GPU (Графический процессор)

Графический процессор (GPU) - это специализированный тип процессора, изначально предназначенный для быстрого манипулирования и изменения памяти с целью ускорения создания изображений в кадровом буфере, предназначенном для вывода на устройство отображения. Хотя изначально GPU разрабатывались для рендеринга графики в играх и дизайне, они стали незаменимы в области искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML). Благодаря своей архитектуре параллельной обработки данных они исключительно хорошо подходят для вычислительно интенсивных задач, необходимых для обучения сложных моделей глубокого обучения и быстрого вывода результатов.

Важность в искусственном интеллекте и машинном обучении

Появление графических процессоров произвело революцию в AI и ML, значительно ускорив обучение нейронных сетей. Такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация изображений, которые связаны с обработкой огромных объемов данных, значительно выигрывают от возможностей параллельной обработки графических процессоров. Например, модели Ultralytics YOLO используют GPU для достижения точности в реальном времени при обработке видео и изображений для задач обнаружения объектов. Такая скорость позволяет исследователям и разработчикам быстрее итерировать модели, экспериментировать с большими наборами данных и внедрять сложные приложения ИИ, которые раньше были непрактичны из-за вычислительных ограничений.

Основные отличия от процессоров и TPU

Центральные процессоры (CPU) и графические процессоры принципиально отличаются по своей конструкции и применению. CPU оптимизированы для вычислений общего назначения и отлично справляются с широким спектром задач последовательно. В отличие от них, GPU предназначены для массивно-параллельных вычислений, выполняя одну и ту же операцию над несколькими точками данных одновременно. Именно эта параллельная архитектура делает GPU настолько эффективными для матричных умножений и других операций линейной алгебры, лежащих в основе глубокого обучения.

Хотя GPU отлично подходят для параллельной обработки данных, Tensor Processing Units (TPU) - это другой класс специализированного оборудования, разработанный Google специально для рабочих нагрузок машинного обучения. TPU разработаны и оптимизированы для TensorFlow и обеспечивают еще большую производительность для некоторых ML-задач, в частности для выводов. Однако GPU остаются более универсальными благодаря своей широкой применимости и обширной экосистеме программного обеспечения, поддерживаемой такими фреймворками, как PyTorch и платформа NVIDIA' CUDA , что делает их преобладающим выбором для большинства разработок в области ИИ.

Приложения реального мира в искусственном интеллекте

Графические процессоры необходимы для создания широкого спектра приложений искусственного интеллекта, которые влияют на множество отраслей:

• Автономные транспортные средства: Самоуправляемые автомобили в значительной степени полагаются на графические процессоры для обработки данных с камер, лидаров и радарных датчиков в режиме реального времени, что позволяет быстро принимать решения для навигации и обеспечения безопасности. Высокая скорость обработки данных, которую обеспечивают графические процессоры, крайне важна для обеспечения оперативности, необходимой для ИИ в самоуправляемых автомобилях.
• Медицинская визуализация: В здравоохранении GPU ускоряют анализ медицинских изображений, таких как МРТ и КТ, помогая быстрее и точнее ставить диагнозы. Анализ медицинских изображений на базе GPU повышает эффективность работы медицинских работников и улучшает качество обслуживания пациентов.
• Игры и виртуальная реальность: Помимо искусственного интеллекта, графические процессоры продолжают оставаться основой игровой индустрии, отрисовывая сложную графику и обеспечивая погружение в виртуальную реальность. Высокопроизводительные GPU имеют решающее значение для обеспечения реалистичного и плавного визуального отображения в этих приложениях.
• Научные исследования: Исследователи различных научных дисциплин используют GPU для ускорения симуляций и анализа данных в таких областях, как моделирование климата, открытие лекарств и физика частиц. Вычислительная мощь GPU позволяет проводить более сложные и детальные симуляции, что приводит к ускорению научных прорывов.

Интеграция с экосистемой Ultralytics

Ultralytics использует мощь графических процессоров во всей своей экосистеме, чтобы оптимизировать производительность и эффективность. Платформа Ultralytics HUB позволяет пользователям тренировать Ultralytics YOLO модели в облаке, используя ускорение GPU для значительного сокращения времени обучения. Для развертывания моделей Ultralytics поддерживает такие форматы, как. TensorRT, который оптимизирует модели для NVIDIA GPU, повышая скорость вывода.

Для развертывания на границах такие устройства, как NVIDIA серии Jetson, оснащенные мощными NVIDIA GPU, являются идеальными платформами для запуска Ultralytics YOLO моделей в приложениях реального времени. Чтобы начать работу с GPU-ускоренным ИИ, в Ultralytics Quickstart Guide приведены инструкции по настройке CUDA и необходимого окружения. Для продвинутых пользователей, желающих масштабировать обучение, поддерживается распределенное обучение на нескольких GPU, что еще больше ускоряет процесс обучения для больших и сложных моделей.