CPU vs GPU dalam Pembelajaran Mesin? Yang Penting

Bagi yang sudah familiar dengan teknologinya, perbedaan antara CPU dan GPU relatif sederhana. Namun, untuk lebih memahami perbedaannya, kita harus menghitungnya untuk menghargai penerapannya sepenuhnya. Secara umum, GPU digunakan untuk mengambil fungsi tambahan dari apa yang sudah dijalankan oleh CPU. Namun pada kenyataannya, sering kali GPU-lah yang menjadi kekuatan pendorong di balik pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan. Mari kita lihat perbedaan inti antaraCPU vs GPU dalam pembelajaran mesin .

Daftar ke Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

CPU vs GPU

CPU adalah singkatan dari Central Processing Unit. Ini berfungsi seperti otak manusia dalam tubuh kita. Dibutuhkan bentuk microchip yang ditempatkan pada motherboard. Ia menerima data, menjalankan perintah, dan memproses informasi yang dikirim oleh komputer, perangkat, dan komponen perangkat lunak lain. Dalam cara pembuatannya, CPU adalah yang terbaik untuk pemrosesan sekuensial dan pemrosesan skalar, yang memungkinkan beberapa operasi berbeda pada kumpulan data yang sama.

GPU adalah kependekan dari Graphics Processing Unit. Di sebagian besar model komputer, GPU terintegrasi ke dalam CPU. Perannya adalah untuk menangani proses yang tidak dapat dilakukan oleh CPU, yaitu pemrosesan grafik yang intens. Sementara CPU hanya dapat menjalankan perintah dalam jumlah terbatas, GPU dapat mengelola ribuan perintah secara paralel. Ini terjadi karena sedang memproses operasi yang sama pada beberapa kumpulan data. GPU dibangun di atas arsitektur Single Instruction Multiple Data (SIMD), dan mereka menggunakan pemrosesan vektor untuk mengatur input ke aliran data sehingga semuanya dapat diproses sekaligus.

Jadi, setelah menetapkan perbedaan inti antara CPU dan GPU, kami telah mempelajari bahwa mereka memproses potongan data yang berbeda, dan sekarang kami dapat melihat CPU vs GPU dalam pembelajaran mesin .Sementara CPU dapat menangani fungsi grafik, GPU ideal untuk mereka karena dioptimalkan untuk komputasi cepat yang diperlukan. Untuk rendering angka 3D dalam game, GPU terutama digunakan hingga baru-baru ini. Namun, karena penelitian baru tentang mereka, area aplikasi telah meluas secara signifikan.

Lihat Sertifikasi Lanjutan upGrad di DevOps

Penerapan Grafik dalam Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan sering memunculkan gambar dari fiksi ilmiah dalam diri kita. Kami memimpikan robot Terminator atau superkomputer Asimov. Namun, kenyataannya sedikit lebih membosankan. Ini melibatkan hal-hal seperti intelijen bisnis dan pintasan analitik. Mereka berada di garis perkembangan yang stabil yang dimulai dari superkomputer seperti Deep Blue. Deep Blue adalah komputer yang mengalahkan Gary Kasparov, juara catur saat itu. Itu disebut superkomputer karena memiliki kekuatan pemrosesan 75 teraflops, yang setara dengan beberapa rak di ruang lantai yang luas.

Saat ini, kartu grafis menampung sekitar 70 teraflop daya pemrosesan. Saat digunakan di komputer, ini menggunakan 2000-3000 core. Sebagai perbandingan, chip GPU tunggal ini dapat menangani data hingga 1000 kali lebih banyak daripada chip CPU tradisional.

Penting juga untuk dicatat bahwa CPU dan GPU menambah kemampuan kami yang ada. Kami dapat melakukan semua fungsi yang mereka lakukan tanpa harus menggunakannya. Tetapi manfaat yang mereka bawa adalah membuat segalanya lebih mudah dan lebih cepat. Pikirkan tentang surat fisik versus surat sebenarnya. Keduanya bisa dilakukan, tetapi yang terakhir pasti lebih cepat dan mudah. Oleh karena itu, pembelajaran mesin tidak lain adalah melakukan pekerjaan yang sama seperti yang kita lakukan tetapi dalam pengaturan yang ditambah. Mesin dapat melakukan tugas dan perhitungan dalam hitungan hari yang akan memakan waktu seumur hidup atau lebih.

Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik & Kursus AI Online

Kasus Pembelajaran Mesin Mengenai GPU

Pembelajaran mesin banyak meminjam dari Teori Evolusi Darwin. Ini memperhitungkan analisis apa pun pada data besar apa solusi yang sebelumnya paling ramping dan tercepat. Ini menyimpan iterasi ini untuk analisis di masa mendatang. Sebagai contoh, bisnis lokal ingin menganalisis kumpulan data untuk pelanggan lokal. Saat memulai set pertama, ia tidak akan tahu apa arti data apa pun. Namun berdasarkan pembelian lanjutan, setiap simulasi dapat dibandingkan untuk mempertahankan yang terbaik dan membuang sisanya.

Situs online seperti Google dan YouTube sering menggunakan fitur ini. Dibutuhkan data historis dan membuat tren berdasarkan itu untuk halaman dan video yang direkomendasikan. Misalnya, jika Anda menonton "video kucing lucu", mesin telah belajar dari pengalaman pola situs dan perilaku pengguna apa yang harus direkomendasikan di samping Anda. Demikian pula, setelah Anda menetapkan tren berdasarkan penggunaan terus-menerus, hal itu juga diperhitungkan dalam apa yang mereka pelajari. Prinsip yang sama ini bekerja di situs e-niaga seperti Amazon dan Facebook. Jika Anda mencari produk yang berhubungan dengan sepak bola, iklan berikutnya yang akan Anda lihat serupa dengan itu.

Keterampilan Machine Learning yang Diminta

Memilih GPU yang tepat

GPU, seperti yang telah kami buat, berfungsi lebih baik untuk pembelajaran mesin. Namun saat memilih GPU, kita harus memilih opsi terbaik yang tersedia untuk kebutuhan kita. Faktor penentu saat memilih GPU terutama pada jenis perhitungan yang perlu dilakukan. Ada dua jenis kalkulasi presisi yang dapat dilakukan GPU tergantung pada jumlah tempat yang dapat dibuat kalkulasi. Ini dikenal sebagai tipe presisi Single Floating Point dan Dual Floating Point.

Titik Apung Presisi Tunggal menggunakan 32 bit memori komputer dibandingkan dengan Titik Apung Presisi Ganda, yang menempati 64 bit. Secara intuitif, ini menunjukkan bahwa Titik Apung Presisi Ganda dapat melakukan kalkulasi yang lebih rumit dan karenanya memiliki jangkauan yang lebih jauh. Namun, karena alasan yang sama, mereka membutuhkan nilai kartu yang lebih tinggi untuk dijalankan, dan mereka juga membutuhkan lebih banyak waktu karena seringkali, data yang dihitung didasarkan pada matematika tingkat tinggi.

Jika Anda sendiri bukan pengembang, Anda harus mempertimbangkan kembali sebelum menggunakan teknologi canggih ini. Tidak ada satu ukuran yang cocok untuk semua persyaratan. Setiap komputer perlu disesuaikan berdasarkan kumpulan data yang perlu dianalisis. Selain itu, persyaratan perangkat keras seperti daya dan pendinginan juga menjadi pertimbangan penting dan dapat menghabiskan antara 200-300 watt. Rak pendingin dan pendingin udara yang memadai harus ada untuk menyeimbangkan panas yang dihasilkan karena panas dapat memengaruhi perangkat Anda yang lain.

Blog AI dan ML Populer & Kursus Gratis

Di upGrad, Sertifikat Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam , yang ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B, adalah kursus 8 bulan yang diajarkan oleh pakar industri untuk memberi Anda gambaran dunia nyata tentang cara kerja pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan kesempatan untuk mempelajari konsep-konsep penting seputar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, cloud, jaringan saraf, dan banyak lagi.

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Terapkan Untuk Program Pasca Sarjana Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin & AI