Derin öğrenme, büyük veri analizi, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme gibi birçok karmaşık bilgi işlem görevinin temelidir. Bu teknoloji her geçen yıl sürekli olarak geliştirilmektedir. Yapay zekanın (AI) geçmişte hayal bile edilemeyen veya otomatikleştirilmesi imkansız olan görevleri gerçekleştirmek için yavaş yavaş kullanıldığı bir çağda daha da hayatidir. Bu, yüz tanıma ve otonom arabalar gibi çağrıları içerir.
Ancak bu görevler, yoğun hesaplama gereksinimleri gerektirir; bu, bir grafik işleme birimi (GPU) seçiminizin, deneyiminizin ne kadar derin olacağını önemli ölçüde belirleyeceği anlamına gelir. GPU'lar olağanüstü bir güce sahip olduğu için bu mümkündür. Daha fazla uzatmadan, bilim adamlarının neden cnvrg ve benzer platformlar, GPU'ların derin öğrenmeyi etkilediğini düşünüyor. Ancak, önce GPU'ların ne olduğunu tartışmak yardımcı olabilir.
Grafik İşlem Birimleri Nelerdir?
GPU, tüm bilgisayarın mini versiyonu olan ve özel hesaplamalar yapmak için olağanüstü bir iş yapmak üzere tasarlanmış bir işlemcidir. Bu, onu aynı anda farklı görevleri gerçekleştiren bir merkezi işlem biriminden (CPU) ayırır. GPU'nun yalnızca matematiksel ve grafiksel hesaplamalara odaklanmasıyla, CPU diğer temel görevlere odaklanmak için özgür hale gelir. GPU'lar, örneğin karmaşık geometri, vektörler, dokular, şekiller ve aydınlatmalar gibi işlemede etkilidir.
GPU'nun anakartına entegre edilmiş bir işlemcinin yanı sıra soğutma ve havalandırma için uygun bir termal tasarımın yanı sıra bir video rasgele erişim belleği (video RAM veya VRAM). Bu temel anlayışla, daha sonra derin öğrenmede GPU kullanımının neden yoğunlaştığı tartışılacaktır.
GPU'lar Derin Öğrenme İçin Neden Daha İyi?
GPU'ların derin öğrenme için ideal kabul edilmesinin birkaç nedeni vardır. Bunlar aşağıdakileri içerir:
1. Paralel Hesaplama
GPU'ların CPU'lara tercih edilmesinin ana nedenlerinden biri, hesaplama işlemlerini paralel olarak yapmalarıdır. Paralel bilgi işlem mimarisi, farklı işlemcilerin karmaşık ve daha büyük bir problemden ayrılmış birkaç küçük hesaplama gerçekleştirmesine izin verir.
GPU'lar, paralel işlemlerin daha iyi hesaplanmasını sağlayan çok sayıda çekirdeğe sahiptir. Ayrıca, görevlerin daha sonra aynı anda çalıştırılan birkaç küçük göreve bölünmesine izin veren işlem birimine entegre edilmiş çok sayıda çekirdeğe sahiptirler. Bu, mevcut işlem gücünün kullanılmasına ve böylece görevlerin çok daha hızlı tamamlanmasına olanak tanır.
CPU'lar tipik olarak görevlerini seri bir şekilde yaparlar ve iki, dört, sekiz veya 16 çekirdeğe sahip olabilirler. Bu çekirdeklerin her biri, aynı anda belirli bir görevi tamamlamakla görevlidir. Örneğin, iki çekirdeğe sahip bir CPU, bu iki çekirdeğin her biri üzerinde iki ayrı görev çalıştırabilir ve böylece çoklu görev gerçekleştirebilir. Ancak bu işlemler seri bir şekilde yürütülür. Buna karşılık, GPU'ların binlerce çekirdeğe sahip olması, onları bu tür görevleri aynı anda bitirmek için en uygun hale getirir.
2. Veri Kümesi Boyutu
Bir modeli derin öğrenmede eğitirken önemli miktarda veri kümesi gerekir, bu da bellek söz konusu olduğunda çok büyük hesaplama işlemleri anlamına gelir. Optimum veri hesaplaması için bir GPU'ya sahip olmak belki de en iyisidir. CPU'ya göre daha fazla fayda elde etmeniz için daha fazla hesaplamayı seçmeniz önerilir.
3. Bellek Bant Genişliği
GPU'ların, büyük ölçüde bellek bant genişliği nedeniyle hız açısından CPU'lara göre bir üstünlüğü olduğuna inanılıyor. CPU'lar, büyük miktarda veri kümesi nedeniyle, bir modeli eğitirken genellikle çok fazla bellek kullanır. Ve karmaşık ve büyük görevleri hesaplarken, çok sayıda saat döngüsü kullanırlar. Bunun nedeni, CPU'ların işi sırayla yapması ve GPU'lar kadar çekirdeğe sahip olmamasıdır.
Buna karşılık, GPU'larda özel bir VRAM bulunur. Bu sayede, bir CPU'nun belleği, diğer görevlerin gerçekleştirilmesinde kullanılmak üzere serbest bırakılır. Bununla birlikte, CPU'dan GPU'ya büyük miktarda bellek aktarmak genellikle çok büyük bir zorluktur. GPU'nun çok daha hızlı olmasına rağmen durum böyledir ve bu, işlemcinin mimarisine bağlı olarak daha fazla ek yüke neden olabilir.
En basit GPU'nun bellek bant genişliği genellikle 750 GB/sn iken, en iyi CPU'nun bellek bant genişliği normalde 50 GB/sn'dir. Bu, GPU'ların üstün bir seçim olduğunun kanıtı olabilir.
4. Optimizasyon
CPU'lar, GPU'lara kıyasla görev optimizasyonunda çok daha verimlidir. Bunun nedeni, bir GPU'nun çekirdeğinin aksine, bir CPU'nun çekirdeğinin sayıca daha az olmasına rağmen daha fazla güce sahip olabilmesidir.
GPU'ların çekirdekleri tipik olarak tek komutlu, 32 çekirdekten oluşan bloklarla çoklu veri (SIMD) mimarisinde düzenlenir. Ve aynı komutu belirli bir zamanda paralel olarak gerçekleştirirler. Öte yandan, CPU çekirdekleri çoklu talimat, çoklu veri (MIMD) mimarisine sahiptir ve her CPU çekirdeği farklı talimatlar gerçekleştirebilir. Yoğun sinir ağlarındaki bu paralelleştirme, çok fazla çaba gerektirdiğinden son derece karmaşıktır. Bu nedenle, karmaşık optimizasyon stratejilerini yerine koymak daha zor olabilir. GPU, bir CPU'nun aksine.
Paket
Son birkaç yıl, GPU'ların, özellikle oyun ve yüksek performanslı bilgi işlem (HPU) alanlarında artan popülaritesine tanık oldu. Bu, sonuç olarak, CPU'lara kıyasla inanılmaz güçleri nedeniyle GPU'ların derin öğrenme için uygun kabul edilmesine yol açtı. Sonuç olarak bu, GPU'ların yapay zekanın bir parçası olan derin öğrenmenin ayrılmaz bir parçası haline gelmesine yol açtı.
Yorum Yap
Bu makale hakkında söyleyeceğiniz bir şey var mı? Yorumunuzu ekleyin ve tartışmayı başlatın.