L'apprentissage en profondeur est la base de nombreuses tâches informatiques complexes telles que l'analyse des mégadonnées, le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Cette technologie est continuellement améliorée avec chaque année qui passe. C'est encore plus vital à une époque où l'intelligence artificielle (IA) est lentement utilisée pour effectuer des tâches qui étaient auparavant inimaginables ou impossibles à automatiser. Cela inclut des invocations telles que la reconnaissance faciale et les voitures autonomes.
Ces tâches, cependant, nécessitent des exigences de calcul intenses, ce qui signifie que votre choix d'une unité de traitement graphique (GPU) définira de manière significative la profondeur de votre expérience. C'est possible car les GPU offrent une puissance extraordinaire. Sans plus tarder, voici pourquoi les scientifiques de Cnvrg et les plates-formes similaires considèrent les GPU comme influençant l'apprentissage en profondeur. Cependant, il peut être utile de commencer par discuter de ce que sont les GPU.
Que sont les unités de traitement graphique ?
Un GPU est un processeur qui est une mini-version de l'ensemble de l'ordinateur et est conçu pour effectuer un travail exceptionnel en effectuant des calculs spécialisés. Cela le différencie d'une unité centrale de traitement (CPU), qui effectue différentes tâches simultanément. Le GPU se concentrant uniquement sur les calculs mathématiques et graphiques, le CPU devient libre de se concentrer sur d'autres tâches essentielles. Les GPU sont efficaces pour traiter, par exemple, la géométrie complexe, les vecteurs, les textures, les formes et les illuminations.
Un processeur est intégré à la carte mère du GPU, ainsi qu'une conception thermique appropriée pour le refroidissement et la ventilation, ainsi qu'une mémoire vidéo à accès aléatoire (RAM vidéo ou VRAM). Avec cette compréhension de base, il sera ensuite expliqué pourquoi l'utilisation des GPU s'est intensifiée dans l'apprentissage en profondeur.
Pourquoi les GPU sont-ils meilleurs pour l'apprentissage en profondeur ?
Il y a plusieurs raisons pour lesquelles les GPU ont été jugés idéaux pour l'apprentissage en profondeur. Il s'agit notamment des éléments suivants :
1. Traitement en parallèle
L'une des principales raisons pour lesquelles on pense que les GPU sont préférés aux CPU est qu'ils effectuent des processus de calcul en parallèle. L'architecture de calcul parallèle permet à différents processeurs d'effectuer plusieurs calculs plus petits à partir d'un problème complexe et plus important.
Les GPU ont un grand nombre de cœurs qui permettent un meilleur calcul des processus parallèles. Ils ont également de nombreux cœurs intégrés à l'unité de traitement qui permettent de diviser les tâches en plusieurs tâches plus petites qui sont ensuite exécutées simultanément. Cela permet d'utiliser la puissance de traitement disponible, effectuant ainsi les tâches beaucoup plus rapidement.
Les processeurs effectuent généralement leurs tâches en série et peuvent avoir deux, quatre, huit ou 16 cœurs. Chacun de ces noyaux est mandaté pour accomplir une tâche spécifique à la fois. Par exemple, un processeur à deux cœurs peut exécuter deux tâches distinctes sur chacun de ces deux cœurs, réalisant ainsi le multitâche. Cependant, ces processus sont exécutés en série. En revanche, les GPU ont des milliers de cœurs, ce qui les rend les mieux adaptés pour terminer de telles tâches simultanément.
2. Taille de l'ensemble de données
Une quantité substantielle d'ensembles de données est nécessaire lors de la formation d'un modèle en apprentissage en profondeur, ce qui se traduit par d'énormes opérations de calcul en matière de mémoire. Pour un calcul optimal des données, il est peut-être préférable d'avoir un GPU. Pour que vous profitiez davantage du processeur, il est recommandé d'opter pour un calcul plus important.
3. Bande passante mémoire
On pense que les GPU ont un avantage sur les CPU en termes de vitesse en grande partie en raison de leur bande passante mémoire. CPU, en raison de la grande quantité d'ensembles de données, finissent généralement par utiliser beaucoup de mémoire lors de l'apprentissage d'un modèle. Et lorsqu'ils calculent des tâches complexes et énormes, ils finissent par utiliser de nombreux cycles d'horloge. Cela se produit parce que les processeurs font le travail de manière séquentielle et n'ont pas autant de cœurs que les GPU.
En revanche, les GPU disposent d'une VRAM dédiée. Grâce à cela, la mémoire d'un processeur est libérée pour être utilisée dans d'autres tâches. Cela dit, transférer d'énormes quantités de mémoire du CPU au GPU est généralement un énorme défi. C'est le cas bien qu'un GPU soit beaucoup plus rapide, ce qui peut entraîner une surcharge plus importante, selon l'architecture du processeur.
La bande passante mémoire du GPU le plus simple est généralement de 750 Go/s, tandis que celle du meilleur processeur est normalement de 50 Go/s. Cela pourrait servir de preuve que les GPU sont un choix supérieur.
4.
Les processeurs sont beaucoup plus efficaces pour l'optimisation des tâches que les GPU. En effet, le cœur d'un CPU peut se vanter d'une plus grande puissance, bien que moins nombreux, contrairement au cœur d'un GPU.
Les cœurs des GPU sont généralement organisés dans une architecture SIMD (instruction unique et données multiples) avec des blocs constitués de 32 cœurs. Et ils exécutent la même instruction à un moment précis en parallèle. D'autre part, les cœurs de processeur présentent une architecture à instructions multiples, données multiples (MIMD), et chaque cœur de processeur peut exécuter différentes instructions. Cette parallélisation dans les réseaux de neurones denses est extrêmement complexe car elle demande beaucoup d'efforts. De ce fait, des stratégies d'optimisation complexes pourraient être plus difficiles à mettre en place avec un GPU, contrairement à un processeur.
À emporter
Les dernières années ont vu la popularité croissante des GPU dans les domaines, notamment les jeux et le calcul haute performance (HPU). Cela a par conséquent conduit à considérer les GPU comme viables pour l'apprentissage en profondeur en raison de leur incroyable puissance, par rapport aux CPU. En conséquence, cela a conduit les GPU à devenir partie intégrante de l'apprentissage en profondeur, qui fait partie de l'IA.
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