ディープラーニングは、ビッグデータ分析、自然言語処理(NLP)、コンピュータービジョンなどの多くの複雑なコンピューティングタスクの基盤です。 この技術は、年を追うごとに継続的に改善されています。 人工知能(AI)が、これまで想像もできなかった、または自動化が不可能だったタスクを実行するためにゆっくりと使用されている時代では、さらに重要です。 これには、顔認識や自動運転車などの呼び出しが含まれます。
ただし、これらのタスクには厳しい計算要件が必要です。つまり、グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)を選択することで、エクスペリエンスの深さが大幅に決まります。 GPUは並外れたパワーを誇るため、これは可能です。 それ以上の苦労なしに、ここに科学者が コンバージョン および同様のプラットフォームは、GPUをディープラーニングに影響を与えるものと見なしています。 ただし、最初にGPUとは何かについて説明すると役立つ場合があります。
グラフィックスプロセッシングユニットとは何ですか?
GPUは、コンピューター全体のミニバージョンであり、特殊な計算を実行するという並外れた仕事をするように設計されたプロセッサーです。 これは、異なるタスクを同時に実行する中央処理装置(CPU)とは異なります。 GPUが数学およびグラフィック計算のみに焦点を合わせているため、CPUは他の重要なタスクに自由に焦点を合わせることができます。 GPUは、複雑なジオメトリ、ベクトル、テクスチャ、シェイプ、イルミネーションなどの処理に効果的です。
GPUのマザーボードに統合されているのは、冷却と換気のための適切な熱設計に加えて、ビデオランダムアクセスメモリ(ビデオRAMまたはVRAM)を備えたプロセッサです。 この基本的な理解を踏まえて、次に、GPUの使用がディープラーニングで強化された理由について説明します。
GPUがディープラーニングに適しているのはなぜですか?
GPUがディープラーニングに理想的であると見なされている理由はいくつかあります。 これらには次のものが含まれます。
1. 並列コンピューティング
GPUがCPUよりも好まれると考えられている主な理由のXNUMXつは、GPUがコンピューティングプロセスを並行して実行することです。 並列コンピューティングアーキテクチャにより、さまざまなプロセッサが、複雑で大きな問題から分解されたいくつかの小さな計算を実行できます。
GPUには膨大な数のコアがあり、並列プロセスの計算を改善できます。 また、処理ユニットに統合された多数のコアがあり、タスクをいくつかの小さなタスクに分割して同時に実行することができます。 これにより、利用可能な処理能力を使用できるため、タスクをより迅速に完了できます。
CPUは通常、タスクをシリアル方式で実行し、16、XNUMX、XNUMX、またはXNUMXコアを持つことができます。 これらのコアはそれぞれ、一度に特定のタスクを完了することが義務付けられています。 たとえば、XNUMXつのコアを備えたCPUは、これらXNUMXつのコアのそれぞれでXNUMXつの別々のタスクを実行できるため、マルチタスクを実現できます。 ただし、これらのプロセスはシリアル方式で実行されます。 対照的に、GPUには数千のコアがあり、そのようなタスクを同時に完了するのに最適です。
2. データセットサイズ
ディープラーニングでモデルをトレーニングする場合は、かなりの量のデータセットが必要です。これは、メモリに関しては膨大な計算操作になります。 最適なデータ計算を行うには、GPUを使用するのがおそらく最善です。 CPUよりも大きなメリットを享受するには、より多くの計算を選択することをお勧めします。
3. メモリ帯域幅
GPUは、主にメモリ帯域幅のために、速度の点でCPUよりも優れていると考えられています。 CPU、データセットが大量にあるため、通常、モデルをトレーニングするときに大量のメモリを使用することになります。 そして、複雑で巨大なタスクを計算するとき、それらは多くのクロックサイクルを使用することになります。 これは、CPUが順番にジョブを実行し、GPUほど多くのコアを持たないために発生します。
対照的に、GPUは専用のVRAMを備えています。 このおかげで、CPUのメモリは、他のタスクの実行に使用するために解放されます。 とはいえ、CPUからGPUに大量のメモリを転送することは、通常、大きな課題です。 これは、GPUの方がはるかに高速であるにもかかわらず当てはまり、プロセッサのアーキテクチャによっては、オーバーヘッドが大きくなる可能性があります。
最も単純なGPUのメモリ帯域幅は通常750GB /秒ですが、最高のCPUのメモリ帯域幅は通常50GB /秒です。 これは、GPUが優れた選択肢であることの証拠として役立つ可能性があります。
4. 最適化
CPUは、GPUと比較して、タスクの最適化においてはるかに効率的です。 これは、GPUのコアとは異なり、CPUのコアは、数は少ないものの、より大きなパワーを誇る可能性があるためです。
GPUのコアは通常、32コアで構成されるブロックを備えた、単一の命令、複数データ(SIMD)アーキテクチャで構成されています。 また、特定の時間に同じ命令を並行して実行します。 一方、CPUコアは複数の命令、複数のデータ(MIMD)アーキテクチャを備えており、すべてのCPUコアは異なる命令を実行できます。 高密度ニューラルネットワークでのこの並列化は、多くの労力を必要とするため、非常に複雑です。 このため、複雑な最適化戦略を導入するのは難しい場合があります。 GPU、CPUとは異なります。
取り除く
ここ数年、GPUは、ゲームやハイパフォーマンスコンピューティング(HPU)などの分野で人気が高まっています。 その結果、GPUは、CPUと比較して、その驚異的なパワーにより、ディープラーニングに適していると見なされるようになりました。 その結果、これにより、GPUはAIの一部であるディープラーニングに不可欠になりました。
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