CPU vs GPU em Machine Learning? O que é importante

Para quem está familiarizado com as tecnologias, a diferença entre CPU e GPU é relativamente simples. No entanto, para entender melhor as diferenças, devemos enumerá-las para apreciar plenamente suas aplicações. Geralmente, as GPUs são usadas para assumir funções adicionais ao que as CPUs já executam. Na realidade, porém, muitas vezes, é a GPU que é a força motriz por trás do aprendizado de máquina e da Inteligência Artificial. Vejamos agora as principais diferenças entreCPU e GPU no aprendizado de máquina .

Inscreva-se no Curso de Machine Learning das melhores universidades do mundo. Ganhe programas de mestrado, PGP executivo ou certificado avançado para acelerar sua carreira.

CPU x GPU

CPU significa Unidade Central de Processamento. Ele funciona da mesma forma que o cérebro humano faz em nossos corpos. Ele assume a forma de um microchip que é colocado na placa-mãe. Ele recebe dados, executa comandos e processa informações enviadas por outros computadores, dispositivos e componentes de software. Na forma como são criadas, as CPUs são melhores para processamento sequencial e escalar, o que permite várias operações diferentes no mesmo conjunto de dados.

GPU é a abreviação de Graphics Processing Unit. Na maioria dos modelos de computador, a GPU é integrada à CPU. Sua função é cuidar de processos que a CPU não consegue, ou seja, intenso processamento gráfico. Enquanto a CPU pode executar apenas um número limitado de comandos, a GPU pode gerenciar milhares de comandos em paralelo. Isso acontece porque ele está processando a mesma operação em vários conjuntos de dados. As GPUs são construídas na arquitetura SIMD (Single Instruction Multiple Data) e empregam processamento vetorial para organizar entradas em fluxos de dados para que todos possam ser processados ​​de uma só vez.

Assim, tendo estabelecido a principal diferença entre CPU e GPU, aprendemos que eles processam diferentes partes de dados e agora podemos olhar para CPU versus GPU no aprendizado de máquina .Embora as CPUs possam lidar com funções gráficas, as GPUs são ideais para elas, pois são otimizadas para a computação acelerada necessária. Para a renderização de figuras 3D em jogos, as GPUs foram usadas principalmente até muito recentemente. No entanto, devido a novas pesquisas sobre eles, a área de aplicação ampliou-se significativamente.

Confira a Certificação Avançada da upGrad em DevOps

A aplicação de gráficos no aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina e a inteligência artificial costumam invocar imagens da ficção científica em nós. Sonhamos com os robôs do Exterminador do Futuro ou com os supercomputadores de Asimov. No entanto, a realidade é um pouco mais prosaica. Envolve coisas como inteligência de negócios e atalhos analíticos. Eles estão na linha de progressão constante que começou com supercomputadores como o Deep Blue. Deep Blue foi um computador que venceu Gary Kasparov, o então campeão de xadrez. Ele foi chamado de supercomputador porque tinha 75 teraflops de poder de processamento, o que ocupava o equivalente a vários racks em um grande espaço físico.

Hoje, uma placa gráfica possui cerca de 70 teraflops de poder de processamento. Quando usado em um computador, ele usa 2.000 a 3.000 núcleos. A título de comparação, este único chip de GPU pode lidar com até 1000 vezes mais dados do que um chip de CPU tradicional.

Também é importante observar que CPUs e GPUs aumentam nossos recursos existentes. Poderíamos fazer todas as funções que eles fazem sem ter que recorrer a eles. Mas o benefício que trazem é que tornam tudo mais fácil e rápido. Pense em correio físico versus correio real. Ambos podem ser feitos, mas o último é sem dúvida mais rápido e fácil. Portanto, o aprendizado de máquina nada mais é do que fazer o mesmo trabalho que estamos fazendo, mas em um ambiente aumentado. As máquinas podem fazer tarefas e cálculos em questão de dias que nos levariam uma vida inteira ou mais.

Melhores cursos de aprendizado de máquina e cursos de IA on-line

Casos de Machine Learning sobre GPUs

O aprendizado de máquina se baseia fortemente na Teoria Darwiniana da Evolução. Ele leva em consideração qualquer análise em big data qual era a solução mais enxuta e rápida anteriormente. Ele salva essa iteração para análise futura. Por exemplo, uma empresa local deseja analisar um conjunto de dados para clientes locais. Quando começar o primeiro conjunto, não saberá o que significa qualquer um dos dados. Mas com base nas compras contínuas, cada simulação pode ser comparada para manter o melhor e descartar o restante.

Sites online como Google e YouTube usam esse recurso com frequência. Ele pega dados históricos e cria uma tendência com base nisso para páginas e vídeos recomendados. Por exemplo, se você assistir a um “vídeo de gato fofo”, a máquina aprendeu com a experiência dos padrões do site e do comportamento do usuário o que deve recomendar a você. Da mesma forma, uma vez que você estabelece suas tendências com base no uso contínuo, isso também é levado em consideração no que eles aprendem. Esse mesmo princípio está em vigor em sites de comércio eletrônico como Amazon e Facebook. Se você pesquisar produtos relacionados ao futebol, os próximos anúncios que você verá são de natureza semelhante a ele.

Habilidades de aprendizado de máquina sob demanda

Escolhendo a GPU correta

As GPUs, como estabelecemos, funcionam melhor para aprendizado de máquina. Mas mesmo ao selecionar uma GPU, devemos escolher a melhor opção disponível para nossas necessidades. O fator determinante ao selecionar uma GPU está principalmente no tipo de cálculos que precisam ser feitos. Existem dois tipos de cálculos de precisão que uma GPU pode fazer, dependendo do número de lugares em que pode fazer cálculos. Estes são conhecidos como tipos de precisão de Ponto Flutuante Único e Ponto Flutuante Duplo.

Os Pontos Flutuantes de Precisão Simples ocupam 32 bits de memória do computador em comparação com os Pontos Flutuantes de Precisão Dupla, que ocupam 64 bits. Intuitivamente, mostra que os Pontos Flutuantes de Precisão Dupla podem realizar cálculos mais complexos e, portanto, ter um alcance maior. No entanto, pelo mesmo motivo, eles exigem um cartão de grau mais alto para serem executados e também levam mais tempo porque, muitas vezes, os dados computados são baseados em matemática de nível superior.

Se você não é um desenvolvedor, deve reconsiderar antes de optar por essas tecnologias de ponta. Nenhum tamanho atende a todos os requisitos. Cada computador precisa ser personalizado com base no conjunto de dados que precisa ser analisado. Além disso, os requisitos de hardware, como energia e resfriamento, também são considerações importantes e podem consumir entre 200 e 300 watts. Racks de resfriamento e resfriadores de ar suficientes precisam estar presentes para equilibrar o calor gerado porque o calor pode acabar afetando seus outros dispositivos.

Blogs populares de IA e ML e cursos gratuitos

No upGrad, nosso Certificado Avançado em Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo , oferecido em colaboração com o IIT-B, é um curso de 8 meses ministrado por especialistas do setor para dar a você uma ideia real de como o aprendizado profundo e o aprendizado de máquina funcionam. Neste curso, você terá a chance de aprender conceitos importantes sobre aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional, nuvem, redes neurais e muito mais.

Confira a página do curso e inscreva-se logo!

Prepare-se para uma Carreira do Futuro

Inscreva-se no Programa Executivo de Pós-Graduação em Aprendizado de Máquina e IA