Khám phá cách GPU cách mạng hóa AI và máy học bằng cách tăng tốc học sâu, tối ưu hóa quy trình làm việc và cho phép các ứng dụng thực tế.
Một đơn vị xử lý đồ họa ( GPU ) là một loại bộ xử lý chuyên dụng ban đầu được thiết kế để nhanh chóng thao tác và thay đổi bộ nhớ để tăng tốc quá trình tạo hình ảnh trong bộ đệm khung hình dành cho đầu ra cho thiết bị hiển thị. Mặc dù ban đầu được phát triển để kết xuất đồ họa trong trò chơi và thiết kế, GPU đã trở nên không thể thiếu trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Kiến trúc xử lý song song của chúng khiến chúng cực kỳ phù hợp với các tác vụ tính toán chuyên sâu cần thiết để đào tạo các mô hình học sâu phức tạp và thực hiện suy luận nhanh.
Sự gia tăng của GPU đã cách mạng hóa AI và ML bằng cách tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo mạng nơ-ron. Các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh , liên quan đến việc xử lý lượng lớn dữ liệu hình ảnh, được hưởng lợi đáng kể từ khả năng xử lý song song của GPU. Ví dụ, Ultralytics YOLO Các mô hình tận dụng GPU để đạt được độ chính xác theo thời gian thực trong việc xử lý dữ liệu video và hình ảnh cho các tác vụ phát hiện đối tượng. Tốc độ này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển lặp lại nhanh hơn trên các mô hình, thử nghiệm với các tập dữ liệu lớn hơn và triển khai các ứng dụng AI phức tạp trước đây không thực tế do hạn chế về mặt tính toán.
Bộ xử lý trung tâm (CPU) và GPU khác nhau về cơ bản trong thiết kế và ứng dụng. CPU được tối ưu hóa cho mục đích tính toán chung và xử lý xuất sắc nhiều tác vụ theo trình tự. Ngược lại, GPU được thiết kế cho các phép tính song song hàng loạt, thực hiện cùng một thao tác trên nhiều điểm dữ liệu cùng lúc. Kiến trúc song song này là điều khiến GPU trở nên hiệu quả đối với phép nhân ma trận và các phép toán đại số tuyến tính khác là cốt lõi của học sâu.
Trong khi GPU rất tuyệt vời cho việc xử lý song song, thì Bộ xử lý Tensor (TPU) là một loại phần cứng chuyên dụng khác, được phát triển bởi Google , đặc biệt dành cho khối lượng công việc học máy. TPU được thiết kế và tối ưu hóa cho TensorFlow và cung cấp hiệu suất thậm chí còn lớn hơn cho một số tác vụ ML nhất định, đặc biệt là suy luận. Tuy nhiên, GPU vẫn linh hoạt hơn do khả năng ứng dụng rộng hơn và hệ sinh thái phần mềm rộng hơn, được hỗ trợ bởi các khuôn khổ như PyTorch và NVIDIA 'S CUDA nền tảng, khiến chúng trở thành sự lựa chọn phổ biến cho hầu hết các hoạt động phát triển AI.
GPU rất cần thiết để hỗ trợ nhiều ứng dụng AI có tác động đến nhiều ngành công nghiệp:
Ultralytics tận dụng sức mạnh của GPU trong toàn bộ hệ sinh thái của mình để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả. Nền tảng Ultralytics HUB cho phép người dùng đào tạo các mô hình Ultralytics YOLO trên đám mây, sử dụng GPU tăng tốc để giảm đáng kể thời gian đào tạo. Đối với việc triển khai mô hình, Ultralytics hỗ trợ các định dạng như TensorRT , tối ưu hóa các mô hình cho NVIDIA GPU giúp tăng tốc độ suy luận.
Đối với việc triển khai biên, các thiết bị như dòng NVIDIA Jetson , được trang bị mạnh mẽ NVIDIA GPU là nền tảng lý tưởng để chạy Ultralytics YOLO mô hình trong các ứng dụng thời gian thực. Để bắt đầu với GPU -AI tăng tốc, Hướng dẫn khởi động nhanh Ultralytics cung cấp hướng dẫn để thiết lập CUDA và các môi trường cần thiết. Đối với người dùng nâng cao muốn mở rộng quy mô đào tạo của mình, đào tạo phân tán trên nhiều GPU được hỗ trợ, giúp đẩy nhanh hơn nữa quá trình đào tạo cho các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
.webp)
