Глубокое обучение является основой для многих сложных вычислительных задач, таких как анализ больших данных, обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение. Эта технология постоянно совершенствуется с каждым годом. Это еще более важно в эпоху, когда искусственный интеллект (ИИ) постепенно используется для выполнения задач, которые в прошлом было невозможно или невозможно автоматизировать. Это включает в себя такие вызовы, как распознавание лиц и автономные автомобили.
Однако для этих задач требуются высокие вычислительные требования, а это означает, что ваш выбор графического процессора (GPU) в значительной степени определит, насколько глубоким будет ваш опыт. Это возможно, поскольку графические процессоры обладают исключительной мощностью. Без лишних слов, вот почему ученые из Кнврг и аналогичные платформы считают, что графические процессоры влияют на глубокое обучение. Однако сначала стоит обсудить, что такое графические процессоры.
Что такое блоки обработки графики?
Графический процессор - это процессор, который представляет собой мини-версию всего компьютера и предназначен для выполнения исключительной работы по выполнению специализированных вычислений. Это отличает его от центрального процессора (ЦП), который одновременно выполняет разные задачи. Поскольку графический процессор сосредоточен исключительно на математических и графических вычислениях, центральный процессор получает возможность сосредоточиться на других важных задачах. Графические процессоры эффективны при обработке, например, сложной геометрии, векторов, текстур, форм и освещения.
В материнскую плату графического процессора интегрирован процессор с надлежащим тепловым дизайном для охлаждения и вентиляции, а также видеопамять с произвольным доступом (видеопамять или видеопамять). После этого базового понимания далее будет обсуждаться, почему в глубоком обучении активизировалось использование графических процессоров.
Почему графические процессоры лучше для глубокого обучения?
Есть несколько причин, по которым графические процессоры считаются идеальными для глубокого обучения. К ним относятся следующие:
1. Параллельные вычисления
Одна из основных причин, по которой графические процессоры считаются более предпочтительными, чем процессоры, заключается в том, что они выполняют вычислительные процессы параллельно. Архитектура параллельных вычислений позволяет различным процессорам выполнять несколько небольших вычислений, разбитых на более сложные и более крупные задачи.
Графические процессоры имеют огромное количество ядер, которые позволяют улучшать вычисление параллельных процессов. Они также имеют множество ядер, интегрированных в блок обработки, что позволяет разделить задачи на несколько более мелких задач, которые затем выполняются одновременно. Это позволяет использовать доступную вычислительную мощность, тем самым решая задачи намного быстрее.
Процессоры обычно выполняют свои задачи последовательно и могут иметь два, четыре, восемь или 16 ядер. Каждому из этих ядер поручено выполнять определенную задачу за раз. Например, ЦП с двумя ядрами может выполнять две отдельные задачи на каждом из этих двух ядер, тем самым обеспечивая многозадачность. Однако эти процессы выполняются последовательно. Напротив, графические процессоры имеют тысячи ядер, что делает их наиболее подходящими для одновременного выполнения таких задач.
2. Размер набора данных
При обучении модели глубокому обучению требуется значительный объем набора данных, что приводит к огромным вычислительным операциям, когда дело доходит до памяти. Для оптимального вычисления данных, возможно, лучше всего иметь графический процессор. Чтобы вы могли получить больше преимуществ по сравнению с процессором, рекомендуется выбрать более высокие вычисления.
3. Пропускная способность памяти
Считается, что графические процессоры имеют преимущество перед процессорами с точки зрения скорости, во многом из-за их пропускной способности памяти. процессоры, из-за большого количества наборов данных при обучении модели обычно требуется много памяти. И при вычислении сложных и огромных задач они в конечном итоге используют много тактов. Это происходит потому, что процессоры выполняют работу последовательно и не имеют такого количества ядер, как графические процессоры.
Напротив, графические процессоры имеют выделенную видеопамять. Благодаря этому память процессора освобождается для использования при выполнении других задач. Тем не менее, передача огромного количества памяти от центрального процессора к графическому процессору обычно является огромной проблемой. Это так, несмотря на то, что графический процессор намного быстрее, и это может привести к большим накладным расходам в зависимости от архитектуры процессора.
Пропускная способность памяти простейшего графического процессора обычно составляет 750 ГБ / с, а у лучшего процессора - 50 ГБ / с. Это может служить доказательством того, что графические процессоры - лучший выбор.
4. Оптимизация
ЦП намного эффективнее при оптимизации задач по сравнению с графическими процессорами. Это связано с тем, что ядро процессора может похвастаться большей мощностью, хотя и меньшим числом, в отличие от ядра графического процессора.
Ядра графических процессоров обычно организованы в архитектуру с одной инструкцией и множеством данных (SIMD) с блоками, состоящими из 32 ядер. И они выполняют одну и ту же инструкцию в определенное время параллельно. С другой стороны, ядра ЦП имеют архитектуру с несколькими инструкциями и несколькими данными (MIMD), и каждое ядро ЦП может выполнять разные инструкции. Это распараллеливание в плотных нейронных сетях чрезвычайно сложно, поскольку требует больших усилий. Из-за этого сложнее реализовать сложные стратегии оптимизации с графический процессор, в отличие от CPU.
Навынос
Последние несколько лет стали свидетелями роста популярности графических процессоров в различных областях, в первую очередь в играх и высокопроизводительных вычислениях (HPU). Это привело к тому, что графические процессоры стали считаться жизнеспособными для глубокого обучения из-за их невероятной мощности по сравнению с процессорами. В результате это привело к тому, что графические процессоры стали неотъемлемой частью глубокого обучения, которое является частью ИИ.
Оставить комментарий
Есть что сказать об этой статье? Добавьте свой комментарий и начните обсуждение.