¿CPU vs GPU en Machine Learning? Lo cual es importante

Para aquellos que están familiarizados con las tecnologías, la diferencia entre CPU y GPU es relativamente simple. Sin embargo, para comprender mejor las diferencias, debemos enumerarlas para apreciar sus aplicaciones en su totalidad. Generalmente, las GPU se utilizan para asumir funciones adicionales a las que ya ejecutan las CPU. Sin embargo, en realidad, a menudo, es la GPU la fuerza impulsora detrás del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Veamos ahora las principales diferencias entreCPU y GPU en el aprendizaje automático .

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CPU frente a GPU

CPU significa Unidad Central de Procesamiento. Funciona de manera muy similar al cerebro humano en nuestros cuerpos. Toma la forma de un microchip que se coloca en la placa base. Recibe datos, ejecuta comandos y procesa información que envían otras computadoras, dispositivos y componentes de software. En la forma en que se crean, las CPU son mejores para el procesamiento secuencial y el procesamiento escalar, lo que permite múltiples operaciones diferentes en el mismo conjunto de datos.

GPU es la abreviatura de Unidad de procesamiento de gráficos. En la mayoría de los modelos de computadora, la GPU está integrada en la CPU. Su función es cuidar los procesos que la CPU no puede, es decir, el procesamiento de gráficos intensos. Mientras que la CPU solo puede ejecutar una cantidad limitada de comandos, la GPU puede administrar miles de comandos en paralelo. Esto sucede porque está procesando la misma operación en varios conjuntos de datos. Las GPU se basan en la arquitectura de datos múltiples de instrucción única (SIMD) y emplean el procesamiento de vectores para organizar las entradas en flujos de datos para que todos puedan procesarse a la vez.

Por lo tanto, habiendo establecido la diferencia central entre la CPU y la GPU, hemos aprendido que procesan diferentes piezas de datos, y ahora podemos ver la CPU frente a la GPU en el aprendizaje automático .Si bien las CPU pueden manejar funciones gráficas, las GPU son ideales para ellas, ya que están optimizadas para el cómputo de ritmo rápido requerido. Para la representación de figuras 3D en juegos, las GPU se utilizaron principalmente hasta hace muy poco. Sin embargo, debido a nuevas investigaciones sobre ellos, el área de aplicación se ha ampliado significativamente.

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La aplicación de gráficos en el aprendizaje automático

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial a menudo invocan imágenes de ciencia ficción en nosotros. Soñamos con los robots de Terminator o las supercomputadoras de Asimov. Sin embargo, la realidad es un poco más prosaica. Se trata de cosas como la inteligencia empresarial y los atajos de análisis. Están en la línea de progresión constante que comenzó con las supercomputadoras como Deep Blue. Deep Blue fue una computadora que venció a Gary Kasparov, el entonces campeón de ajedrez. Se le llamó supercomputadora porque tenía 75 teraflops de potencia de procesamiento, lo que ocupaba el equivalente a varios bastidores en un gran espacio.

Hoy en día, una tarjeta gráfica tiene alrededor de 70 teraflops de potencia de procesamiento. Cuando se usa en una computadora, usa 2000-3000 núcleos. A modo de comparación, este único chip de GPU puede manejar hasta 1000 veces más datos que un chip de CPU tradicional.

También es importante tener en cuenta que las CPU y las GPU se suman a nuestras capacidades existentes. Podríamos hacer todas las funciones que hacen ellos sin tener que recurrir a ellos. Pero el beneficio que aportan es que hacen que todo sea más fácil y rápido. Piense en el correo físico versus el correo real. Se pueden hacer ambas cosas, pero sin duda la última es más rápida y sencilla. Por lo tanto, el aprendizaje automático no es más que hacer el mismo trabajo que estamos haciendo pero en un entorno aumentado. Las máquinas pueden realizar tareas y cálculos en cuestión de días que, de lo contrario, nos llevarían toda la vida o más.

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Casos de aprendizaje automático relacionados con las GPU

El aprendizaje automático se basa en gran medida en la teoría darwiniana de la evolución. Tiene en cuenta cualquier análisis de big data sobre cuál era la solución anterior más eficiente y rápida. Guarda esta iteración para futuros análisis. Como ejemplo, una empresa local quiere analizar un conjunto de datos para clientes locales. Cuando comience el primer conjunto, no sabrá qué significa ninguno de los datos. Pero en base a las compras continuas, se puede comparar cada simulación para quedarse con lo mejor y descartar el resto.

Los sitios en línea como Google y YouTube usan esta función con frecuencia. Toma datos históricos y crea una tendencia basada en eso para páginas y videos recomendados. Por ejemplo, si ve un "video de un gato lindo", la máquina ha aprendido de la experiencia de los patrones del sitio y el comportamiento del usuario lo que debería recomendarle a usted. Del mismo modo, una vez que establece sus tendencias en función del uso continuo, eso también se tiene en cuenta en lo que aprenden. Este mismo principio funciona en sitios de comercio electrónico como Amazon y Facebook. Si busca productos relacionados con el fútbol, ​​los próximos anuncios que verá son de naturaleza similar.

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Elegir la GPU correcta

Las GPU, como hemos establecido, funcionan mejor para el aprendizaje automático. Pero incluso a la hora de seleccionar una GPU, debemos elegir la mejor opción disponible para nuestras necesidades. El factor determinante a la hora de seleccionar una GPU está principalmente en el tipo de cálculos que se deben realizar. Hay dos tipos de cálculos de precisión que puede hacer una GPU según la cantidad de lugares en los que puede realizar los cálculos. Estos se conocen como tipos de precisión de punto flotante único y punto flotante doble.

Los puntos flotantes de precisión simple ocupan 32 bits de la memoria de la computadora en comparación con los puntos flotantes de doble precisión, que ocupan 64 bits. Intuitivamente, muestra que los puntos flotantes de doble precisión pueden realizar cálculos más complejos y, por lo tanto, tienen un mayor rango. Sin embargo, por la misma razón, requieren un grado más alto de una tarjeta para ejecutarse, y también toman más tiempo porque, a menudo, los datos que se calculan se basan en matemáticas de nivel superior.

Si usted mismo no es un desarrollador, debe reconsiderarlo antes de optar por estas tecnologías de alta gama. No existe una talla única que se adapte a todos los requisitos. Cada computadora debe personalizarse en función del conjunto de datos que debe analizarse. Además, los requisitos de hardware como la alimentación y la refrigeración también son consideraciones importantes y pueden consumir entre 200 y 300 vatios. Debe haber suficientes bastidores de enfriamiento y enfriadores de aire para equilibrar el calor generado porque el calor puede terminar afectando a sus otros dispositivos.

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