden tener dos, cuatro, ocho o 16 núcleos. Cada uno de estos núcleos tiene el mandato de completar una tarea específica a la vez. Por ejemplo, una CPU con dos núcleos puede ejecutar dos tareas separadas en cada uno de estos dos núcleos, logrando así la multitarea. Sin embargo, estos procesos se ejecutan en serie. Por el contrario, las GPU tienen miles de núcleos, lo que las hace más adecuadas para completar tales tareas simultáneamente.
2. Tamaño del conjunto de datos
Se requiere una cantidad sustancial de conjunto de datos al entrenar un modelo en aprendizaje profundo, lo que se traduce en enormes operaciones computacionales cuando se trata de memoria. Para un cálculo de datos óptimo, quizás sea mejor tener una GPU. Para que disfrutes de un mayor beneficio sobre la CPU, se recomienda optar por un mayor cálculo.
3. ancho de banda de memoria
Se cree que las GPU tienen una ventaja sobre las CPU en términos de velocidad, en gran parte debido a su ancho de banda de memoria. CPUs, debido a la gran cantidad de conjuntos de datos, generalmente terminan usando mucha memoria al entrenar un modelo. Y al calcular tareas complejas y enormes, terminan usando muchos ciclos de reloj. Esto sucede porque las CPU hacen el trabajo secuencialmente y no tienen tantos núcleos como las GPU.
Por el contrario, las GPU cuentan con una VRAM dedicada. Gracias a esto, la memoria de una CPU se libera para su uso en la realización de otras tareas. Dicho esto, transferir grandes cantidades de memoria de la CPU a la GPU suele ser un gran desafío. Este es el caso a pesar de que una GPU es mucho más rápida, y esto podría resultar en una mayor sobrecarga, dependiendo de la arquitectura del procesador.
El ancho de banda de memoria de la GPU más simple suele ser de 750 GB / s, mientras que el de la mejor CPU suele ser de 50 GB / s. Esto podría servir como prueba de que las GPU son una opción superior.
4. Optimización
Las CPU son mucho más eficientes en la optimización de tareas en comparación con las GPU. Esto se debe a que el núcleo de una CPU podría presumir de mayor potencia, aunque menos en número, a diferencia del núcleo de una GPU.
Los núcleos de las GPU se organizan normalmente en una arquitectura de una sola instrucción y datos múltiples (SIMD) con bloques que constan de 32 núcleos. Y realizan la misma instrucción en un momento específico en paralelo. Por otro lado, los núcleos de CPU cuentan con una arquitectura de instrucciones múltiples, datos múltiples (MIMD) y cada núcleo de CPU puede realizar diferentes instrucciones. Esta paralelización en redes neuronales densas es extremadamente compleja ya que requiere mucho esfuerzo. Debido a esto, las estrategias de optimización complejas podrían ser más difíciles de implementar con una GPU, a diferencia de una CPU.
Lo que aprendiste
En los últimos años, las GPU han aumentado su popularidad en los campos, sobre todo en los juegos y la informática de alto rendimiento (HPU). En consecuencia, esto llevó a que las GPU se consideraran viables para el aprendizaje profundo debido a su increíble poder, en comparación con las CPU. Como resultado, esto ha llevado a que las GPU se conviertan en parte integral del aprendizaje profundo, que es parte de la inteligencia artificial.
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