GPU (Графический процессор)

Важность в искусственном интеллекте и машинном обучении

Параллельная вычислительная мощность графических процессоров стала ключевой движущей силой последних достижений в области ИИ. Обучение глубоких нейронных сетей связано с огромными объемами данных и вычислительно интенсивными операциями, такими как умножение матриц. GPU отлично справляются с этими задачами, значительно сокращая время обучения сложных моделей по сравнению с традиционными центральными процессорами (CPU). Такое ускорение позволяет исследователям и разработчикам быстрее проводить итерации, экспериментировать с большими наборами данных и решать такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация изображений, с большей точностью и скоростью. Например, моделиUltralytics YOLO в значительной степени полагаются на графические процессоры для достижения высокой производительности в задачах видения в реальном времени. Доступ к мощным GPU, часто через облачные вычислительные платформы или специализированное оборудование, имеет решающее значение для современной разработки ИИ.

Основные отличия от процессоров и TPU

Несмотря на то что GPU, CPU и Tensor Processing Units (TPU) часто работают вместе в одной системе, они имеют разные архитектуры и оптимальные варианты использования:

• CPU (центральный процессор): Созданные для вычислений общего назначения, центральные процессоры отлично справляются с последовательными задачами и управлением системными операциями. Они имеют несколько мощных ядер, оптимизированных для низких задержек при выполнении самых разных рабочих нагрузок. Смотри сравнение CPU и GPU.
• GPU (Graphics Processing Unit): Оптимизированные для параллельной обработки данных, графические процессоры имеют тысячи более простых ядер, предназначенных для одновременного выполнения множества задач. Это делает их идеальными для параллельных вычислений, характерных для глубокого обучения, рендеринга графики и высокопроизводительных вычислений (HPC). Основные поставщики включают NVIDIA и AMD.
• TPU (Tensor Processing Unit): Разработанные Google, TPU - это интегральные схемы, специфичные для приложений (ASIC), специально созданные для ускорения ML-нагрузок, особенно тех, которые используют TensorFlow фреймворк. Они обеспечивают высокую производительность при выполнении определенных tensor операций, но могут быть менее универсальными, чем GPU. Более подробную информацию можно найти на страницеGoogle, посвященной TPU .

Графические процессоры обеспечивают баланс высокой производительности для параллельных задач и широкой применимости, поддерживаемой развитыми экосистемами программного обеспечения, такими как NVIDIACUDA и такие фреймворки, как PyTorch. Настройка GPU может быть упрощена с помощью таких инструментов, как Docker; подробнее об этом читай в руководстве Docker Quickstart.

Приложения реального мира в искусственном интеллекте

Графические процессоры являются неотъемлемой частью многих передовых приложений ИИ:

• Автономные транспортные средства: Графические процессоры обрабатывают огромные потоки данных с камер, LiDAR и радаров в режиме реального времени, чтобы обеспечить восприятие, планирование пути и принятие решений для ИИ в самодвижущихся автомобилях. Такие компании, как Tesla, во многом полагаются на GPU в своих автономных системах.
• Анализ медицинских изображений: В здравоохранении GPU ускоряют анализ сложных медицинских изображений, таких как МРТ, КТ и рентгеновские снимки, помогая рентгенологам обнаруживать аномалии, сегментировать ткани и повышать точность диагностики. Это ключевая область анализа медицинских изображений, и такие платформы, как NVIDIA Clara, предоставляют специализированные инструменты.

Графические процессоры также важны для обучения моделей, развернутых на пограничных устройствах, таких как те, что используют платформуNVIDIA Jetson. Обучение таких моделей часто происходит на мощных графических процессорах, возможно, с использованием таких платформ, как Ultralytics HUB, для оптимизации рабочих процессов.