Obsah
Prezentácia: AltaML
Q:
Prečo sú jednotky grafického spracovania (GPU) dôležité pre hlboké vzdelávanie?
A:
Použitie jednotiek grafického spracovania (GPU) má osobitný význam pre oblasť hlbokého vzdelávania. Dôvod súvisí s tým, ako sú vybudované hlboké vzdelávacie systémy a čo majú robiť.
Odborníci definujú hlboké učenie ako typ strojového učenia, v ktorom algoritmy používajú viacnásobné vrstvy na progresívnu analýzu údajov.
Niektoré citujú konkrétne príklady, ako napríklad konvolučné neurónové siete (CNN) s rôznymi vrstvami, ktoré zahŕňajú maximálne združovanie, filtrovanie, vypchávanie, preťahovanie a iné úlohy.
V širšom zmysle veci, ako je spracovanie obrazu a spracovanie prirodzeného jazyka, sa spoliehajú na viacstupňové, viac algoritmické postupy, z ktorých mnohé sa podobajú neurónovým sieťam, ktoré sa odborníci na strojové učenie učia identifikovať a analyzovať.
Ako sme už uviedli v predchádzajúcom článku, GPU sa vo všeobecnosti oceňujú pri strojovom učení z dôvodu ich schopnosti paralelného spracovania. Ako strojové učenie postupovalo, svet hardvéru tiež postupoval od myšlienky individuálneho silného jadra CPU k viacerým jednotkám s paralelným spracovaním, ktoré dokáže rýchlejšie zvládnuť veľké množstvo výpočtovej práce.
So systémami hlbokého učenia, ktoré zahŕňajú generatívne modely vyššej úrovne, ako sú siete hlbokého presvedčenia, stroje Boltzmann a systémy echo state, existuje osobitná potreba paralelného spracovania a špecializovaného návrhu jadra. Dalo by sa povedať, že používanie GPU je do istej miery podobné použitiu pokročilých počítačov RISC v niektorých iných typoch spracovania - že prispôsobenie čipov konkrétnemu použitiu má veľký zmysel.
Okrem užitočnosti GPU pre hĺbkové vzdelávanie vidíte, že sa tieto rovnaké typy procesorov stávajú populárnymi v krokoch smerom k základnej zmene v výpočtovej štruktúre známej ako kvantové výpočty.
Aj tu je to zložitosť a vyššie poradie výpočtového výkonu, ktoré vyžaduje schopnosť paralelného spracovania. Pri kvantovom výpočte sa tradičné bity nahrádzajú qubitmi, ktoré môžu mať hodnotu 1, 0 alebo nešpecifikovanú kombináciu. Tento druh „Schroedingerovho bitu“ tvorí základ pre výpočtový model, ktorý môže obrátiť svet IT na jeho hlavu.
Pre tých, ktorí sa zaujímajú o nové technológie, bude kľúčové sledovať používanie GPU a ich nástupcov v takých systémoch, ako sú hlboké vzdelávacie siete a nastavenie kvantovej výpočtovej techniky. Mnohí z nich by podľa mnohých odborníkov boli v plienkach a dospejú a prinesú výsledky v nasledujúcich rokoch.
