CPU vs GPU w uczeniu maszynowym? Co jest ważne

Dla tych, którzy są zaznajomieni z technologiami, różnica między procesorem a GPU jest stosunkowo prosta. Aby jednak lepiej zrozumieć różnice, musimy je wyliczyć, aby w pełni docenić ich zastosowania. Ogólnie rzecz biorąc, procesory graficzne są używane do przejmowania dodatkowych funkcji w stosunku do tego, co już wykonują procesory. W rzeczywistości jednak często to GPU jest siłą napędową uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Przyjrzyjmy się teraz podstawowym różnicom międzyCPU a GPU w uczeniu maszynowym .

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Procesor kontra GPU

CPU oznacza jednostkę centralną. Działa podobnie jak ludzki mózg w naszych ciałach. Ma postać mikroczipa, który umieszcza się na płycie głównej. Odbiera dane, wykonuje polecenia i przetwarza informacje wysyłane przez inne komputery, urządzenia i komponenty oprogramowania. W sposobie ich tworzenia procesory najlepiej nadają się do przetwarzania sekwencyjnego i skalarnego, co umożliwia wiele różnych operacji na tym samym zbiorze danych.

GPU to skrót od jednostki przetwarzania grafiki. W większości modeli komputerów GPU jest zintegrowane z procesorem. Jego rolą jest zajęcie się procesami, których procesor nie może, czyli intensywnym przetwarzaniem grafiki. Podczas gdy procesor może wykonywać tylko ograniczoną liczbę poleceń, GPU może równolegle zarządzać tysiącami poleceń. Dzieje się tak, ponieważ przetwarza tę samą operację na wielu zestawach danych. Procesory graficzne są zbudowane w oparciu o architekturę pojedynczej instrukcji wielu danych (SIMD) i wykorzystują przetwarzanie wektorowe do organizowania danych wejściowych w strumienie danych, tak aby wszystkie mogły być przetwarzane jednocześnie.

Tak więc, po ustaleniu podstawowej różnicy między procesorem a procesorem graficznym, dowiedzieliśmy się, że przetwarzają one różne fragmenty danych, a teraz możemy przyjrzeć się procesorowi i procesorowi graficznemu w uczeniu maszynowym .Podczas gdy procesory mogą obsługiwać funkcje graficzne, procesory graficzne są dla nich idealne, ponieważ są zoptymalizowane pod kątem wymaganych szybkich obliczeń. Do renderowania figur 3D w grach GPU były używane głównie do niedawna. Jednak dzięki nowym badaniom nad nimi obszar zastosowań znacznie się poszerzył.

Sprawdź zaawansowaną certyfikację upGrad w DevOps

Zastosowanie grafiki w uczeniu maszynowym

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja często przywołują w nas obrazy z science fiction. Marzymy o robotach Terminatora lub superkomputerach Asimova. Rzeczywistość jest jednak nieco bardziej prozaiczna. Obejmuje takie rzeczy, jak Business Intelligence i skróty analityczne. Są na linii stałego postępu, który rozpoczął się od superkomputerów, takich jak Deep Blue. Deep Blue był komputerem, który pokonał ówczesnego mistrza szachowego Gary'ego Kasparowa. Nazywano go superkomputerem, ponieważ miał 75 teraflopów mocy obliczeniowej, co zajmowało równowartość kilku szaf na dużej powierzchni.

Obecnie karta graficzna ma około 70 teraflopów mocy obliczeniowej. Używany na komputerze wykorzystuje 2000-3000 rdzeni. Dla porównania, ten pojedynczy układ GPU może obsłużyć do 1000 razy więcej danych niż tradycyjny układ CPU.

Należy również zauważyć, że procesory i karty graficzne zwiększają nasze obecne możliwości. Moglibyśmy wykonywać wszystkie funkcje, które oni wykonują, bez konieczności uciekania się do nich. Ale korzyścią, jaką przynoszą, jest to, że sprawiają, że wszystko jest łatwiejsze i szybsze. Pomyśl o poczcie fizycznej w porównaniu z rzeczywistą pocztą. Można zrobić jedno i drugie, ale drugie jest niewątpliwie szybsze i łatwiejsze. Dlatego uczenie maszynowe to nic innego jak wykonywanie tej samej pracy, co my, ale w rozszerzonym otoczeniu. Maszyny mogą wykonywać zadania i obliczenia w ciągu kilku dni, które w przeciwnym razie zajęłyby nam całe życie lub dłużej.

Najlepsze kursy uczenia maszynowego i kursy AI online

Przypadki uczenia maszynowego dotyczące procesorów graficznych

Uczenie maszynowe czerpie wiele z darwinowskiej teorii ewolucji. Bierze pod uwagę wszelkie analizy dotyczące dużych zbiorów danych, jakie było wcześniej najbardziej odchudzone i najszybsze rozwiązanie. Zapisuje tę iterację do przyszłej analizy. Na przykład lokalna firma chce przeanalizować zestaw danych dla lokalnych klientów. Kiedy rozpocznie pierwszy zestaw, nie będzie wiedział, co oznaczają jakiekolwiek dane. Ale na podstawie ciągłych zakupów każdą symulację można porównać, aby zachować najlepsze i odrzucić resztę.

Witryny internetowe, takie jak Google i YouTube, często korzystają z tej funkcji. Pobiera dane historyczne i na ich podstawie tworzy trend dla polecanych stron i filmów. Na przykład, jeśli oglądasz „film ze słodkim kotem”, maszyna nauczyła się na podstawie wzorców witryn i zachowań użytkowników, co powinna ci polecić. Podobnie, gdy ustalisz swoje trendy na podstawie ciągłego użytkowania, zostanie to również uwzględnione w tym, czego się nauczą. Ta sama zasada działa w witrynach handlu elektronicznego, takich jak Amazon i Facebook. Jeśli szukasz produktów związanych z piłką nożną, kolejne reklamy, które zobaczysz, będą miały podobny charakter.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

Wybór właściwego GPU

Procesory graficzne, jak ustaliliśmy, działają lepiej w przypadku uczenia maszynowego. Ale nawet wybierając GPU, musimy wybrać najlepszą dostępną opcję dla naszych potrzeb. Decydującym czynnikiem przy wyborze GPU jest przede wszystkim rodzaj obliczeń, które należy wykonać. Istnieją dwa rodzaje precyzyjnych obliczeń, które GPU może wykonać w zależności od liczby miejsc, do których może wykonać obliczenia. Są one znane jako typy precyzyjne typu Single Floating Point i Dual Floating Point.

Punkty zmiennoprzecinkowe pojedynczej precyzji zajmują 32 bity pamięci komputera w porównaniu z punktami zmiennoprzecinkowymi podwójnej precyzji, które zajmują 64 bity. Intuicyjnie pokazuje, że zmiennoprzecinkowe punkty podwójnej precyzji mogą wykonywać bardziej złożone obliczenia, a zatem mają większy zasięg. Jednak z tego samego powodu wymagają wyższej klasy karty do działania, a także zajmują więcej czasu, ponieważ często obliczane dane są oparte na matematyce wyższego poziomu.

Jeśli sam nie jesteś programistą, powinieneś ponownie rozważyć, zanim zdecydujesz się na te zaawansowane technologie. Żaden rozmiar nie pasuje do wszystkich wymagań. Każdy komputer musi być dostosowany w oparciu o zestaw danych, który ma być analizowany. Ponadto ważne są również wymagania sprzętowe, takie jak zasilanie i chłodzenie, które mogą zużywać od 200 do 300 watów. Aby zrównoważyć wytwarzane ciepło, musi być wystarczająca liczba stojaków chłodzących i chłodnic powietrza, ponieważ ciepło może ostatecznie wpłynąć na inne urządzenia.

Popularne blogi AI i ML oraz bezpłatne kursy

W upGrad, nasz zaawansowany certyfikat w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się , oferowany we współpracy z IIIT-B, to 8-miesięczny kurs prowadzony przez ekspertów branżowych, który daje rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działa uczenie głębokie i uczenie maszynowe. Na tym kursie będziesz miał okazję poznać ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, widzenia komputerowego, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i szybko się zapisz!

Przygotuj się na karierę przyszłości

Złóż wniosek o przyjęcie na studia podyplomowe dla kadry kierowniczej w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji