Sisältö
Esittäjä: AltaML
K:
Miksi grafiikkakäsittely-yksiköt (GPU) ovat tärkeitä syvällisessä oppimisessa?
V:
Graafisten prosessointiyksiköiden (GPU) käytöllä on erityinen merkitys syvän oppimisen kentällä. Syynä on syväoppimisjärjestelmien perustaminen ja niiden tarkoitus.
Asiantuntijat määrittelevät syvän oppimisen tyyppiseksi koneoppimiseksi, jossa algoritmit käyttävät useita kerroksia progressiiviseen data-analyysiin.
Jotkut mainitsevat tiettyjä esimerkkejä, kuten konvoluutiohermosverkot (CNN: t), joiden eri kerrokset sisältävät maksimaalisen yhdistämisen, suodattamisen, pehmusteen, juoksutuksen ja muut tehtävät.
Laajemmassa merkityksessä asiat, kuten kuvankäsittely ja luonnollisen kielen prosessointi, tukeutuvat monivaiheisiin, monialgoritmitoimenpiteisiin, joista monet muistuttavat neuroverkkoja, joiden koneoppimisen ammattilaiset oppivat tunnistamaan ja analysoimaan.
Kuten aiemmassa artikkelissa olemme todenneet, GPU: t arvostetaan yleensä koneoppimisessa niiden rinnakkaiskäsittelykyvyn vuoksi. Koneoppimisen edetessä myös laitteistomaailma eteni ideasta yksittäisestä vahvasta CPU-ytimestä useisiin yksiköihin, joissa tapahtuu rinnakkaisprosessointi, joka pystyy paremmin käsittelemään suuria määriä laskennallista työtä nopeasti.
Syväoppimisjärjestelmissä, jotka kattavat korkeamman tason generatiiviset mallit, kuten syvän uskon verkostot, Boltzmann-koneet ja kaikutilajärjestelmät, on erityinen tarve rinnakkaisprosessoinnille ja erikoistuneelle ydinsuunnittelulle. Voisit sanoa, että GPU: ien käyttö on jonkin verran samankaltaista kuin Advanced RISC Machines -sovellusten käyttö joissakin muissa käsittelylajeissa - että sirujen mukauttaminen tiettyyn käyttöön on paljon järkevää.
GPU: n hyödyllisyyden lisäksi syvässä oppimisessa näet myös nämä samantyyppiset prosessorit tulevat suosituiksi siirtyessä kohti perustavanlaatuista muutosta laskentarakenteessa, joka tunnetaan kvanttilaskennana.
Tässäkin taas laskentatehon monimutkaisuus ja korkeamman tason järjestys vaativat rinnakkaisprosessointikyvyn. Kvanttilaskennassa perinteiset bitit korvataan kviteillä, joiden arvo voi olla 1, 0 tai määrittelemätön yhdistelmä. Tällainen ”Schroedingerin bitti” muodostaa perustan laskentamallille, joka voi kääntää IT: n maailman päähänsä.
Niille, jotka ovat kiinnostuneita nousevasta teknologiasta, on avainta seurata GPU: ien ja niiden seuraajien käyttöä sellaisissa järjestelmissä kuin syväoppimisverkot ja kvanttilaskennan asetukset. Monien asiantuntijoiden mukaan nämä molemmat ovat lapsenkengissä ja kypsyvät ja tuottavat tulosta tulevina vuosina.
