CPU vs GPU ในการเรียนรู้ของเครื่อง? ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญ

สำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับเทคโนโลยี ความแตกต่างระหว่าง CPU และ GPU นั้นค่อนข้างง่าย อย่างไรก็ตาม เพื่อให้เข้าใจความแตกต่างได้ดียิ่งขึ้น เราต้องแจกแจงเพื่อชื่นชมการใช้งานอย่างเต็มที่ โดยทั่วไปแล้ว GPU จะใช้เพื่อเพิ่มฟังก์ชันให้กับสิ่งที่ CPU ดำเนินการอยู่แล้ว ในความเป็นจริงบ่อยครั้ง GPU เป็นแรงผลักดันที่อยู่เบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ ให้เราดูความแตกต่างหลักระหว่าง CPUกับ GPU ในการเรียนรู้ของเครื่อง

ลงทะเบียนเรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ

CPU กับ GPU

CPU ย่อมาจาก Central Processing Unit มันทำหน้าที่เหมือนกับสมองของมนุษย์ในร่างกายของเรา มันอยู่ในรูปของไมโครชิปที่วางอยู่บนเมนบอร์ด รับข้อมูล ดำเนินการคำสั่ง และประมวลผลข้อมูลที่คอมพิวเตอร์ อุปกรณ์ และส่วนประกอบซอฟต์แวร์อื่นๆ ส่งมา ในวิธีการสร้าง CPU นั้นดีที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบลำดับและการประมวลผลแบบสเกลาร์ ซึ่งช่วยให้สามารถดำเนินการต่างๆ ได้หลายชุดในชุดข้อมูลเดียวกัน

GPU ย่อมาจากหน่วยประมวลผลกราฟิก ในคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ GPU จะรวมเข้ากับ CPU มีหน้าที่ดูแลกระบวนการที่ CPU ไม่สามารถทำได้ เช่น การประมวลผลกราฟิกที่รุนแรง ในขณะที่ CPU สามารถดำเนินการคำสั่งได้เพียงจำนวนจำกัด แต่ GPU สามารถจัดการคำสั่งนับพันพร้อมกันได้ สิ่งนี้เกิดขึ้นเนื่องจากกำลังประมวลผลการดำเนินการเดียวกันบนข้อมูลหลายชุด GPU สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Single Instruction Multiple Data (SIMD) และใช้การประมวลผลแบบเวกเตอร์เพื่อจัดเรียงอินพุตลงในสตรีมข้อมูลเพื่อให้สามารถประมวลผลทั้งหมดได้ในคราวเดียว

ดังนั้น เมื่อสร้างความแตกต่างหลักระหว่าง CPU และ GPU แล้ว เราได้เรียนรู้ว่าพวกมันประมวลผลชิ้นส่วนข้อมูลที่แตกต่างกัน และตอนนี้เราสามารถดู CPU กับ GPU ในแมชชีนเลิร์นนิง ได้แม้ว่า CPU จะสามารถรองรับฟังก์ชันกราฟิกได้ แต่ GPU ก็เหมาะอย่างยิ่งเนื่องจากได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการคำนวณที่รวดเร็ว สำหรับการเรนเดอร์ตัวเลข 3 มิติในเกม GPUs ถูกใช้เป็นหลักจนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากการวิจัยใหม่เกี่ยวกับพวกเขา พื้นที่การใช้งานจึงกว้างขึ้นอย่างมาก

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

การประยุกต์ใช้กราฟิกในการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์มักจะเรียกภาพจากนิยายวิทยาศาสตร์ในตัวเรา เราฝันถึงหุ่นยนต์ของ Terminator หรือซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของ Asimov อย่างไรก็ตาม ความจริงนั้นธรรมดากว่าเล็กน้อย มันเกี่ยวข้องกับสิ่งต่าง ๆ เช่นข่าวกรองธุรกิจและทางลัดการวิเคราะห์ พวกเขาอยู่ในแนวของความก้าวหน้าที่มั่นคงซึ่งเริ่มต้นจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์อย่าง Deep Blue Deep Blue เป็นคอมพิวเตอร์ที่เอาชนะ Gary Kasparov ซึ่งเป็นแชมป์หมากรุกในขณะนั้น มันถูกเรียกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพราะมีกำลังการประมวลผล 75 เทราฟลอป ซึ่งกินพื้นที่เทียบเท่ากับชั้นวางหลายชั้นบนพื้นขนาดใหญ่

ทุกวันนี้ การ์ดแสดงผลมีกำลังการประมวลผลประมาณ 70 เทราฟลอป เมื่อใช้งานบนคอมพิวเตอร์ จะใช้ 2,000-3,000 คอร์ จากการเปรียบเทียบ ชิป GPU ตัวเดียวนี้สามารถจัดการข้อมูลได้มากกว่าชิป CPU ทั่วไปถึง 1,000 เท่า

สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่า CPU และ GPU เพิ่มความสามารถที่มีอยู่ของเรา เราสามารถทำหน้าที่ทั้งหมดที่พวกเขาทำได้โดยไม่ต้องใช้พวกเขา แต่ประโยชน์ที่ได้รับคือทำให้ทุกอย่างง่ายขึ้นและเร็วขึ้น ลองนึกถึงจดหมายจริงกับจดหมายจริง สามารถทำได้ทั้งสองอย่าง แต่อย่างหลังเร็วกว่าและง่ายกว่าอย่างไม่ต้องสงสัย ดังนั้น แมชชีนเลิร์นนิงจึงเป็นเพียงการทำงานแบบเดียวกับที่เรากำลังทำอยู่แต่อยู่ในสภาพแวดล้อมที่เพิ่มขึ้น เครื่องจักรสามารถทำงานและคำนวณได้ภายในเวลาไม่กี่วัน ซึ่งจะใช้เวลาตลอดชีวิตหรือนานกว่านั้น

สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและหลักสูตร AI ออนไลน์

กรณีการเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับ GPU

การเรียนรู้ของเครื่องยืมอย่างมากจากทฤษฎีวิวัฒนาการของดาร์วิน โดยคำนึงถึงการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ว่าโซลูชันที่น้อยที่สุดและเร็วที่สุดก่อนหน้านี้คืออะไร บันทึกการวนซ้ำนี้สำหรับการวิเคราะห์ในอนาคต ตัวอย่างเช่น ธุรกิจในท้องถิ่นต้องการวิเคราะห์ชุดข้อมูลสำหรับลูกค้าในท้องถิ่น เมื่อเริ่มชุดแรกจะไม่รู้ว่าข้อมูลนั้นหมายถึงอะไร แต่ขึ้นอยู่กับการซื้ออย่างต่อเนื่อง การจำลองแต่ละรายการสามารถเปรียบเทียบได้เพื่อรักษาสิ่งที่ดีที่สุดและละทิ้งส่วนที่เหลือ

เว็บไซต์ออนไลน์ เช่น Google และ YouTube ใช้คุณลักษณะนี้บ่อยครั้ง ใช้ข้อมูลประวัติและสร้างแนวโน้มตามนั้นสำหรับหน้าและวิดีโอแนะนำ ตัวอย่างเช่น หากคุณดู "วิดีโอแมวน่ารัก" เครื่องจะได้เรียนรู้จากประสบการณ์เกี่ยวกับรูปแบบเว็บไซต์และพฤติกรรมของผู้ใช้ว่าควรแนะนำอะไรถัดจากคุณ ในทำนองเดียวกัน เมื่อคุณสร้างแนวโน้มตามการใช้งานอย่างต่อเนื่อง สิ่งนั้นก็จะถูกนำมาพิจารณาในสิ่งที่พวกเขาเรียนรู้ด้วย หลักการเดียวกันนี้ใช้ได้กับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเช่น Amazon และ Facebook หากคุณค้นหาผลิตภัณฑ์เกี่ยวกับฟุตบอล โฆษณาถัดไปที่คุณจะเห็นจะมีลักษณะคล้ายคลึงกัน

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ

การเลือก GPU ที่ถูกต้อง

ตามที่เราสร้างขึ้น GPU ทำงานได้ดีขึ้นสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ถึงแม้จะเลือก GPU เราก็ต้องเลือกตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับความต้องการของเรา ปัจจัยที่กำหนดเมื่อเลือก GPU นั้นขึ้นอยู่กับประเภทของการคำนวณที่ต้องทำเป็นหลัก การคำนวณอย่างแม่นยำมี 2 ประเภทที่ GPU สามารถทำได้ ขึ้นอยู่กับจำนวนตำแหน่งที่สามารถคำนวณได้ สิ่งเหล่านี้เรียกว่าประเภทความแม่นยำของจุดลอยตัวเดี่ยวและจุดลอยตัวคู่

Single Precision Floating Points ใช้หน่วยความจำคอมพิวเตอร์ 32 บิต เมื่อเทียบกับ Dual Precision Floating Points ซึ่งใช้ 64 บิต แสดงให้เห็นโดยสัญชาตญาณว่า Dual Precision Floating Points สามารถดำเนินการคำนวณที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ ดังนั้นจึงมีช่วงเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ด้วยเหตุผลเดียวกัน พวกเขาต้องการการ์ดที่มีเกรดสูงกว่าจึงจะรันได้ และใช้เวลามากขึ้นด้วย เพราะบ่อยครั้ง ข้อมูลที่ถูกคำนวณจะขึ้นอยู่กับคณิตศาสตร์ระดับสูง

หากคุณไม่ใช่นักพัฒนาด้วยตัวเอง คุณควรพิจารณาใหม่อีกครั้งก่อนที่จะเลือกใช้เทคโนโลยีระดับไฮเอนด์เหล่านี้ ไม่มีขนาดเดียวที่เหมาะกับทุกความต้องการ คอมพิวเตอร์แต่ละเครื่องจำเป็นต้องปรับแต่งตามชุดข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์ นอกจากนี้ ความต้องการด้านฮาร์ดแวร์ เช่น พลังงานและการระบายความร้อนก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน และสามารถใช้งานได้ระหว่าง 200-300 วัตต์ ต้องมีชั้นวางระบายความร้อนและเครื่องทำความเย็นอากาศที่เพียงพอเพื่อสร้างความสมดุลของความร้อนที่เกิดขึ้น เนื่องจากความร้อนอาจส่งผลต่ออุปกรณ์อื่นๆ ของคุณได้

บล็อก AI และ ML ยอดนิยม & หลักสูตรฟรี

ที่ upGrad ใบรับรองขั้นสูงของเราในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งนำเสนอโดยความร่วมมือกับ IIIT-B เป็นหลักสูตร 8 เดือนที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณได้แนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร ในหลักสูตรนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้แนวคิดที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ คลาวด์ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ

ตรวจสอบหน้าหลักสูตรและสมัครเรียนเร็ว ๆ นี้!

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครสำหรับ Executive Post Graduate Program in Machine Learning & AI