CPU vs GPU dans Machine Learning ? Ce qui est important

Pour ceux qui connaissent les technologies, la différence entre CPU et GPU est relativement simple. Cependant, pour mieux comprendre les différences, il faut les énumérer pour apprécier pleinement leurs applications. Généralement, les GPU sont utilisés pour prendre en charge des fonctions supplémentaires à ce que les CPU exécutent déjà. En réalité, cependant, c'est souvent le GPU qui est le moteur de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Examinons maintenant les principales différences entreCPU et GPU dans l'apprentissage automatique .

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CPU contre GPU

CPU signifie unité centrale de traitement. Il fonctionne un peu comme le cerveau humain dans notre corps. Il prend la forme d'une puce qui est placée sur la carte mère. Il reçoit des données, exécute des commandes et traite les informations envoyées par d'autres ordinateurs, périphériques et composants logiciels. Dans la façon dont ils sont créés, les processeurs sont les meilleurs pour le traitement séquentiel et le traitement scalaire, ce qui permet plusieurs opérations différentes sur le même ensemble de données.

GPU est l'abréviation de Graphics Processing Unit. Dans la plupart des modèles d'ordinateurs, le GPU est intégré au CPU. Son rôle est de prendre en charge les processus que le CPU ne peut pas, c'est-à-dire le traitement graphique intense. Alors que le CPU ne peut exécuter qu'un nombre limité de commandes, le GPU peut gérer des milliers de commandes en parallèle. Cela se produit car il traite la même opération sur plusieurs ensembles de données. Les GPU sont construits sur une architecture SIMD (Single Instruction Multiple Data) et ils utilisent le traitement vectoriel pour organiser les entrées dans des flux de données afin que tous puissent être traités en même temps.

Ainsi, après avoir établi la différence fondamentale entre CPU et GPU, nous avons appris qu'ils traitent différentes données, et maintenant nous pouvons regarder CPU vs GPU dans l'apprentissage automatique .Alors que les processeurs peuvent gérer des fonctions graphiques, les GPU sont idéaux pour eux car ils sont optimisés pour le calcul rapide requis. Pour le rendu des figures 3D dans les jeux, les GPU étaient principalement utilisés jusqu'à très récemment. Cependant, en raison de nouvelles recherches à leur sujet, le domaine d'application s'est considérablement élargi.

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L'application des graphiques dans l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle invoquent souvent en nous des images de science-fiction. On rêve des robots de Terminator ou des supercalculateurs d'Asimov. Cependant, la réalité est un peu plus prosaïque. Cela implique des éléments tels que l'informatique décisionnelle et les raccourcis analytiques. Ils s'inscrivent dans la lignée d'une progression régulière qui a commencé à partir de supercalculateurs comme Deep Blue. Deep Blue était un ordinateur qui a battu Gary Kasparov, alors champion d'échecs. On l'appelait un superordinateur parce qu'il avait 75 téraflops de puissance de traitement, ce qui occupait l'équivalent de plusieurs racks sur une grande surface au sol.

Aujourd'hui, une carte graphique contient environ 70 téraflops de puissance de traitement. Lorsqu'il est utilisé sur un ordinateur, il utilise 2000 à 3000 cœurs. À titre de comparaison, cette puce GPU unique peut gérer jusqu'à 1000 fois plus de données qu'une puce CPU traditionnelle.

Il est également important de noter que les CPU et les GPU s'ajoutent à nos capacités existantes. Nous pourrions faire toutes les fonctions qu'ils font sans avoir à y recourir. Mais l'avantage qu'ils apportent est qu'ils rendent tout plus facile et plus rapide. Pensez au courrier physique par rapport au courrier réel. Les deux peuvent être faits, mais ce dernier est sans aucun doute plus rapide et plus facile. Par conséquent, l'apprentissage automatique ne consiste qu'à faire le même travail que nous, mais dans un environnement augmenté. Les machines peuvent effectuer des tâches et des calculs en quelques jours qui nous prendraient toute une vie ou plus autrement.

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Cas d'apprentissage automatique concernant les GPU

L'apprentissage automatique s'inspire fortement de la théorie darwinienne de l'évolution. Il prend en compte toute analyse sur le Big Data de ce qu'était la solution la plus légère et la plus rapide auparavant. Il enregistre cette itération pour une analyse future. Par exemple, une entreprise locale souhaite analyser un ensemble de données pour des clients locaux. Lorsqu'il commence le premier ensemble, il ne saura pas ce que signifient les données. Mais en fonction des achats continus, chaque simulation peut être comparée pour garder le meilleur et jeter le reste.

Les sites en ligne tels que Google et YouTube utilisent souvent cette fonctionnalité. Il prend des données historiques et crée une tendance basée sur celle des pages et des vidéos recommandées. Par exemple, si vous regardez une "vidéo de chat mignon", la machine a appris de l'expérience des modèles de site et du comportement des utilisateurs ce qu'elle devrait recommander à côté de vous. De même, une fois que vous avez établi vos tendances en fonction de l'utilisation continue, cela est également pris en compte dans ce qu'ils apprennent. Ce même principe est à l'œuvre sur les sites de e-commerce comme Amazon et Facebook. Si vous recherchez des produits liés au football, les prochaines annonces que vous verrez seront de nature similaire.

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Choisir le bon GPU

Les GPU, comme nous l'avons établi, fonctionnent mieux pour l'apprentissage automatique. Mais même lors de la sélection d'un GPU, nous devons choisir la meilleure option disponible pour nos besoins. Le facteur déterminant lors de la sélection d'un GPU est principalement sur le type de calculs qui doivent être effectués. Il existe deux types de calculs de précision qu'un GPU peut effectuer en fonction du nombre d'endroits jusqu'où il peut effectuer des calculs. Ceux-ci sont connus sous le nom de types de précision à virgule flottante unique et à double virgule flottante.

Les virgules flottantes à simple précision occupent 32 bits de mémoire informatique par rapport aux virgules flottantes à double précision, qui occupent 64 bits. Intuitivement, cela montre que les calculs à virgule flottante à double précision peuvent entreprendre des calculs plus complexes et ont donc une portée accrue. Cependant, pour la même raison, ils nécessitent une note plus élevée d'une carte pour fonctionner, et ils prennent également plus de temps car souvent, les données calculées sont basées sur des mathématiques de niveau supérieur.

Si vous n'êtes pas vous-même développeur, vous devriez reconsidérer votre décision avant de vous lancer dans ces technologies haut de gamme. Aucune taille ne convient à toutes les exigences. Chaque ordinateur doit être personnalisé en fonction de l'ensemble de données à analyser. De plus, les exigences matérielles telles que l'alimentation et le refroidissement sont également des considérations importantes et peuvent utiliser entre 200 et 300 watts. Des racks de refroidissement et des refroidisseurs d'air suffisants doivent être présents pour équilibrer la chaleur générée, car la chaleur peut finir par affecter vos autres appareils.

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