Jak procesory graficzne wpływają na głębokie uczenie?

Głębokie uczenie jest podstawą wielu złożonych zadań obliczeniowych, takich jak analiza dużych zbiorów danych, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i wizja komputerowa. Technologia ta jest nieustannie udoskonalana z każdym rokiem. Jest to jeszcze ważniejsze w erze, w której sztuczna inteligencja (AI) jest powoli wykorzystywana do wykonywania zadań, które w przeszłości były niewyobrażalne lub niemożliwe do zautomatyzowania. Obejmuje to wywołania, takie jak rozpoznawanie twarzy i samochody autonomiczne. 

Te zadania wymagają jednak intensywnych wymagań obliczeniowych, co oznacza, że ​​wybór procesora graficznego (GPU) znacząco określi, jak głębokie będą Twoje wrażenia. Jest to możliwe, ponieważ procesory graficzne mogą pochwalić się niezwykłą mocą. Bez zbędnych ceregieli, oto dlaczego naukowcy z: Prześlij i podobne platformy postrzegają procesory graficzne jako mające wpływ na głębokie uczenie. Warto jednak najpierw omówić, czym są procesory graficzne.

Czym są jednostki przetwarzania grafiki? 

GPU to procesor, który jest miniwersją całego komputera i został zaprojektowany do wykonywania wyjątkowych zadań polegających na wykonywaniu specjalistycznych obliczeń. To odróżnia go od jednostki centralnej (CPU), która wykonuje jednocześnie różne zadania. Ponieważ GPU koncentruje się wyłącznie na obliczeniach matematycznych i graficznych, procesor może swobodnie koncentrować się na innych podstawowych zadaniach. Procesory GPU skutecznie przetwarzają na przykład złożoną geometrię, wektory, tekstury, kształty i iluminacje. 

Z płytą główną GPU zintegrowany jest procesor wraz z odpowiednią konstrukcją termiczną do chłodzenia i wentylacji, a także pamięć wideo o dostępie swobodnym (wideo RAM lub VRAM). Mając to podstawowe zrozumienie, zostanie następnie omówione, dlaczego wykorzystanie procesorów graficznych w głębokim uczeniu się zintensyfikowało się. 

Dlaczego układy GPU są lepsze do głębokiego uczenia się?

Istnieje kilka powodów, dla których układy GPU zostały uznane za idealne do głębokiego uczenia się. Należą do nich: 

1. Równoległe obliczenia 

Jednym z głównych powodów, dla których uważa się, że procesory graficzne są preferowane od procesorów, jest to, że wykonują one równolegle procesy obliczeniowe. Architektura obliczeń równoległych pozwala różnym procesorom na wykonywanie kilku mniejszych obliczeń w rozbiciu na złożony i większy problem. 

Układy GPU mają ogromną liczbę rdzeni, które umożliwiają ulepszone obliczenia procesów równoległych. Mają również liczne rdzenie zintegrowane z jednostką przetwarzającą, które umożliwiają dzielenie zadań na kilka mniejszych zadań, które są następnie uruchamiane jednocześnie. Pozwala to na wykorzystanie dostępnej mocy obliczeniowej, a tym samym znacznie szybsze wykonywanie zadań. 

Procesory zazwyczaj wykonują swoje zadania w sposób szeregowy i mogą mieć dwa, cztery, osiem lub 16 rdzeni. Każdy z tych rdzeni jest upoważniony do wykonania określonego zadania na raz. Na przykład procesor z dwoma rdzeniami może wykonywać dwa oddzielne zadania na każdym z tych dwóch rdzeni, zapewniając w ten sposób wielozadaniowość. Jednak procesy te są wykonywane w sposób szeregowy. Z kolei procesory graficzne mają tysiące rdzeni, dzięki czemu najlepiej nadają się do jednoczesnego wykonywania takich zadań. 

2. Rozmiar zbioru danych

Podczas uczenia modelu w uczeniu głębokim wymagana jest znaczna ilość zestawu danych, co przekłada się na ogromne operacje obliczeniowe, jeśli chodzi o pamięć. Aby uzyskać optymalne obliczenia danych, być może najlepiej jest mieć GPU. Aby cieszyć się większą korzyścią z procesora, zaleca się wybór większej mocy obliczeniowej. 

3. Przepustowość pamięci 

Uważa się, że procesory graficzne mają przewagę nad procesorami pod względem szybkości, głównie ze względu na przepustowość pamięci. procesory, ze względu na dużą ilość zestawów danych, zwykle zużywają dużo pamięci podczas trenowania modelu. A podczas wykonywania złożonych i ogromnych zadań wykorzystują one wiele cykli zegara. Dzieje się tak, ponieważ procesory wykonują pracę sekwencyjnie i nie mają tylu rdzeni, co procesory graficzne. 

Z kolei procesory graficzne są wyposażone w dedykowaną pamięć VRAM. Dzięki temu pamięć procesora zostaje zwolniona do wykorzystania przy wykonywaniu innych zadań. To powiedziawszy, przeniesienie ogromnych ilości pamięci z procesora na GPU jest zwykle ogromnym wyzwaniem. Dzieje się tak, mimo że GPU jest znacznie szybszy, co może skutkować większym obciążeniem, w zależności od architektury procesora.     

Przepustowość pamięci najprostszego procesora graficznego wynosi zwykle 750 GB/s, podczas gdy najlepszego procesora wynosi zwykle 50 GB/s. Może to służyć jako dowód, że procesory graficzne są lepszym wyborem.   

4. Optymalizacja 

Procesory są o wiele bardziej wydajne w optymalizacji zadań w porównaniu z procesorami graficznymi. Dzieje się tak, ponieważ rdzeń procesora może pochwalić się większą mocą, choć mniejszą, w przeciwieństwie do rdzenia GPU. 

Rdzenie procesorów graficznych są zazwyczaj zorganizowane w architekturze pojedynczej instrukcji, wielu danych (SIMD) z blokami składającymi się z 32 rdzeni. I równolegle wykonują tę samą instrukcję w określonym czasie. Z drugiej strony rdzenie procesora mają architekturę wielu instrukcji, wielu danych (MIMD), a każdy rdzeń procesora może wykonywać różne instrukcje. Ta równoległość w gęstych sieciach neuronowych jest niezwykle złożona, ponieważ wymaga dużego nakładu pracy. Z tego powodu skomplikowane strategie optymalizacji mogą być trudniejsze do wdrożenia GPU, w przeciwieństwie do procesora. 

Na wynos

W ciągu ostatnich kilku lat odnotowano wzrost popularności procesorów graficznych w dziedzinach, w szczególności w grach i obliczeniach o wysokiej wydajności (HPU). W konsekwencji doprowadziło to do uznania procesorów graficznych za nadające się do głębokiego uczenia ze względu na ich niesamowitą moc w porównaniu z procesorami. W rezultacie doprowadziło to do tego, że procesory graficzne stały się integralną częścią głębokiego uczenia, które jest częścią sztucznej inteligencji.