Неважно, кто вы, любой исследователь данных или энтузиаст машинного обучения, который пытался создать обучающую модель, которая будет работать в масштабе, в какой-то момент достигнет предела и начнет отставать. Вещи, которые раньше занимали минуты, начинают занимать часы или больше по мере того, как наборы данных становятся больше. Здесь на помощь приходит GPU.

Машинное обучение — это способность компьютерных систем учиться принимать решения и делать прогнозы на основе наблюдений и данных. Графический процессор — это специализированный процессор с расширенными возможностями математических вычислений, что делает его идеальным для моделей глубокого обучения. С графическим процессором время, необходимое для запуска модели, значительно меньше.

Почему бы просто не использовать мой процессор?

Если вы посмотрите на спецификации, то покажется, что ЦП лучше, чем ГП. Некоторые даже заходят так далеко, что говорят, что разница между процессором и графическим процессором заключается в том, что графические процессоры поддерживают лучшую обработку для видеоигр и фильмов с высоким разрешением, но это не так. Когда дело доходит до обработки конкретных рабочих нагрузок, их различия становятся более заметными.

ЦП выполняет большинство задач обработки для компьютера и должен быть быстрым и универсальным для этого. Процессоры созданы для выполнения любых необходимых задач, которые может выполнять типичный компьютер: доступ к хранилищу на жестком диске, регистрация входных данных, перемещение данных из кэша в память и так далее. Это означает, что процессоры могут быстро переключаться между несколькими задачами для поддержки более общих операций рабочей станции или даже суперкомпьютера. Графический процессор предназначен для рендеринга изображений и графики с высоким разрешением почти исключительно, что не требует большого переключения контекста. Вместо этого графические процессоры сосредотачиваются на параллелизме или разбиении сложных задач (таких как идентичные вычисления, используемые для создания эффектов освещения, затенения и текстур) на более мелкие подзадачи, которые могут непрерывно выполняться в тандеме. Это означает, что GPU будет работать быстрее, чем CPU, над задачами глубокого обучения, потому что он сосредоточен на одной задаче.

Зачем использовать GPU для моделирования

Графические процессоры оптимизированы для обучения моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения, поскольку они могут выполнять несколько вычислений одновременно. Наличие графического процессора также позволит вам не разгонять свой процессор и позволит ему обрабатывать большие объемы наборов данных. Это также позволяет сделать модель быстрее, чем без графического процессора.

Что вы должны искать в графическом процессоре

Высокая пропускная способность памяти

Графические процессоры принимают данные в параллельных операциях, поэтому они должны иметь высокую пропускную способность памяти. Более высокая пропускная способность с более высоким объемом видеопамяти обычно лучше, в зависимости от вашей работы.

Тензорные ядра

Тензорные ядра обеспечивают более быстрое умножение матриц в ядре. Не все графические процессоры поставляются с тензорными ядрами, но они встречаются чаще, даже в графических процессорах потребительского уровня.

Более значительная общая память

Графические процессоры с большим объемом кэш-памяти L1 могут увеличить скорость обработки данных, сделав данные более доступными, но это дороже. Графические процессоры с большим количеством кешей, как правило, предпочтительнее, но это компромисс между стоимостью и производительностью.

Соединение

Облачное или локальное решение, использующее графические процессоры для высокопроизводительных рабочих нагрузок, состоит из нескольких блоков, взаимосвязанных друг с другом. К сожалению, не все графические процессоры совместимы друг с другом, поэтому убедитесь, что используемые вами графические процессоры совместимы друг с другом.

Графические процессоры также можно использовать в облаке. Избавьтесь от всех хлопот, связанных с необходимостью знать, что есть что, и пусть Eden AI поможет вам достичь поставленных целей обработки. Отправьте нам письмо, и мы будем рады помочь, где это возможно. Свяжитесь с нами по адресу [email protected]