Pembelajaran mendalam adalah dasar untuk banyak tugas komputasi yang kompleks seperti analisis data besar, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan visi komputer. Teknologi ini terus ditingkatkan setiap tahun. Ini bahkan lebih penting di era di mana kecerdasan buatan (AI) perlahan digunakan untuk melakukan tugas-tugas yang di masa lalu tidak terbayangkan atau tidak mungkin untuk diotomatisasi. Ini termasuk doa seperti pengenalan wajah dan mobil otonom.
Tugas-tugas ini, bagaimanapun, membutuhkan persyaratan komputasi yang intens, yang berarti pilihan unit pemrosesan grafis (GPU) Anda akan secara signifikan menentukan seberapa dalam pengalaman Anda nantinya. Ini dimungkinkan karena GPU memiliki kekuatan luar biasa. Tanpa basa-basi lagi, inilah mengapa para ilmuwan di Cnvrg dan platform serupa melihat GPU memengaruhi pembelajaran mendalam. Namun, mungkin membantu untuk terlebih dahulu membahas apa itu GPU.
Apa Itu Unit Pemrosesan Grafis?
GPU adalah prosesor yang merupakan versi mini dari keseluruhan komputer dan dirancang untuk melakukan pekerjaan luar biasa dalam melakukan perhitungan khusus. Ini membedakannya dari unit pemrosesan pusat (CPU), yang melakukan tugas yang berbeda secara bersamaan. Dengan GPU yang hanya berfokus pada komputasi matematis dan grafis, CPU menjadi bebas untuk fokus pada tugas penting lainnya. GPU efektif dalam pemrosesan, misalnya, geometri kompleks, vektor, tekstur, bentuk, dan iluminasi.
Terintegrasi ke dalam motherboard GPU adalah prosesor di samping desain termal yang tepat untuk pendinginan dan ventilasi, serta memori akses acak video (RAM video atau VRAM). Dengan pemahaman dasar ini, selanjutnya akan dibahas mengapa penggunaan GPU semakin intensif dalam pembelajaran yang mendalam.
Mengapa GPU Lebih Baik Untuk Pembelajaran Mendalam?
Ada beberapa alasan mengapa GPU dianggap ideal untuk pembelajaran mendalam. Ini termasuk yang berikut:
1. Komputasi Paralel
Salah satu alasan utama GPU diyakini lebih disukai daripada CPU adalah karena mereka melakukan proses komputasi secara paralel. Arsitektur komputasi paralel memungkinkan prosesor yang berbeda untuk melakukan beberapa perhitungan yang lebih kecil yang dipecah dari masalah yang kompleks dan lebih besar.
GPU memiliki sejumlah besar inti yang memungkinkan peningkatan komputasi proses paralel. Mereka juga memiliki banyak inti yang terintegrasi ke dalam unit pemrosesan yang memungkinkan pemisahan tugas menjadi beberapa tugas yang lebih kecil yang kemudian dijalankan secara bersamaan. Hal ini memungkinkan penggunaan kekuatan pemrosesan yang tersedia, sehingga menyelesaikan tugas jauh lebih cepat.
CPU biasanya melakukan tugas mereka secara serial, dan mereka dapat memiliki dua, empat, delapan, atau 16 inti. Masing-masing inti ini diberi mandat untuk menyelesaikan tugas tertentu pada suatu waktu. Misalnya, CPU dengan dua inti dapat menjalankan dua tugas terpisah pada masing-masing dari dua inti ini, sehingga mencapai multitasking. Namun, proses ini dijalankan secara serial. Sebaliknya, GPU memiliki ribuan inti, membuatnya paling cocok untuk menyelesaikan tugas-tugas tersebut secara bersamaan.
2. Ukuran kumpulan data
Sejumlah besar kumpulan data diperlukan saat melatih model dalam pembelajaran mendalam, yang diterjemahkan menjadi operasi komputasi yang sangat besar dalam hal memori. Untuk komputasi data yang optimal, mungkin yang terbaik adalah memiliki GPU. Agar Anda dapat menikmati manfaat yang lebih besar daripada CPU, disarankan untuk memilih komputasi yang lebih besar.
3. Bandwidth Memori
GPU diyakini memiliki keunggulan atas CPU dalam hal kecepatan sebagian besar karena bandwidth memori mereka. CPU, karena jumlah kumpulan data yang besar, biasanya berakhir dengan menggunakan banyak memori saat melatih model. Dan ketika menghitung tugas yang kompleks dan besar, mereka akhirnya menggunakan banyak siklus jam. Ini terjadi karena CPU melakukan pekerjaan secara berurutan dan tidak memiliki core sebanyak GPU.
Sebaliknya, GPU menampilkan VRAM khusus. Berkat ini, memori CPU dibebaskan untuk digunakan dalam melakukan tugas-tugas lain. Meskipun demikian, mentransfer memori dalam jumlah besar dari CPU ke GPU biasanya merupakan tantangan besar. Ini adalah kasus meskipun GPU jauh lebih cepat, dan ini mungkin menghasilkan overhead yang lebih besar, tergantung pada arsitektur prosesor.
Bandwidth memori GPU paling sederhana biasanya 750GB/s, sedangkan CPU terbaik biasanya 50GB/s. Ini bisa menjadi bukti bahwa GPU adalah pilihan yang unggul.
4. Optimasi
CPU jauh lebih efisien dalam pengoptimalan tugas dibandingkan dengan GPU. Ini karena inti CPU dapat membanggakan kekuatan yang lebih besar, meskipun jumlahnya lebih sedikit, tidak seperti inti GPU.
Core GPU biasanya diatur dalam satu instruksi, arsitektur multiple data (SIMD) dengan blok yang terdiri dari 32 core. Dan mereka melakukan instruksi yang sama pada waktu tertentu secara paralel. Di sisi lain, inti CPU memiliki banyak instruksi, arsitektur banyak data (MIMD), dan setiap inti CPU dapat melakukan instruksi yang berbeda. Paralelisasi dalam jaringan saraf padat ini sangat kompleks karena membutuhkan banyak usaha. Oleh karena itu, strategi pengoptimalan yang kompleks mungkin lebih sulit untuk diterapkan dengan sebuah GPU, tidak seperti CPU.
Takeaway
Beberapa tahun terakhir telah terlihat peningkatan popularitas GPU di berbagai bidang, terutama game dan komputasi kinerja tinggi (HPU). Akibatnya, GPU dianggap layak untuk pembelajaran mendalam karena kekuatannya yang luar biasa, dibandingkan dengan CPU. Akibatnya, ini menyebabkan GPU menjadi bagian integral dari pembelajaran mendalam, yang merupakan bagian dari AI.
Tinggalkan komentar
Memiliki sesuatu untuk dikatakan tentang artikel ini? Tambahkan komentar Anda dan mulai diskusi.