기계 학습의 CPU와 GPU? 중요한 것은

기술에 익숙한 사람들에게는 CPU와 GPU의 차이점이 비교적 간단합니다. 그러나 차이점을 더 잘 이해하려면 응용 프로그램을 충분히 이해하기 위해 열거해야 합니다. 일반적으로 GPU는 CPU가 이미 실행하는 기능에 추가 기능을 수행하는 데 사용됩니다. 하지만 실제로는 머신 러닝과 인공 지능의 원동력이 GPU인 경우가 많습니다. 이제기계 학습에서 CPU와 GPU 의 핵심 차이점을 살펴보겠습니다 .

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CPU 대 GPU

CPU는 중앙 처리 장치를 의미합니다. 그것은 인간의 뇌가 우리 몸에서 하는 것과 매우 유사하게 기능합니다. 그것은 마더보드에 배치되는 마이크로칩의 형태를 취합니다. 데이터를 수신하고 명령을 실행하며 다른 컴퓨터, 장치 및 소프트웨어 구성 요소가 보내는 정보를 처리합니다. 생성 방식에서 CPU는 순차 처리 및 스칼라 처리에 가장 적합하므로 동일한 데이터 세트에서 여러 가지 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

GPU는 Graphics Processing Unit의 약자입니다. 대부분의 컴퓨터 모델에서 GPU는 CPU에 통합되어 있습니다. 그 역할은 CPU가 할 수 없는 프로세스, 즉 집약적인 그래픽 처리를 처리하는 것입니다. CPU는 제한된 수의 명령만 실행할 수 있지만 GPU는 수천 개의 명령을 병렬로 관리할 수 있습니다. 이는 여러 데이터 집합에서 동일한 작업을 처리하기 때문에 발생합니다. GPU는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 아키텍처를 기반으로 하며 벡터 처리를 사용하여 입력을 데이터 스트림으로 정렬하므로 모든 입력을 한 번에 처리할 수 있습니다.

따라서 CPU와 GPU의 핵심 차이점을 설정한 후 서로 다른 데이터 조각을 처리한다는 것을 배웠고 이제 기계 학습에서 CPU와 GPU를 살펴볼 수 있습니다 .CPU는 그래픽 기능을 처리할 수 있지만 GPU는 필요한 빠른 계산에 최적화되어 있으므로 그래픽 기능에 이상적입니다. 게임에서 3D 그림을 렌더링하기 위해 GPU는 아주 최근까지 주로 사용되었습니다. 그러나 이에 대한 새로운 연구로 인해 응용 분야가 크게 확장되었습니다.

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기계 학습에서 그래픽의 응용

머신 러닝과 인공 지능은 종종 우리 안에 있는 공상 과학 소설의 이미지를 떠올리게 합니다. 우리는 터미네이터의 로봇이나 아시모프의 슈퍼컴퓨터를 꿈꿉니다. 그러나 현실은 조금 더 산문적입니다. 여기에는 비즈니스 인텔리전스 및 분석 바로 가기와 같은 것들이 포함됩니다. 그들은 Deep Blue와 같은 슈퍼컴퓨터에서 시작된 꾸준한 발전의 선상에 있습니다. Deep Blue는 당시 체스 챔피언인 Gary Kasparov를 이긴 컴퓨터였습니다. 75테라플롭의 처리 능력을 갖추고 있어 슈퍼컴퓨터라고 불렸는데, 이는 넓은 바닥 공간에서 여러 개의 랙을 차지하는 것과 맞먹습니다.

오늘날 그래픽 카드는 약 70테라플롭의 처리 능력을 보유하고 있습니다. 컴퓨터에서 사용할 때 2000-3000 코어를 사용합니다. 비교해 보면 이 단일 GPU 칩은 기존 CPU 칩보다 최대 1000배 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다.

CPU와 GPU가 기존 기능에 추가된다는 점도 중요합니다. 우리는 그것들에 의지할 필요 없이 그들이 하는 모든 기능을 할 수 있습니다. 그러나 그들이 가져오는 이점은 모든 것을 더 쉽고 빠르게 만든다는 것입니다. 실제 우편물과 실제 우편물을 비교해보세요. 둘 다 할 수 있지만 후자가 의심할 여지 없이 더 빠르고 쉽습니다. 따라서 기계 학습은 우리가 하는 것과 동일한 작업을 증강된 환경에서 수행하는 것입니다. 기계는 우리가 평생 또는 그 이상이 걸리는 작업과 계산을 며칠 만에 수행할 수 있습니다.

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GPU 관련 머신러닝 사례

기계 학습은 다윈의 진화론에서 많이 차용합니다. 이전에 가장 간결하고 빠른 솔루션이 무엇인지 빅 데이터에 대한 모든 분석을 고려합니다. 향후 분석을 위해 이 반복을 저장합니다. 예를 들어 지역 비즈니스에서 지역 고객을 위한 데이터 세트를 분석하려고 합니다. 첫 번째 세트를 시작할 때 데이터가 무엇을 의미하는지 알 수 없습니다. 그러나 지속적인 구매를 기반으로 각 시뮬레이션을 비교하여 최고를 유지하고 나머지는 폐기할 수 있습니다.

Google 및 YouTube와 같은 온라인 사이트에서 이 기능을 자주 사용합니다. 과거 데이터를 가져와 추천 페이지 및 비디오에 대한 추세를 생성합니다. 예를 들어, 당신이 "귀여운 고양이 비디오"를 본다면, 기계는 사이트 패턴과 사용자 행동의 경험으로부터 당신 옆에 추천해야 할 것을 학습했습니다. 마찬가지로 지속적인 사용을 기반으로 추세를 설정하면 학습 내용에 반영됩니다. Amazon 및 Facebook과 같은 전자 상거래 사이트에서도 동일한 원칙이 적용됩니다. 축구 관련 제품을 검색하면 다음 광고가 표시됩니다.

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올바른 GPU 선택

우리가 확립한 GPU는 기계 학습에 더 잘 작동합니다. 하지만 GPU를 선택할 때도 필요에 가장 적합한 옵션을 선택해야 합니다. GPU를 선택할 때 결정적인 요소는 주로 수행해야 하는 계산 유형에 있습니다. GPU가 계산할 수 있는 위치의 수에 따라 수행할 수 있는 두 가지 유형의 정밀도 계산이 있습니다. 이를 단일 부동 소수점 및 이중 부동 소수점 정밀도 유형이라고 합니다.

단일 정밀도 부동 소수점은 64비트를 차지하는 이중 정밀도 부동 소수점에 비해 컴퓨터 메모리의 32비트를 차지합니다. 직관적으로 이중 정밀도 부동 소수점이 더 복잡한 계산을 수행할 수 있으므로 범위가 증가함을 보여줍니다. 그러나 같은 이유로 실행하려면 더 높은 등급의 카드가 필요하고 계산되는 데이터가 더 높은 수준의 수학을 기반으로 하는 경우가 많기 때문에 더 많은 시간이 걸립니다.

개발자가 아닌 경우 이러한 고급 기술을 사용하기 전에 재고해야 합니다. 모든 요구 사항에 맞는 하나의 크기는 없습니다. 각 컴퓨터는 분석해야 하는 데이터 세트를 기반으로 사용자 지정해야 합니다. 또한 전력 및 냉각과 같은 하드웨어 요구 사항도 중요한 고려 사항이며 200-300와트를 소모할 수 있습니다. 열이 결국 다른 장치에 영향을 줄 수 있으므로 생성된 열의 균형을 맞추기 위해 충분한 냉각 랙과 공기 냉각기가 있어야 합니다.

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