Hur påverkar GPU:er djupinlärning?

Deep learning är grunden för många komplexa datoruppgifter som big data-analys, natural language processing (NLP) och datorseende. Denna teknik förbättras ständigt för varje år som går. Det är ännu viktigare i en tid där artificiell intelligens (AI) långsamt används för att utföra uppgifter som tidigare var otänkbara eller omöjliga att automatisera. Detta inkluderar åkallanden som ansiktsigenkänning och autonoma bilar. 

Dessa uppgifter kräver dock intensiva beräkningskrav, vilket innebär att ditt val av en grafikprocessorenhet (GPU) avsevärt kommer att definiera hur djup din upplevelse kommer att vara. Detta är möjligt eftersom GPU:er har extraordinär kraft. Utan vidare, här är anledningen till att forskare vid Cnvrg och liknande plattformar ser GPU:er som påverkar djupinlärning. Det kan dock hjälpa att först diskutera vad GPU:er är.

Vad är grafikbearbetningsenheter? 

En GPU är en processor som är en miniversion av hela datorn och är designad för att göra ett exceptionellt jobb med att utföra specialiserade beräkningar. Detta skiljer den från en central processorenhet (CPU), som utför olika uppgifter samtidigt. Med GPU:n enbart fokuserad på matematiska och grafiska beräkningar, blir CPU:n fri att fokusera på andra viktiga uppgifter. GPU:er är effektiva vid bearbetning av till exempel komplex geometri, vektorer, texturer, former och belysningar. 

Integrerad i GPU:s moderkort finns en processor tillsammans med en ordentlig termisk design för kylning och ventilation, samt ett videominne (video-RAM eller VRAM). Med denna grundläggande förståelse kommer det härnäst att diskuteras varför GPU:ers användning har intensifierats inom djupinlärning. 

Varför är grafikprocessorer bättre för djupinlärning?

Det finns några anledningar till varför GPU:er har ansetts vara idealiska för djupinlärning. Dessa inkluderar följande: 

1. Parallell databehandling 

En av de främsta anledningarna till att GPU:er tros vara att föredra framför CPU: er är att de gör datorprocesser parallellt. Parallell beräkningsarkitektur tillåter olika processorer att utföra flera mindre beräkningar uppdelade från ett komplext och större problem. 

GPU:er har ett stort antal kärnor som möjliggör en förbättrad beräkning av parallella processer. De har också många kärnor integrerade i bearbetningsenheten som gör det möjligt att dela upp uppgifter i flera mindre uppgifter som sedan körs samtidigt. Detta möjliggör användningen av tillgänglig processorkraft, och slutför därmed uppgifterna mycket snabbare. 

CPU:er utför vanligtvis sina uppgifter på ett seriellt sätt och de kan ha två, fyra, åtta eller 16 kärnor. Var och en av dessa kärnor har mandat att slutföra en specifik uppgift åt gången. Till exempel kan en CPU med två kärnor köra två separata uppgifter på var och en av dessa två kärnor, och därigenom uppnå multitasking. Dessa processer exekveras dock på ett seriellt sätt. Däremot har GPU:er tusentals kärnor, vilket gör dem bäst lämpade för att slutföra sådana uppgifter samtidigt. 

2. Datauppsättningsstorlek

En betydande mängd datauppsättning krävs när man tränar en modell i djupinlärning, vilket översätts till enorma beräkningsoperationer när det kommer till minne. För optimal databeräkning är det kanske bäst att ha en GPU. För att du ska få större fördelar jämfört med CPU:n rekommenderas att välja bättre beräkning. 

3. minnesbandbredd 

GPU:er tros ha en fördel gentemot processorer när det gäller hastighet till stor del på grund av deras minnesbandbredd. CPU: er, på grund av den stora mängden datauppsättningar, brukar det sluta med att använda mycket minne när man tränar en modell. Och när de beräknar komplexa och enorma uppgifter, slutar de med att använda massor av klockcykler. Detta händer eftersom CPU:er gör jobbet sekventiellt och inte har lika många kärnor som GPU:er. 

Däremot har GPU:er ett dedikerat VRAM. Tack vare detta frigörs en CPU:s minne för användning för att utföra andra uppgifter. Som sagt, att överföra enorma mängder minne från CPU till GPU är vanligtvis en stor utmaning. Detta är fallet trots att en GPU är mycket snabbare, och detta kan resultera i större overhead, beroende på processorns arkitektur.     

Minnesbandbredden för den enklaste grafikprocessorn är vanligtvis 750 GB/s, medan den för den bästa CPU:n normalt är 50 GB/s. Detta kan fungera som ett bevis på att GPU:er är ett överlägset val.   

4. Optimering 

CPU:er är mycket effektivare vid uppgiftsoptimering jämfört med GPU:er. Detta beror på att en CPU:s kärna kan skryta med större kraft, även om det är färre, till skillnad från en GPU:s kärna. 

GPUs kärnor är vanligtvis organiserade i en enda instruktions-, multipla data-arkitektur (SIMD) med block som består av 32 kärnor. Och de utför samma instruktion vid en viss tidpunkt parallellt. Å andra sidan har CPU-kärnor en multipelinstruktion, multipeldataarkitektur (MIMD), och varje CPU-kärna kan utföra olika instruktioner. Denna parallellisering i täta neurala nätverk är extremt komplex eftersom den kräver mycket ansträngning. På grund av detta kan komplexa optimeringsstrategier vara svårare att införa med en GPU, till skillnad från en CPU. 

Ta bort

De senaste åren har GPU:er ökat i popularitet inom områden, framför allt inom spel och högpresterande datorer (HPU). Detta ledde följaktligen till att GPU:er ansågs livskraftiga för djupinlärning på grund av deras otroliga kraft, jämfört med CPU:er. Som ett resultat har detta lett till att GPU:er blivit en integrerad del av djupinlärning, som är en del av AI.