CPU vs GPU nell'apprendimento automatico? Che è importante

Per coloro che hanno familiarità con le tecnologie, la differenza tra CPU e GPU è relativamente semplice. Tuttavia, per comprendere meglio le differenze, dobbiamo enumerarle per apprezzarne appieno le applicazioni. In genere, le GPU vengono utilizzate per assumere funzioni aggiuntive rispetto a ciò che le CPU già eseguono. In realtà, però, spesso è la GPU la forza motrice dietro l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Diamo ora un'occhiata alle differenze fondamentali traCPU e GPU nell'apprendimento automatico .

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CPU contro GPU

CPU sta per Central Processing Unit. Funziona in modo molto simile al cervello umano nei nostri corpi. Ha la forma di un microchip che viene posizionato sulla scheda madre. Riceve dati, esegue comandi ed elabora informazioni inviate da altri computer, dispositivi e componenti software. Nel modo in cui vengono create, le CPU sono le migliori per l'elaborazione sequenziale e l'elaborazione scalare, che consente più operazioni diverse sullo stesso set di dati.

GPU è l'abbreviazione di Graphics Processing Unit. Nella maggior parte dei modelli di computer, la GPU è integrata nella CPU. Il suo ruolo è prendersi cura di processi che la CPU non può, ad esempio un'intensa elaborazione grafica. Mentre la CPU può eseguire solo un numero limitato di comandi, la GPU può gestire migliaia di comandi in parallelo. Ciò accade perché sta elaborando la stessa operazione su più set di dati. Le GPU sono basate sull'architettura SIMD (Single Instruction Multiple Data) e utilizzano l'elaborazione vettoriale per organizzare gli input in flussi di dati in modo che possano essere elaborati tutti contemporaneamente.

Pertanto, avendo stabilito la differenza fondamentale tra CPU e GPU, abbiamo appreso che elaborano diversi pezzi di dati e ora possiamo esaminare CPU e GPU nell'apprendimento automatico .Sebbene le CPU siano in grado di gestire le funzioni grafiche, le GPU sono l'ideale per loro poiché sono ottimizzate per il calcolo rapido richiesto. Per il rendering di figure 3D nei giochi, le GPU sono state utilizzate principalmente fino a tempi molto recenti. Tuttavia, a causa di nuove ricerche su di essi, l'area di applicazione si è notevolmente ampliata.

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L'applicazione della grafica nell'apprendimento automatico

L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale spesso richiamano in noi immagini della fantascienza. Sogniamo i robot di Terminator oi supercomputer di Asimov. Tuttavia, la realtà è leggermente più prosaica. Coinvolge cose come la business intelligence e le scorciatoie analitiche. Sono sulla linea della costante progressione iniziata da supercomputer come Deep Blue. Deep Blue era un computer che ha battuto Gary Kasparov, l'allora campione di scacchi. Era chiamato supercomputer perché aveva 75 teraflop di potenza di elaborazione, che occupavano l'equivalente di diversi rack su un'ampia superficie.

Oggi una scheda grafica contiene circa 70 teraflop di potenza di elaborazione. Se utilizzato su un computer, utilizza 2000-3000 core. A titolo di confronto, questo singolo chip GPU può gestire fino a 1000 volte più dati rispetto a un chip CPU tradizionale.

È anche importante notare che CPU e GPU si aggiungono alle nostre capacità esistenti. Potremmo svolgere tutte le funzioni che svolgono senza dover ricorrere a loro. Ma il vantaggio che portano è che rendono tutto più facile e veloce. Pensa alla posta fisica rispetto alla posta reale. Si possono fare entrambe le cose, ma la seconda è indubbiamente più rapida e semplice. Pertanto, l'apprendimento automatico non è altro che fare lo stesso lavoro che stiamo facendo, ma in un ambiente potenziato. Le macchine possono eseguire compiti e calcoli nell'arco di pochi giorni che altrimenti richiederebbero una vita o più.

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Casi di apprendimento automatico relativi alle GPU

L'apprendimento automatico prende in prestito pesantemente dalla teoria dell'evoluzione darwiniana. Tiene conto di qualsiasi analisi sui big data quale fosse la soluzione precedentemente più snella e veloce. Salva questa iterazione per analisi future. Ad esempio, un'azienda locale desidera analizzare un set di dati per i clienti locali. Quando inizia il primo set, non saprà cosa significhi nessuno dei dati. Ma in base ai continui acquisti, ogni simulazione può essere confrontata per mantenere il meglio e scartare il resto.

Siti online come Google e YouTube utilizzano spesso questa funzione. Prende i dati storici e crea una tendenza basata su quella per pagine e video consigliati. Ad esempio, se guardi un "video di un simpatico gatto", la macchina ha imparato dall'esperienza dei modelli del sito e del comportamento degli utenti cosa dovrebbe consigliarti accanto. Allo stesso modo, una volta stabilite le tendenze in base all'utilizzo continuo, anche questo viene preso in considerazione in ciò che apprendono. Questo stesso principio è all'opera su siti di e-commerce come Amazon e Facebook. Se cerchi prodotti correlati al calcio, i prossimi annunci che vedrai sono di natura simile ad esso.

Competenze di apprendimento automatico richieste

Scelta della GPU corretta

Le GPU, come abbiamo stabilito, funzionano meglio per l'apprendimento automatico. Ma anche quando selezioniamo una GPU, dobbiamo scegliere la migliore opzione disponibile per le nostre esigenze. Il fattore determinante nella scelta di una GPU è principalmente il tipo di calcoli che devono essere eseguiti. Esistono due tipi di calcoli di precisione che una GPU può eseguire a seconda del numero di posizioni in cui può eseguire i calcoli. Questi sono noti come tipi di precisione a virgola mobile singola e doppia virgola mobile.

I virgola mobile a precisione singola occupano 32 bit di memoria del computer rispetto ai virgola mobile a doppia precisione, che occupano 64 bit. Intuitivamente, mostra che i Dual Precision Floating Point possono eseguire calcoli più complessi e quindi avere una portata maggiore. Tuttavia, per lo stesso motivo, richiedono un grado superiore di una carta per essere eseguiti e richiedono anche più tempo perché spesso i dati calcolati si basano su matematica di livello superiore.

Se non sei uno sviluppatore tu stesso, dovresti riconsiderare prima di entrare in queste tecnologie di fascia alta. Nessuna taglia soddisfa tutti i requisiti. Ogni computer deve essere personalizzato in base al set di dati che deve essere analizzato. Inoltre, anche i requisiti hardware come alimentazione e raffreddamento sono considerazioni importanti e possono consumare tra 200 e 300 watt. Devono essere presenti sufficienti rack di raffreddamento e raffreddatori ad aria per bilanciare il calore generato perché il calore può finire per influenzare gli altri dispositivi.

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