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 mạch điện tử chuyên dụng ban đầu được thiết kế để tăng tốc quá trình tạo và kết xuất hình ảnh, video và hoạt ảnh. Mặc dù GPU có nguồn gốc từ ngành công nghiệp thiết kế đồ họa và trò chơi, nhưng kiến trúc độc đáo của chúng đã biến chúng thành công cụ không thể thiếu trong Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) hiện đại. GPU sở hữu hàng nghìn lõi xử lý hoạt động song song, cho phép chúng xử lý khối lượng lớn phép tính cùng lúc. Khả năng này đặc biệt phù hợp với các tác vụ đòi hỏi tính toán cao trong các thuật toán học sâu , cho phép đào tạo mô hình nhanh hơn và suy luận hiệu quả theo thời gian thực . Việc hiểu được quá trình phát triển của GPU sẽ cung cấp bối cảnh cho vai trò hiện tại của nó trong AI.
Khả năng xử lý song song của GPU là chất xúc tác chính cho những đột phá gần đây trong AI. Đào tạo mạng nơ-ron sâu liên quan đến việc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ và thực hiện vô số phép toán phức tạp, chẳng hạn như phép nhân ma trận . GPU vượt trội trong các phép toán này, cắt giảm đáng kể thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình so với Bộ xử lý trung tâm (CPU) truyền thống. Sự tăng tốc này trao quyền cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong lĩnh vực phát triển AI để lặp lại nhanh hơn, thử nghiệm với các mô hình lớn hơn và phức tạp hơn, và đạt được độ chính xác cao hơn trong các tác vụ như phát hiện đối tượng và phân đoạn hình ảnh .
Sau đây là hai ví dụ về GPU trong các ứng dụng AI/ML thực tế:
Mặc dù GPU, CPU và Bộ xử lý Tensor (TPU) đều là các loại bộ xử lý, nhưng chúng có điểm mạnh khác nhau và được tối ưu hóa cho các tác vụ khác nhau:
GPU tạo ra sự cân bằng giữa hiệu suất cao cho các tác vụ xử lý song song và tính linh hoạt trên nhiều ứng dụng khác nhau, khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến cho nhiều khối lượng công việc AI và điện toán hiệu suất cao (HPC) .
Việc áp dụng rộng rãi GPU trong AI được hỗ trợ bởi hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ. Các nhà sản xuất lớn như NVIDIA và AMD cung cấp GPU phù hợp cho các tác vụ AI. NVIDIA Nền tảng CUDA (Compute Unified Device Architecture) là một nền tảng điện toán song song được sử dụng rộng rãi và mô hình lập trình cho NVIDIA GPU. Các khuôn khổ học sâu như PyTorch và TensorFlow được tối ưu hóa để tận dụng GPU tăng tốc. Thiết lập môi trường cho GPU - phát triển nhanh có thể được sắp xếp hợp lý bằng cách sử dụng các công cụ chứa như Docker; tham khảo Ultralytics Hướng dẫn khởi động nhanh Docker để biết hướng dẫn thiết lập. Triển khai mô hình hiệu quả thường liên quan đến việc tối ưu hóa các mô hình để chạy hiệu quả trên mục tiêu GPU phần cứng. Khám phá nhiều giải pháp Ultralytics khác nhau tận dụng GPU quyền lực.