Il deep learning è la base per molte attività informatiche complesse come l'analisi dei big data, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la visione artificiale. Questa tecnologia viene continuamente migliorata ogni anno che passa. È ancora più vitale in un'era in cui l'intelligenza artificiale (AI) viene lentamente utilizzata per eseguire compiti che in passato erano inimmaginabili o impossibili da automatizzare. Ciò include invocazioni come il riconoscimento facciale e le auto autonome.
Queste attività, tuttavia, richiedono requisiti computazionali intensi, il che significa che la scelta di un'unità di elaborazione grafica (GPU) definirà in modo significativo quanto profonda sarà la tua esperienza. Questo è possibile in quanto le GPU vantano una potenza straordinaria. Senza ulteriori indugi, ecco perché gli scienziati a Cvrg e piattaforme simili ritengono che le GPU influenzino il deep learning. Tuttavia, potrebbe essere utile discutere prima cosa sono le GPU.
Cosa sono le unità di elaborazione grafica?
Una GPU è un processore che è una versione mini dell'intero computer ed è progettato per svolgere un lavoro eccezionale nell'esecuzione di calcoli specializzati. Ciò lo differenzia da un'unità di elaborazione centrale (CPU), che esegue diversi compiti contemporaneamente. Con la GPU che si concentra esclusivamente su calcoli matematici e grafici, la CPU diventa libera di concentrarsi su altre attività essenziali. Le GPU sono efficaci nell'elaborazione, ad esempio, di geometrie complesse, vettori, trame, forme e illuminazioni.
Integrato nella scheda madre della GPU è un processore insieme a un design termico adeguato per il raffreddamento e la ventilazione, nonché una memoria video ad accesso casuale (RAM video o VRAM). Con questa comprensione di base, verrà discusso successivamente il motivo per cui l'uso delle GPU si è intensificato nell'apprendimento profondo.
Perché le GPU sono migliori per il deep learning?
Ci sono alcuni motivi per cui le GPU sono state ritenute ideali per il deep learning. Questi includono quanto segue:
1. Parallel Computing
Uno dei motivi principali per cui si ritiene che le GPU siano preferite alle CPU è che eseguono processi di elaborazione in parallelo. L'architettura di elaborazione parallela consente a processori diversi di eseguire diversi calcoli più piccoli suddivisi da un problema complesso e più grande.
Le GPU hanno un numero enorme di core che consentono un migliore calcolo dei processi paralleli. Hanno anche numerosi core integrati nell'unità di elaborazione che consentono di suddividere le attività in diverse attività più piccole che vengono quindi eseguite contemporaneamente. Ciò consente l'utilizzo della potenza di elaborazione disponibile, completando così le attività molto più rapidamente.
Le CPU in genere svolgono le loro attività in modo seriale e possono avere due, quattro, otto o 16 core. Ciascuno di questi core è obbligato a completare un'attività specifica alla volta. Ad esempio, una CPU con due core può eseguire due attività separate su ciascuno di questi due core, ottenendo così il multitasking. Tuttavia, questi processi vengono eseguiti in modo seriale. Al contrario, le GPU hanno migliaia di core, il che le rende più adatte a completare tali attività contemporaneamente.
2. Dimensione set di dati
Quando si addestra un modello in deep learning è necessaria una notevole quantità di set di dati, che si traduce in enormi operazioni di calcolo quando si tratta di memoria. Per un calcolo ottimale dei dati, forse è meglio avere una GPU. Per godere di maggiori vantaggi rispetto alla CPU, si consiglia di optare per una maggiore capacità di calcolo.
3. Banda di memoria
Si ritiene che le GPU abbiano un vantaggio rispetto alle CPU in termini di velocità, in gran parte grazie alla larghezza di banda della memoria. CPU, a causa della grande quantità di set di dati, di solito finiscono per utilizzare molta memoria durante l'addestramento di un modello. E quando elaborano attività complesse ed enormi, finiscono per utilizzare molti cicli di clock. Ciò accade perché le CPU svolgono il lavoro in sequenza e non hanno tanti core quante le GPU.
Al contrario, le GPU dispongono di una VRAM dedicata. Grazie a ciò, la memoria di una CPU viene liberata per l'utilizzo in altre attività. Detto questo, trasferire enormi quantità di memoria dalla CPU alla GPU è solitamente una grande sfida. Questo è il caso nonostante una GPU sia molto più veloce e ciò potrebbe comportare un sovraccarico maggiore, a seconda dell'architettura del processore.
La larghezza di banda della memoria della GPU più semplice è solitamente di 750 GB/s, mentre quella della migliore CPU è normalmente di 50 GB/s. Questo potrebbe servire come prova che le GPU sono una scelta superiore.
4. OTTIMIZZAZIONE
Le CPU sono molto più efficienti nell'ottimizzazione delle attività rispetto alle GPU. Questo perché il core di una CPU potrebbe vantare una potenza maggiore, anche se in numero inferiore, a differenza del core di una GPU.
I core delle GPU sono in genere organizzati in un'architettura SIMD (single istruzioni, multiple data) con blocchi costituiti da 32 core. Ed eseguono la stessa istruzione in un momento specifico in parallelo. D'altro canto, i core della CPU presentano un'architettura di istruzioni multiple, dati multipli (MIMD) e ogni core della CPU può eseguire istruzioni diverse. Questa parallelizzazione nelle reti neurali dense è estremamente complessa in quanto richiede un grande sforzo. Per questo motivo, strategie di ottimizzazione complesse potrebbero essere più difficili da mettere in atto con una GPU, a differenza di una CPU.
Takeaway
Gli ultimi anni hanno visto una maggiore popolarità delle GPU nei campi, in particolare nei giochi e nell'elaborazione ad alte prestazioni (HPU). Ciò ha portato di conseguenza a considerare le GPU valide per il deep learning a causa della loro incredibile potenza, rispetto alle CPU. Di conseguenza, ciò ha portato le GPU a diventare parte integrante del deep learning, che fa parte dell'intelligenza artificiale.
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