CPU vs. GPU beim maschinellen Lernen? Was wichtig ist

Für diejenigen, die mit den Technologien vertraut sind, ist der Unterschied zwischen CPU und GPU relativ einfach. Um die Unterschiede besser zu verstehen, müssen wir sie jedoch aufzählen, um ihre Anwendungen vollständig zu würdigen. Im Allgemeinen werden GPUs verwendet, um zusätzliche Funktionen zu dem zu übernehmen, was die CPUs bereits ausführen. In Wirklichkeit ist es jedoch oft die GPU, die die treibende Kraft hinter maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist. Sehen wir uns nun die Kernunterschiede zwischenCPU und GPU beim maschinellen Lernen an .

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CPU gegen GPU

CPU steht für Central Processing Unit. Es funktioniert ähnlich wie das menschliche Gehirn in unserem Körper. Es hat die Form eines Mikrochips, der auf der Hauptplatine platziert wird. Es empfängt Daten, führt Befehle aus und verarbeitet Informationen, die andere Computer, Geräte und Softwarekomponenten senden. Aufgrund ihrer Erstellung eignen sich CPUs am besten für die sequentielle Verarbeitung und die skalare Verarbeitung, die mehrere unterschiedliche Operationen auf demselben Datensatz ermöglicht.

GPU ist die Abkürzung für Graphics Processing Unit. Bei den meisten Computermodellen ist die GPU in die CPU integriert. Seine Aufgabe besteht darin, sich um Prozesse zu kümmern, die die CPU nicht ausführen kann, dh intensive Grafikverarbeitung. Während die CPU nur eine begrenzte Anzahl von Befehlen ausführen kann, kann die GPU Tausende von Befehlen parallel verwalten. Dies geschieht, weil dieselbe Operation für mehrere Datensätze verarbeitet wird. GPUs basieren auf der SIMD-Architektur (Single Instruction Multiple Data) und verwenden Vektorverarbeitung, um Eingaben in Datenströmen anzuordnen, sodass alle auf einmal verarbeitet werden können.

Nachdem wir also den Kernunterschied zwischen CPU und GPU festgestellt haben, haben wir gelernt, dass sie unterschiedliche Datenstücke verarbeiten, und jetzt können wir uns CPU vs. GPU beim maschinellen Lernen ansehen .Während CPUs Grafikfunktionen übernehmen können, sind GPUs ideal für sie, da sie für die erforderliche schnelle Berechnung optimiert sind. Für die Darstellung von 3D-Figuren in Spielen wurden bis vor kurzem hauptsächlich GPUs verwendet. Aufgrund neuer Forschungen zu ihnen hat sich das Anwendungsgebiet jedoch erheblich erweitert.

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Die Anwendung von Grafiken im maschinellen Lernen

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz beschwören in uns oft Bilder aus der Science-Fiction herauf. Wir träumen von den Robotern von Terminator oder den Supercomputern von Asimov. Die Realität ist jedoch etwas prosaischer. Es geht um Dinge wie Business Intelligence und Analytics Shortcuts. Sie befinden sich in der Linie der stetigen Weiterentwicklung, die mit Supercomputern wie Deep Blue begann. Deep Blue war ein Computer, der Gary Kasparov, den damaligen Schachmeister, schlug. Er wurde Supercomputer genannt, weil er über eine Rechenleistung von 75 Teraflops verfügte, was auf einer großen Grundfläche das Äquivalent mehrerer Racks einnahm.

Heute hat eine Grafikkarte rund 70 Teraflops Rechenleistung. Bei Verwendung auf einem Computer werden 2000-3000 Kerne verwendet. Zum Vergleich: Dieser einzelne GPU-Chip kann bis zu 1000-mal mehr Daten verarbeiten als ein herkömmlicher CPU-Chip.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass CPUs und GPUs unsere bestehenden Fähigkeiten erweitern. Wir könnten alle Funktionen ausführen, die sie ausführen, ohne auf sie zurückgreifen zu müssen. Aber der Vorteil, den sie bringen, ist, dass sie alles einfacher und schneller machen. Denken Sie an physische Post im Vergleich zu tatsächlicher Post. Beides ist möglich, aber letzteres ist zweifellos schneller und einfacher. Daher ist maschinelles Lernen nichts anderes, als die gleiche Arbeit zu erledigen, die wir tun, aber in einer erweiterten Umgebung. Maschinen können innerhalb weniger Tage Aufgaben und Berechnungen ausführen, für die wir andernfalls ein ganzes Leben oder länger brauchen würden.

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Fälle von maschinellem Lernen in Bezug auf GPUs

Maschinelles Lernen lehnt sich stark an die darwinistische Evolutionstheorie an. Es berücksichtigt bei jeder Analyse von Big Data, was die bisher schlankste und schnellste Lösung war. Es speichert diese Iteration für zukünftige Analysen. Beispielsweise möchte ein lokales Unternehmen einen Datensatz für lokale Kunden analysieren. Wenn es mit dem ersten Satz beginnt, weiß es nicht, was die Daten bedeuten. Aber basierend auf den fortgesetzten Käufen kann jede Simulation verglichen werden, um das Beste zu behalten und den Rest zu verwerfen.

Online-Sites wie Google und YouTube verwenden diese Funktion häufig. Es nimmt historische Daten und erstellt darauf basierend einen Trend für empfohlene Seiten und Videos. Wenn Sie sich beispielsweise ein „süßes Katzenvideo“ ansehen, hat die Maschine aus der Erfahrung von Seitenmustern und Nutzerverhalten gelernt, was sie Ihnen als Nächstes empfehlen soll. Sobald Sie Ihre Trends auf der Grundlage der kontinuierlichen Nutzung festgelegt haben, wird dies ebenfalls in das, was sie lernen, einbezogen. Dasselbe Prinzip gilt für E-Commerce-Sites wie Amazon und Facebook. Wenn Sie nach fußballbezogenen Produkten suchen, sehen Sie als Nächstes ähnliche Anzeigen.

Gefragte maschinelle Lernfähigkeiten

Auswahl der richtigen GPU

Wie wir festgestellt haben, eignen sich GPUs besser für maschinelles Lernen. Aber selbst bei der Auswahl einer GPU müssen wir die beste verfügbare Option für unsere Bedürfnisse auswählen. Der bestimmende Faktor bei der Auswahl einer GPU hängt in erster Linie von der Art der Berechnungen ab, die durchgeführt werden müssen. Es gibt zwei Arten von Präzisionsberechnungen, die eine GPU durchführen kann, abhängig von der Anzahl der Orte, an denen sie Berechnungen durchführen kann. Diese werden als Präzisionstypen mit einfacher Fließkommazahl und doppelter Fließkommazahl bezeichnet.

Fließkommazahlen mit einfacher Genauigkeit belegen 32 Bit des Computerspeichers im Vergleich zu Fließkommazahlen mit doppelter Genauigkeit, die 64 Bit belegen. Intuitiv zeigt sich, dass die Dual Precision Floating Points komplexere Berechnungen durchführen können und daher eine größere Reichweite haben. Aus dem gleichen Grund benötigen sie jedoch eine höherwertige Karte, um ausgeführt zu werden, und sie benötigen auch mehr Zeit, da die zu berechnenden Daten häufig auf höherer Mathematik basieren.

Wenn Sie selbst kein Entwickler sind, sollten Sie es sich noch einmal überlegen, bevor Sie sich für diese High-End-Technologien entscheiden. Keine Größe erfüllt alle Anforderungen. Jeder Computer muss basierend auf dem zu analysierenden Datensatz angepasst werden. Darüber hinaus sind Hardwareanforderungen wie Stromversorgung und Kühlung ebenfalls wichtige Überlegungen und können zwischen 200 und 300 Watt verbrauchen. Es müssen ausreichend Kühlregale und Luftkühler vorhanden sein, um die erzeugte Wärme auszugleichen, da die Wärme Ihre anderen Geräte beeinträchtigen kann.

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