深度学习是许多复杂计算任务的基础,例如大数据分析、自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉。 这项技术每年都在不断改进。 在人工智能 (AI) 逐渐被用于执行过去难以想象或无法自动化的任务的时代,这一点更为重要。 这包括诸如人脸识别和自动驾驶汽车之类的调用。
然而,这些任务需要大量的计算要求,这意味着您选择的图形处理单元 (GPU) 将显着定义您的体验深度。 这是可能的,因为 GPU 拥有非凡的能力。 事不宜迟,这就是为什么科学家在 压缩包 和类似的平台认为 GPU 会影响深度学习。 但是,首先讨论什么是 GPU 可能会有所帮助。
什么是图形处理单元?
GPU 是一种处理器,它是整个计算机的迷你版,旨在完成执行特殊计算的出色工作。 这将它与同时执行不同任务的中央处理单元 (CPU) 区分开来。 由于 GPU 只专注于数学和图形计算,因此 CPU 可以自由地专注于其他基本任务。 GPU 在处理复杂几何、矢量、纹理、形状和照明等方面非常有效。
集成到 GPU 的主板中的是处理器以及用于冷却和通风的适当散热设计,以及视频随机存取存储器(视频 RAM 或 VRAM)。 有了这个基本的理解,接下来将讨论为什么 GPU 在深度学习中的使用越来越多。
为什么 GPU 更适合深度学习?
GPU 被认为是深度学习的理想选择有几个原因。 这些包括以下内容:
1. 并行计算
人们认为 GPU 优于 CPU 的主要原因之一是它们并行执行计算过程。 并行计算架构允许不同的处理器执行从复杂和更大的问题分解出来的几个较小的计算。
GPU 拥有大量内核,可以改进并行进程的计算。 它们还将多个内核集成到处理单元中,允许将任务拆分为几个较小的任务,然后同时运行。 这允许使用可用的处理能力,从而更快地完成任务。
CPU 通常以串行方式执行任务,它们可以有两个、四个、八个或 16 个内核。 这些核心中的每一个都被要求一次完成特定的任务。 例如,具有两个内核的 CPU 可以在这两个内核中的每个内核上运行两个独立的任务,从而实现多任务处理。 然而,这些过程是以串行方式执行的。 相比之下,GPU 拥有数千个内核,因此最适合同时完成此类任务。
2. 数据集大小
在深度学习中训练模型时需要大量数据集,这在内存方面转化为巨大的计算操作。 为了优化数据计算,最好配备 GPU。 为了让您享受比 CPU 更大的好处,建议选择更大的计算量。
3. 内存带宽
GPU 被认为在速度方面比 CPU 具有优势,这主要是因为它们的内存带宽。 CPU的,由于数据集的数量很大,通常在训练模型时最终会使用大量内存。 当计算复杂而庞大的任务时,它们最终会使用大量时钟周期。 发生这种情况是因为 CPU 按顺序完成工作,并且没有 GPU 那么多的内核。
相比之下,GPU 具有专用的 VRAM。 由于这一点,CPU 的内存被释放用于执行其他任务。 也就是说,将大量内存从 CPU 转移到 GPU 通常是一个巨大的挑战。 尽管 GPU 速度要快得多,但情况仍然如此,这可能会导致更大的开销,具体取决于处理器的架构。
最简单的 GPU 的显存带宽通常为 750GB/s,而最好的 CPU 的显存带宽通常为 50GB/s。 这可以证明 GPU 是更好的选择。
4. 优化
与 GPU 相比,CPU 在任务优化方面的效率要高得多。 这是因为与 GPU 的核心不同,CPU 的核心可以拥有更大的功率,尽管数量较少。
GPU 的核心通常组织在单指令多数据 (SIMD) 架构中,块由 32 个核心组成。 它们在特定时间并行执行相同的指令。 另一方面,CPU内核具有多指令多数据(MIMD)架构,每个CPU内核可以执行不同的指令。 密集神经网络中的这种并行化非常复杂,因为它需要付出很多努力。 因此,复杂的优化策略可能更难实施 一个 GPU,与 CPU 不同。
总结
过去几年,GPU 在各个领域越来越受欢迎,尤其是游戏和高性能计算 (HPU)。 因此,与 CPU 相比,GPU 因其令人难以置信的强大功能而被认为适用于深度学习。 因此,这导致 GPU 成为深度学习不可或缺的一部分,深度学习是人工智能的一部分。
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