CPU против GPU в машинном обучении? Что важно

Для тех, кто знаком с технологиями, разница между процессором и графическим процессором относительно проста. Однако, чтобы лучше понять различия, мы должны перечислить их, чтобы полностью оценить их применение. Как правило, графические процессоры используются для выполнения дополнительных функций, которые уже выполняются центральными процессорами. В действительности, однако, часто именно графический процессор является движущей силой машинного обучения и искусственного интеллекта. Давайте теперь посмотрим на основные различия междупроцессором и графическим процессором в машинном обучении .

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

ЦП против графического процессора

ЦП означает центральный процессор. Он функционирует так же, как человеческий мозг в нашем теле. Он имеет форму микросхемы, которая размещается на материнской плате. Он получает данные, выполняет команды и обрабатывает информацию, которую отправляют другие компьютеры, устройства и программные компоненты. По способу создания процессоры лучше всего подходят для последовательной обработки и скалярной обработки, что позволяет выполнять несколько различных операций с одним и тем же набором данных.

GPU — это сокращение от Graphics Processing Unit. В большинстве моделей компьютеров GPU интегрирован в CPU. Его роль заключается в том, чтобы заботиться о процессах, которые ЦП не может выполнять, т. е. об интенсивной обработке графики. В то время как ЦП может выполнять только ограниченное количество команд, ГП может параллельно управлять тысячами команд. Это происходит потому, что он обрабатывает одну и ту же операцию с несколькими наборами данных. Графические процессоры построены на архитектуре Single Instruction Multiple Data (SIMD) и используют векторную обработку для организации входных данных в потоки данных, чтобы все они могли обрабатываться одновременно.

Таким образом, установив основное различие между ЦП и ГП, мы узнали, что они обрабатывают разные фрагменты данных, и теперь мы можем посмотреть на ЦП и ГП в машинном обучении .В то время как центральные процессоры могут выполнять графические функции, графические процессоры идеально подходят для них, поскольку они оптимизированы для требуемых быстрых вычислений. Для рендеринга 3D-фигур в играх до недавнего времени в основном использовались графические процессоры. Однако благодаря новым исследованиям область их применения значительно расширилась.

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

Применение графики в машинном обучении

Машинное обучение и искусственный интеллект часто вызывают в нас образы из научной фантастики. Нам снятся роботы Терминатора или суперкомпьютеры Азимова. Однако реальность несколько прозаичнее. Это включает в себя такие вещи, как бизнес-аналитика и ярлыки аналитики. Они находятся на пути устойчивого развития, которое началось с таких суперкомпьютеров, как Deep Blue. Deep Blue был компьютером, который обыграл Гэри Каспарова, тогдашнего чемпиона по шахматам. Его называли суперкомпьютером, потому что его вычислительная мощность составляла 75 терафлопс, что равнялось нескольким стойкам на большой площади.

Сегодня видеокарта имеет вычислительную мощность около 70 терафлопс. При использовании на компьютере он использует 2000-3000 ядер. Для сравнения: этот единственный чип GPU может обрабатывать до 1000 раз больше данных, чем традиционный чип CPU.

Также важно отметить, что ЦП и ГП расширяют наши существующие возможности. Мы могли бы выполнять все их функции, не прибегая к ним. Но польза, которую они приносят, заключается в том, что они делают все проще и быстрее. Подумайте о физической почте по сравнению с реальной почтой. Можно сделать и то, и другое, но последнее, несомненно, быстрее и проще. Следовательно, машинное обучение — это не что иное, как выполнение той же работы, что и мы, но в дополненной обстановке. Машины могут выполнять задачи и вычисления за считанные дни, на которые в противном случае у нас ушла бы целая жизнь или даже больше.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

Случаи машинного обучения, касающиеся графических процессоров

Машинное обучение во многом заимствовано из дарвиновской теории эволюции. При любом анализе больших данных учитывается, что раньше было самым экономичным и быстрым решением. Он сохраняет эту итерацию для будущего анализа. Например, местный бизнес хочет проанализировать набор данных для местных клиентов. Когда он начнет первый набор, он не будет знать, что означают какие-либо данные. Но на основе продолжающихся покупок каждую симуляцию можно сравнить, чтобы сохранить лучшее и отбросить остальное.

Онлайн-сайты, такие как Google и YouTube, часто используют эту функцию. Он берет исторические данные и на их основе создает тренд для рекомендуемых страниц и видео. Например, если вы смотрите «видео с милым котом», машина на опыте шаблонов сайта и поведения пользователей научилась тому, что она должна рекомендовать рядом с вами. Точно так же, когда вы устанавливаете свои тенденции на основе постоянного использования, это также учитывается в том, что они узнают. Тот же принцип работает на сайтах электронной коммерции, таких как Amazon и Facebook. Если вы ищете товары, связанные с футболом, следующая реклама, которую вы увидите, будет похожа на нее.

Востребованные навыки машинного обучения

Правильный выбор графического процессора

Графические процессоры, как мы установили, лучше подходят для машинного обучения. Но даже при выборе графического процессора мы должны выбрать лучший из доступных вариантов для наших нужд. Определяющим фактором при выборе графического процессора в первую очередь является тип вычислений, которые необходимо выполнить. Существует два типа вычислений точности, которые может выполнять графический процессор, в зависимости от количества мест, до которых он может выполнять вычисления. Они известны как типы точности с одинарной плавающей запятой и с двойной плавающей запятой.

Операции с плавающей запятой одинарной точности занимают 32 бита компьютерной памяти по сравнению с операциями с плавающей запятой двойной точности, которые занимают 64 бита. Интуитивно это показывает, что числа с плавающей запятой двойной точности могут выполнять более сложные вычисления и, следовательно, имеют увеличенный диапазон. Однако по той же причине для их запуска требуется карта более высокого класса, а также требуется больше времени, поскольку часто вычисляемые данные основаны на математике более высокого уровня.

Если вы сами не разработчик, вам следует подумать, прежде чем заниматься этими передовыми технологиями. Ни один размер не подходит для всех требований. Каждый компьютер необходимо настроить на основе набора данных, который необходимо проанализировать. Кроме того, требования к оборудованию, такие как мощность и охлаждение, также являются важными факторами и могут потреблять от 200 до 300 Вт. Необходимо наличие достаточного количества охлаждающих стоек и воздухоохладителей, чтобы сбалансировать выделяемое тепло, потому что тепло может в конечном итоге повлиять на другие ваши устройства.

Популярные блоги об искусственном интеллекте и машинном обучении и бесплатные курсы

В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.

Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на участие в программе Executive Post Graduate Program в области машинного обучения и искусственного интеллекта