Î:
De ce unitățile de procesare grafică (GPU) sunt importante pentru învățarea profundă?
A:Utilizarea unităților de procesare grafică (GPU) are o importanță deosebită pentru domeniul învățării profunde. Motivul are legătură cu modul în care sunt instituite sisteme de învățare profundă și cu ceea ce sunt destinate să facă.
Experții definesc învățarea profundă ca un tip de învățare automată în care algoritmii folosesc mai multe straturi pentru analiza progresivă a datelor.
Unii cită exemple particulare, cum ar fi rețelele neuronale convoluționale (CNN), cu diferitele lor straturi care implică colectarea maximă, filtrare, umplutură, striding și alte sarcini.
Într-un sens mai larg, lucruri precum procesarea imaginilor și procesarea limbajului natural se bazează pe proceduri cu mai multe etape, multi-algoritm, multe dintre acestea asemănându-se cu rețelele neuronale pe care profesioniștii în învățarea mașinilor învață să le identifice și să le analizeze.
După cum am observat într-un articol anterior, GPU-urile sunt, în general, apreciate în învățarea mașinii, datorită capacității lor de procesare paralelă. Pe măsură ce învățarea mașinii a progresat, lumea hardware a evoluat, de asemenea, de la ideea unui nucleu puternic de procesor individual la mai multe unități cu procesare paralelă, care poate gestiona mai rapid cantitățile mari de muncă de calcul rapid.
Cu sisteme de învățare profundă care includ modele generative la nivel superior, precum rețele de credință profundă, mașini Boltzmann și sisteme de stare ecografică, există o nevoie specifică de procesare paralelă și design specializat de bază. Ați putea spune că utilizarea GPU-urilor este oarecum similară cu utilizarea Mașinilor RISC avansate în unele alte tipuri de procesare - faptul că personalizarea cipurilor pentru o anumită utilizare are un sens bun.
În plus față de utilitatea GPU-urilor pentru învățare profundă, vedeți, de asemenea, că aceste tipuri de procesoare devin populare în mișcări către o schimbare fundamentală a structurii de calcul cunoscută sub numele de calculul cuantic.
Aici este din nou complexitatea și ordonarea la nivel superior a puterii de calcul care necesită capacitatea de procesare paralelă. În calculul cuantic, biții tradiționali sunt înlocuiți cu qubits, care pot avea o valoare de 1, 0 sau o combinație nespecificată. Acest tip de „bit al lui Schroedinger” constituie baza unui model de calcul care poate transforma lumea IT pe capul său.
Pentru cei interesați de tehnologiile emergente, va fi esențial să urmăriți utilizarea GPU-urilor și a succesorilor acestora în sisteme precum rețele de învățare profundă și setări de calcul cuantic. Ambii experți, ar spune mulți experți, sunt la început și se vor maturiza și vor aduce rezultate în anii următori.
