機械学習における CPU と GPU の違い? どちらが重要か

テクノロジーに精通している人にとって、CPU と GPU の違いは比較的単純です。 ただし、違いをよりよく理解するには、それらのアプリケーションを完全に評価するためにそれらを列挙する必要があります。 一般に、GPU は、CPU が既に実行しているものに追加機能を実行するために使用されます。 しかし実際には、多くの場合、機械学習と人工知能の原動力となっているのは GPU です。機械学習における CPU と GPU のコアの違いを見てみましょう。

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CPU 対 GPU

CPUは中央処理装置の略です。 人間の脳が私たちの体で行うのと同じように機能します。 これは、マザーボード上に配置されたマイクロチップの形をとっています。 データを受信し、コマンドを実行し、他のコンピューター、デバイス、およびソフトウェア コンポーネントが送信する情報を処理します。 CPU の作成方法では、CPU は順次処理とスカラー処理に最適であり、同じデータ セットに対して複数の異なる操作を実行できます。

GPUはGraphics Processing Unitの略です。 ほとんどのコンピューター モデルでは、GPU は CPU に統合されています。 その役割は、CPU が処理できないプロセス、つまり集中的なグラフィックス処理を処理することです。 CPU は限られた数のコマンドしか実行できませんが、GPU は数千のコマンドを並行して管理できます。 これは、複数のデータ セットに対して同じ操作を処理しているために発生します。 GPU は SIMD (Single Instruction Multiple Data) アーキテクチャ上に構築されており、ベクトル処理を使用して入力をデータ ストリームに配置し、すべてを一度に処理できるようにします。

このように、CPU と GPU のコアの違いを確立したことで、それらが異なるデータを処理することがわかったので、機械学習で CPU と GPU を比較できるようになりました。CPU はグラフィック機能を処理できますが、GPU は必要なペースの速い計算に最適化されているため、CPU に最適です。 ゲームでの 3D フィギュアのレンダリングには、ごく最近まで GPU が主に使用されていました。 しかし、それらの新しい研究により、適用範囲が大幅に広がりました。

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機械学習におけるグラフィックスの応用

機械学習と人工知能は、しばしば私たちの中に SF からのイメージを呼び起こします。 私たちはターミネーターのロボットやアシモフのスーパーコンピューターを夢見ています。 しかし、現実はもう少し平凡です。 これには、ビジネス インテリジェンスや分析のショートカットなどが含まれます。 これらは、Deep Blue のようなスーパーコンピューターから始まった着実な進歩のラインにあります。 Deep Blue は、当時のチェス チャンピオンである Gary Kasparov を打ち負かしたコンピューターでした。 75 テラフロップスの処理能力を持っていたため、スーパーコンピューターと呼ばれました。これは、広いフロア スペースで数ラック分に相当します。

現在、グラフィックス カードは約 70 テラフロップスの処理能力を備えています。 コンピューターで使用する場合、2000 ～ 3000 コアを使用します。 比較すると、この単一の GPU チップは、従来の CPU チップの最大 1000 倍のデータを処理できます。

CPU と GPU が既存の機能に追加されることに注意することも重要です。 それらに頼ることなく、それらが行うすべての機能を実行できました。 しかし、それらがもたらす利点は、すべてがより簡単かつ迅速になることです。 物理的なメールと実際のメールについて考えてみてください。 どちらも実行できますが、後者の方が間違いなく迅速かつ簡単です。 したがって、機械学習は、私たちが行っているのと同じ作業を拡張設定で行っているにすぎません。 機械は、私たちの一生かそれ以上かかるような作業や計算を数日で行うことができます。

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GPUに関する機械学習事例

機械学習は、ダーウィンの進化論を大いに参考にしています。 ビッグデータの分析を考慮して、以前は最も無駄がなく最速のソリューションでした。 将来の分析のために、この反復を保存します。 例として、地元の企業が地元の顧客のデータセットを分析したいと考えています。 最初のセットを開始すると、データの意味がわかりません。 ただし、継続的な購入に基づいて、各シミュレーションを比較して、最良のものを維持し、残りを破棄することができます。

Google や YouTube などのオンライン サイトでは、この機能が頻繁に使用されます。 過去のデータを取得し、推奨されるページや動画に基づいて傾向を作成します。 たとえば、「かわいい猫の動画」を見た場合、マシンはサイトのパターンとユーザーの行動の経験から、次に何を推奨すべきかを学習しています。 同様に、継続的な使用に基づいて傾向を確立すると、それも学習に反映されます。 これと同じ原則が、Amazon や Facebook などの e コマース サイトで機能しています。 サッカー関連の商品を検索すると、次に表示される広告は、本質的にそれに似ています。

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適切な GPU の選択

私たちが確立したように、GPU は機械学習に適しています。 ただし、GPU を選択する場合でも、ニーズに合った最適なオプションを選択する必要があります。 GPU を選択する際の決定要因は、主に実行する必要がある計算の種類にあります。 GPU が実行できる精度計算には、計算を実行できる場所の数に応じて 2 つのタイプがあります。 これらは、Single Floating Point および Dual Floating Point 精度型として知られています。

単精度浮動小数点は、64 ビットを占有する二重精度浮動小数点と比較して、32 ビットのコンピュータ メモリを占有します。 直感的に、Dual Precision Floating Points がより複雑な計算を実行できるため、範囲が広がることがわかります。 ただし、同じ理由で、実行するにはより高いグレードのカードが必要であり、計算されるデータがより高度な数学に基づいていることが多いため、より多くの時間がかかります。

あなた自身が開発者ではない場合は、これらのハイエンド テクノロジを使用する前に再考する必要があります。 1 つのサイズですべての要件に適合するものはありません。 各コンピューターは、分析する必要があるデータ セットに基づいてカスタマイズする必要があります。 さらに、電力や冷却などのハードウェア要件も重要な考慮事項であり、200 ～ 300 ワットを消費する可能性があります。 熱が他のデバイスに影響を与える可能性があるため、発生した熱のバランスをとるために十分な冷却ラックと空気冷却器が存在する必要があります。

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