O aprendizado profundo é a base para muitas tarefas de computação complexas, como análise de big data, processamento de linguagem natural (PNL) e visão computacional. Essa tecnologia está sendo continuamente aprimorada a cada ano que passa. É ainda mais vital em uma era em que a inteligência artificial (IA) está lentamente sendo usada para realizar tarefas que no passado eram inimagináveis ou impossíveis de automatizar. Isso inclui invocações como reconhecimento facial e carros autônomos.
Essas tarefas, no entanto, precisam de requisitos computacionais intensos, o que significa que a escolha de uma unidade de processamento gráfico (GPU) definirá significativamente o quão profunda será sua experiência. Isso é possível porque as GPUs possuem um poder extraordinário. Sem mais delongas, veja por que os cientistas da Cnvrg e plataformas semelhantes vêem as GPUs como influenciando o aprendizado profundo. No entanto, pode ser útil discutir primeiro o que são as GPUs.
O que são unidades de processamento gráfico?
Uma GPU é um processador que é uma mini versão de todo o computador e é projetado para fazer um trabalho excepcional de execução de cálculos especializados. Isso o diferencia de uma unidade central de processamento (CPU), que executa diferentes tarefas simultaneamente. Com a GPU focando exclusivamente em cálculos matemáticos e gráficos, a CPU fica livre para se concentrar em outras tarefas essenciais. GPUs são eficazes no processamento, por exemplo, geometria complexa, vetores, texturas, formas e iluminações.
Integrado à placa-mãe da GPU está um processador com um design térmico adequado para resfriamento e ventilação, bem como uma memória de acesso aleatório de vídeo (RAM de vídeo ou VRAM). Com esse entendimento básico, será discutido a seguir porque o uso de GPUs se intensificou no aprendizado profundo.
Por que as GPUs são melhores para aprendizado profundo?
Existem alguns motivos pelos quais as GPUs são consideradas ideais para aprendizado profundo. Isso inclui o seguinte:
1. Computação Paralela
Um dos principais motivos pelos quais se acredita que as GPUs são preferidas às CPUs é que elas executam processos de computação em paralelo. A arquitetura de computação paralela permite que diferentes processadores realizem vários cálculos menores separados de um problema complexo e maior.
As GPUs têm um grande número de núcleos que permitem uma computação aprimorada de processos paralelos. Eles também têm vários núcleos integrados à unidade de processamento que permitem dividir as tarefas em várias tarefas menores que são executadas simultaneamente. Isso permite o uso do poder de processamento disponível, concluindo assim as tarefas muito mais rapidamente.
As CPUs normalmente realizam suas tarefas em série e podem ter dois, quatro, oito ou 16 núcleos. Cada um desses núcleos é encarregado de concluir uma tarefa específica por vez. Por exemplo, uma CPU com dois núcleos pode executar duas tarefas separadas em cada um desses dois núcleos, alcançando assim a multitarefa. No entanto, esses processos são executados de maneira serial. Em contraste, as GPUs têm milhares de núcleos, tornando-as mais adequadas para concluir essas tarefas simultaneamente.
2. Tamanho do conjunto de dados
Uma quantidade substancial de conjunto de dados é necessária ao treinar um modelo em aprendizado profundo, o que se traduz em enormes operações computacionais quando se trata de memória. Para o cálculo de dados ideal, talvez seja melhor ter uma GPU. Para você desfrutar de um maior benefício sobre a CPU, é recomendável optar por maior computação.
3. Largura de banda de memória
Acredita-se que as GPUs tenham uma vantagem sobre as CPUs em termos de velocidade, em grande parte devido à largura de banda de sua memória. CPUs, devido à grande quantidade de conjuntos de dados, geralmente acabam usando muita memória ao treinar um modelo. E ao computar tarefas complexas e enormes, eles acabam usando muitos ciclos de clock. Isso acontece porque as CPUs fazem o trabalho sequencialmente e não têm tantos núcleos quanto as GPUs.
Em contraste, as GPUs apresentam um VRAM dedicado. Graças a isso, a memória da CPU é liberada para uso na realização de outras tarefas. Dito isso, transferir grandes quantidades de memória da CPU para a GPU costuma ser um grande desafio. Este é o caso apesar de uma GPU ser muito mais rápida, e isso pode resultar em uma maior sobrecarga, dependendo da arquitetura do processador.
A largura de banda da memória da GPU mais simples é geralmente 750 GB / s, enquanto a da melhor CPU é normalmente de 50 GB / s. Isso pode servir como prova de que as GPUs são uma escolha superior.
4. Operacional
CPUs são muito mais eficientes na otimização de tarefas em comparação com GPUs. Isso ocorre porque o núcleo de uma CPU pode ostentar maior poder, embora em menor número, ao contrário do núcleo de uma GPU.
Os núcleos das GPUs são normalmente organizados em uma única instrução, arquitetura de dados múltiplos (SIMD) com blocos que consistem em 32 núcleos. E eles executam a mesma instrução em um momento específico em paralelo. Por outro lado, os núcleos da CPU apresentam uma arquitetura de instrução múltipla e dados múltiplos (MIMD), e cada núcleo da CPU pode executar instruções diferentes. Essa paralelização em redes neurais densas é extremamente complexa, pois requer muito esforço. Devido a isso, estratégias de otimização complexas podem ser mais difíceis de implementar com uma GPU, ao contrário de uma CPU.
Evolução
Nos últimos anos, assistimos ao aumento da popularidade das GPUs em campos, principalmente jogos e computação de alto desempenho (HPU). Consequentemente, isso fez com que as GPUs fossem consideradas viáveis para aprendizado profundo devido ao seu incrível poder, em comparação com as CPUs. Como resultado, isso fez com que as GPUs se tornassem parte integrante do aprendizado profundo, que faz parte da IA.
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