CPU vs GPU în Machine Learning? Ceea ce este Important

Pentru cei care sunt familiarizați cu tehnologiile, diferența dintre CPU și GPU este relativ simplă. Cu toate acestea, pentru a înțelege mai bine diferențele, trebuie să le enumerăm pentru a le aprecia pe deplin aplicațiile. În general, GPU-urile sunt folosite pentru a prelua funcții suplimentare față de ceea ce CPU-urile execută deja. În realitate, deși, adesea, GPU-ul este forța motrice din spatele învățării automate și al inteligenței artificiale. Să ne uităm acum la diferențele de bază dintreCPU și GPU în învățarea automată .

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

CPU vs GPU

CPU reprezintă unitatea centrală de procesare. Funcționează la fel ca creierul uman în corpurile noastre. Acesta ia forma unui microcip care este plasat pe placa de baza. Acesta primește date, execută comenzi și procesează informațiile pe care le trimit alte computere, dispozitive și componente software. În modul în care sunt create, procesoarele sunt cele mai bune pentru procesarea secvențială și procesarea scalară, ceea ce permite mai multe operațiuni diferite pe același set de date.

GPU este prescurtarea pentru Graphics Processing Unit. În majoritatea modelelor de computere, GPU-ul este integrat în procesor. Rolul său este de a avea grijă de procesele pe care procesorul nu le poate face, adică procesarea grafică intensă. În timp ce procesorul poate executa doar un număr limitat de comenzi, GPU poate gestiona mii de comenzi în paralel. Acest lucru se întâmplă deoarece procesează aceeași operațiune pe mai multe seturi de date. GPU-urile sunt construite pe arhitectura SIMD (Single Instruction Multiple Data) și folosesc procesare vectorială pentru a aranja intrările în fluxuri de date, astfel încât toate să poată fi procesate simultan.

Astfel, după ce am stabilit diferența de bază dintre CPU și GPU, am aflat că procesează diferite bucăți de date, iar acum ne putem uita la CPU vs GPU în învățarea automată .În timp ce procesoarele pot gestiona funcții grafice, GPU-urile sunt ideale pentru ele, deoarece sunt optimizate pentru calculul rapid necesar. Pentru redarea figurilor 3D în jocuri, GPU-urile au fost utilizate în principal până de curând. Cu toate acestea, datorită noilor cercetări asupra acestora, domeniul de aplicare s-a extins semnificativ.

Consultați Certificarea avansată upGrad în DevOps

Aplicarea graficii în învățarea automată

Învățarea automată și inteligența artificială invocă adesea imagini din science fiction în noi. Visăm la roboții lui Terminator sau la supercalculatoarele lui Asimov. Cu toate acestea, realitatea este ceva mai prozaică. Implica lucruri precum business intelligence și comenzi rapide de analiză. Ele sunt în linia de progresie constantă care a început de la supercomputere precum Deep Blue. Deep Blue a fost un computer care l-a învins pe Gary Kasparov, campionul la șah de atunci. A fost numit un supercomputer deoarece avea 75 de teraflopi de putere de procesare, care ocupa echivalentul mai multor rafturi pe un spațiu mare.

Astăzi, o placă grafică deține aproximativ 70 de teraflopi de putere de procesare. Când este folosit pe un computer, folosește 2000-3000 de nuclee. Prin comparație, acest singur cip GPU poate gestiona de până la 1000 de ori mai multe date decât un cip CPU tradițional.

De asemenea, este important să rețineți că procesoarele și GPU-urile se adaugă la capacitățile noastre existente. Am putea face toate funcțiile pe care le fac fără a fi nevoie să apelăm la ele. Dar beneficiul pe care îl aduc este că fac totul mai ușor și mai rapid. Gândiți-vă la corespondența fizică față de corespondența reală. Ambele se pot face, dar cea din urmă este, fără îndoială, mai rapidă și mai ușoară. Prin urmare, învățarea automată nu este altceva decât să facem aceeași muncă pe care o facem, dar într-un cadru augmentat. Mașinile pot face sarcini și calcule în câteva zile, care ne-ar lua o viață întreagă sau mai mult altfel.

Cele mai bune cursuri de învățare automată și cursuri AI online

Cazuri de învățare automată privind GPU-urile

Învățarea automată împrumută în mare măsură din Teoria Darwiniană a Evoluției. Ia în considerare orice analiză a datelor mari care a fost cea mai slabă și mai rapidă soluție anterior. Salvează această iterație pentru analize viitoare. De exemplu, o companie locală dorește să analizeze un set de date pentru clienții locali. Când începe primul set, nu va ști ce înseamnă vreuna dintre date. Dar, pe baza achizițiilor continue, fiecare simulare poate fi comparată pentru a păstra ce este mai bun și a arunca restul.

Site-urile online precum Google și YouTube folosesc adesea această funcție. Preia date istorice și creează o tendință bazată pe aceea pentru paginile și videoclipurile recomandate. De exemplu, dacă vizionați un „videoclip cu pisici drăguțe”, aparatul a învățat din experiența modelelor de site și a comportamentului utilizatorului ce ar trebui să vă recomande lângă dvs. În mod similar, odată ce vă stabiliți tendințele pe baza utilizării continue, acest lucru este inclus și în ceea ce învață. Același principiu funcționează pe site-urile de comerț electronic precum Amazon și Facebook. Dacă căutați produse legate de fotbal, următoarele reclame pe care le veți vedea sunt similare prin natura lor.

Abilități de învățare automată la cerere

Alegerea GPU-ului corect

GPU-urile, așa cum am stabilit, funcționează mai bine pentru învățarea automată. Dar chiar și atunci când selectăm un GPU, trebuie să alegem cea mai bună opțiune disponibilă pentru nevoile noastre. Factorul determinant la selectarea unui GPU este în primul rând tipul de calcule care trebuie făcute. Există două tipuri de calcule de precizie pe care un GPU le poate face în funcție de numărul de locuri în care poate face calcule. Acestea sunt cunoscute sub denumirea de tipuri de precizie Single Floating Point și Dual Floating Point.

Punctele mobile cu precizie unică ocupă 32 de biți de memorie a computerului, comparativ cu punctele mobile cu precizie dublă, care ocupă 64 de biți. În mod intuitiv, arată că punctele flotante de precizie dublă pot efectua calcule mai complexe și, prin urmare, au o rază de acțiune mai mare. Cu toate acestea, din același motiv, au nevoie de o notă mai mare a unui card pentru a rula și, de asemenea, necesită mai mult timp, deoarece adesea, datele care sunt calculate se bazează pe matematică de nivel superior.

Dacă nu sunteți un dezvoltator, ar trebui să vă reconsiderați înainte de a utiliza aceste tehnologii de vârf. Nicio dimensiune nu corespunde tuturor cerințelor. Fiecare computer trebuie personalizat pe baza setului de date care trebuie analizat. În plus, cerințele hardware, cum ar fi puterea și răcirea, sunt, de asemenea, considerații importante și pot folosi până la 200-300 de wați. Trebuie să existe suficiente rafturi de răcire și răcitoare de aer pentru a echilibra căldura generată, deoarece căldura poate ajunge să afecteze celelalte dispozitive.

Bloguri populare AI și ML și cursuri gratuite

La upGrad, certificatul nostru avansat în învățare automată și învățare profundă , oferit în colaborare cu IIIT-B, este un curs de 8 luni predat de experți din industrie pentru a vă oferi o idee reală despre cum funcționează învățarea profundă și învățarea automată. În acest curs, veți avea șansa de a învăța concepte importante despre învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată, cloud, rețelele neuronale și multe altele.

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru programul executiv postuniversitar în învățare automată și inteligență artificială