CPU vs GPU: Was ist der Unterschied für KI?

Einführung: Verstehen der GPU-Architektur

In der sich schnell entwickelnden Landschaft des Computings hat sich die Grafikprozessoreinheit (GPU) als ein entscheidender Bestandteil, insbesondere in den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), herauskristallisiert. Aber was ist genau eine GPU, und warum ist sie in diesen Domänen so wichtig geworden?

Im Kern ist eine GPU ein spezialisierter Prozessortyp, der entwickelt wurde, um die komplexen mathematischen Berechnungen zu bewältigen, die für die Darstellung von Bildern, Videos und 3D-Grafiken erforderlich sind. Die Parallelverarbeitungsfähigkeiten von GPUs haben sie jedoch für eine Vielzahl von Anwendungen jenseits der reinen Grafik unentbehrlich gemacht, darunter wissenschaftliches Rechnen, Kryptowährungsschürfen und vor allem KI und ML.

Der Aufstieg des Deep Learning und neuronaler Netze hat die Nachfrage nach GPUs angeheizt, da ihre hochgradig parallele Architektur ideal für die massiven Rechenanforderungen beim Training und Betrieb dieser Modelle geeignet ist. In diesem Artikel werden wir die Architektur von GPUs untersuchen, sie mit CPUs vergleichen und ihre entscheidende Rolle in der KI-Revolution beleuchten.

Überblick über die GPU-Architektur: Ausgelegt für Parallelverarbeitung

Die einzigartige Architektur einer GPU unterscheidet sie von einer CPU und ermöglicht ihre Parallelverarbeitungsfähigkeiten. Während CPUs für allgemeine Zwecke ausgelegt sind und sich durch serielle Verarbeitung auszeichnen, sind GPUs für die Parallelverarbeitung optimiert und auf Durchsatz ausgerichtet.

Streaming-Multiprozessoren: Das Herzstück der GPU-Parallelität

Das Fundament der parallelen Verarbeitungskraft einer GPU liegt in ihren Streaming-Multiprozessoren (SMs). Jeder SM enthält Hunderte von einfachen Kernen, was der GPU ermöglicht, Tausende von Threads gleichzeitig auszuführen. Dies steht im Kontrast zu einer CPU, die in der Regel über weniger, aber komplexere Kerne verfügt, die für die serielle Verarbeitung optimiert sind.

              GPU-Architekturdiagramm
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               |    Streaming          |
               |   Multiprocessors     |
               |         (SMs)         |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   Shared Memory       |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    L1 Cache            L1 Cache        |
       |                                        |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      L2 Cache         |
               |                       |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    High Bandwidth     |
               |    Memory (HBM)       |
               |                       |
               +-----------------------+

Die einfachen Kerne innerhalb eines SM sind darauf ausgelegt, eine einzelne Operation auf mehrere Datenpunkte gleichzeitig auszuführen, ein Konzept, das als Single Instruction, Multiple Data (SIMD) bekannt ist. Dadurch können GPUs große Datenmengen effizient parallel verarbeiten, was sie für Aufgaben wie das Rendering von Grafiken ideal macht, bei denen dieselbe Operation auf Millionen von Pixeln ausgeführt werden muss.

Speicherhierarchie: Optimiert für hohe Bandbreite

Um seine tausenden von Kernen mit Daten zu versorgen, benötigt eine GPU eine enorme Speicherbandbreite. Dies wird durch eine Speicherhierarchie erreicht, die Folgendes umfasst:

• Hohe Ba. Hochbandbreiten-Speicher (HBM): Eine Art von gestapeltem Speicher, der eine breite Schnittstelle für den Datentransfer zum und vom GPU bietet.
• L2-Cache: Ein größerer, gemeinsam genutzter Cache, auf den alle SMs zugreifen können.
• L1-Cache: Jeder SM hat seinen eigenen L1-Cache für einen schnellen Zugriff auf häufig verwendete Daten.
• Gemeinsamer Speicher: Ein schneller, on-Chip-Speicher, der es Threads innerhalb eines SM ermöglicht, zu kommunizieren und Daten auszutauschen.

Diese Speicherhierarchie ist so konzipiert, dass sie der GPU die hohe Bandbreite bietet, die sie benötigt, um ihre Kerne ausgelastet zu halten und den Durchsatz zu optimieren.

Vergleich zur CPU-Architektur

Während GPUs für die parallele Verarbeitung ausgelegt sind, sind CPUs für die serielle Verarbeitung und allgemeine Zwecke optimiert. Einige Schlüsselunterschiede sind:

• Anzahl und Komplexität der Kerne: CPUs haben weniger, aber komplexere Kerne, während GPUs Tausende von einfachen Kernen haben.
• Cache-Größe: CPUs haben größere Caches, um die Latenz zu reduzieren, während GPUs kleinere Caches haben und sich mehr auf hochbandbreitigen Speicher verlassen.
• Steuerungslogik: CPUs haben komplexe Branch-Vorhersage- und Out-of-Order-Ausführungsfähigkeiten, während GPUs eine einfachere Steuerungslogik haben.

Diese architektonischen Unterschiede spiegeln die unterschiedlichen Prioritäten von CPUs und GPUs wider. CPUs priorisieren geringe Latenz und Einzelthread-Leistung, während GPUs hohen Durchsatz und parallele Verarbeitung priorisieren.

GPU-Parallelität: SIMT und Warps

GPUs erreichen ihre massive Parallelität durch ein einzigartiges Ausführungsmodell namens Single Instruction, Multiple Thread (SIMT). In diesem Modell werden Threads in "Warps" oder "Wavefronts" gruppiert, die in der Regel 32 oder 64 Threads enthalten. Alle Threads in einem Warp führen die gleiche Anweisung gleichzeitig aus, aber auf unterschiedlichen Daten.

Dieses Ausführungsmodell ist gut für datenparallele Probleme geeignet, bei denen die gleiche Operation auf viele Datenpunkte angewendet werden muss. Einige häufige Beispiele sind:

• Grafik-Rendering: Jedes Pixel auf dem Bildschirm kann unabhängig verarbeitet werden, was es zu einem idealen Kandidaten für die Parallelverarbeitung macht.
• Deep Learning: Das Training neuronaler Netze beinhaltet das Ausführen der gleichen Operation. Effiziente Operationen auf großen Datensätzen, die über die Kerne der GPU parallelisiert werden können.

Durch die Nutzung des SIMT-Ausführungsmodells und der warpbasierten Verarbeitung können GPUs massive Parallelität und hohen Durchsatz bei datenparallelen Arbeitslasten erreichen.

GPU-Computing und GPGPU

Obwohl GPUs ursprünglich für die Grafikverarbeitung entwickelt wurden, haben ihre Fähigkeiten zur Parallelverarbeitung sie auch für die allgemeine Zweckverarbeitung attraktiv gemacht. Dies hat zum Aufstieg des General-Purpose Computing on Graphics Processing Units (GPGPU) geführt.

GPGPU wurde durch die Entwicklung von Programmiermodellen und APIs ermöglicht, die es Entwicklern erlauben, die Leistungsfähigkeit von GPUs für Nicht-Grafik-Aufgaben zu nutzen. Einige beliebte GPGPU-Plattformen sind:

• NVIDIA CUDA: Eine proprietäre Plattform, die von NVIDIA für die Programmierung ihrer GPUs entwickelt wurde.
• OpenCL: Ein offener Standard für die Parallelverarbeitung über heterogene Plattformen, einschließlich GPUs, CPUs und FPGAs.

Diese Plattformen bieten Abstraktionen und Bibliotheken, die es Entwicklern ermöglichen, parallelen Code zu schreiben, der auf GPUs ausgeführt werden kann, ohne die Low-Level-Details der GPU-Architektur verstehen zu müssen.

GPGPU hat Anwendungen in einer Vielzahl von Bereichen gefunden, darunter:

• Wissenschaftliches Rechnen: GPUs werden für Simulationen, Datenanalyse und andere rechenintensive Aufgaben in Bereichen wie Physik, Chemie und Biologie eingesetzt.
• Krypto-Mining: Die Fähigkeiten zur Parallelverarbeitung von GPUs machen sie gut geeignet für die kryptografischen Berechnungen, die für das Mining von Kryptowährungen wie Bitcoin und Ethereum erforderlich sind.
• Maschinelles Lernen und KI: GPUs haben sich zur bevorzugten Plattform für das Training und den Betrieb von Deep-Learning-Modellen entwickelt, die massive Mengen an Parallelverarbeitung erfordern.

Der Aufstieg von GPGPU hat die Entwicklung leistungsfähigerer und flexiblerer GPU-Architekturen sowie eine engere Integration von GPUs und CPUs in modernen Computersystemen vorangetrieben.

GPUs in Maschinellem Lernen und KI

Vielleicht der bedeutendste Einfluss von GPUs in den letzten Jahren war in dem Bereich .

Tiefes Lernen und neuronale Netze

Tiefes Lernen ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, der das Training künstlicher neuronaler Netze mit vielen Schichten beinhaltet. Diese Netze können hierarchische Datenrepräsentationen erlernen, was es ihnen ermöglicht, komplexe Aufgaben wie Bildklassifizierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung auszuführen.

Das Training tiefer neuronaler Netze ist eine rechenintensive Aufgabe, die das Durchführen von Matrixmultiplikationen und anderen Operationen auf großen Datensätzen erfordert. Hier kommen GPUs zum Einsatz, da sie diese Operationen über ihre tausenden von Kernen parallelisieren können, was zu deutlich kürzeren Trainingszeiten im Vergleich zu CPUs führt.

Einige Schlüsselvorteile von GPUs für tiefes Lernen sind:

• Schnellere Trainingszeiten: GPUs können tiefe neuronale Netze in einem Bruchteil der Zeit trainieren, die ein CPU-System dafür benötigen, was Forschern ermöglicht, mit größeren Modellen und Datensätzen zu experimentieren.
• Größere Modelle: Die Speicherkapazität und -bandbreite moderner GPUs erlauben das Training größerer und komplexerer neuronaler Netze, was zu besseren Leistungen bei anspruchsvollen Aufgaben führen kann.
• Skalierbarkeit: Mehrere GPUs können zusammengeschaltet werden, um das Training weiter zu parallelisieren, was den Einsatz noch größerer Modelle und Datensätze ermöglicht.

Der Einfluss von GPUs auf das tiefe Lernen kann nicht genug betont werden. Viele der jüngsten Durchbrüche in der KI, von AlexNet bis hin zu GPT-3, wurden durch die massive Parallelität und Rechenleistung von GPUs ermöglicht.

GPU-Architekturen für KI

Da die Nachfrage nach GPU-Rechenleistung in der KI gewachsen ist, haben GPU-Hersteller begonnen, Architekturen zu entwickeln, die speziell für maschinelle Lernaufgaben optimiert sind. NVIDIA ist in diesem Trend insbesondere führend mit seinen Volta- und Ampere-Architekturen.

Einige Schlüsselmerkmale dieser für KI optimierten GPU-Architekturen sind:

• Tensor-Kerne: Spezialisierte Recheneinheiten für effiziente Matrixmultiplikationen, die für viele KI-Anwendungen von zentraler Bedeutung sind. res für Matrix-Multiplikation und Convolutions-Operationen, die das Rückgrat von Deep-Learning-Workloads sind.
• Gemischte Präzision: Unterstützung für Datentypen mit geringerer Präzision wie FP16 und BFLOAT16, die das Training und die Inferenz beschleunigen können, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
• Größere Speicherkapazitäten: Bis zu 80 GB HBM2e-Speicher im NVIDIA A100, was das Training größerer Modelle ermöglicht.
• Schnellere Interconnects: Hochleistungs-Interconnects wie NVLink und NVSwitch, die eine schnellere Kommunikation zwischen GPUs in Multi-GPU-Systemen ermöglichen.

Diese architektonischen Innovationen haben die Rolle der GPUs als Plattform der Wahl für KI- und Deep-Learning-Workloads weiter gefestigt.

Die Zukunft der GPU-Architektur

Da die Nachfrage nach GPU-Rechenleistung aufgrund von Fortschritten in den Bereichen KI, Grafik und Hochleistungsrechnen weiter wächst, werden sich die GPU-Architekturen weiterentwickeln, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Einige wichtige Trends, die zu beobachten sind, sind:

Zunehmende Parallelität und Spezialisierung

GPU-Hersteller werden die Grenzen der Parallelität weiter ausreizen, mit Designs, die noch mehr Kerne und spezialisierte Einheiten für KI- und Grafikworkloads enthalten. Die Hopper-Architektur von NVIDIA führt zum Beispiel neue Funktionen wie den Hopper Transformer Engine und einen neuen Thread Block Cluster für verbesserte Parallelität und Effizienz ein.

Engere Integration mit CPUs

Da GPUs für Rechenworkloads immer zentraler werden, wird es einen Trend zu einer engeren Integration zwischen GPUs und CPUs geben. Dies könnte in Form von heterogenen Architekturen wie AMDs APUs, die CPU- und GPU-Kerne auf einem einzigen Chip kombinieren, oder hochleistungsfähigen Interconnects wie Intels CXL, die eine schnellere Kommunikation zwischen CPUs und Beschleunigern ermöglichen, erfolgen.

Wettbewerb durch andere Architekturen

Während GPUs die dominierende Plattform für KI und paralleles Rechnen waren, werden sie zunehmend Konkurrenz von anderen Architekturen wie Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) und anwendungsspezifischen integrierten Schaltungen (ASICs) bekommen. Diese.Architektur bietet das Potenzial für noch größere Effizienz und Spezialisierung für bestimmte Arbeitslasten.

Nachhaltigkeit und Energieeffizienz

Da der Energiebedarf des GPU-Rechnens weiter wächst, wird es einen zunehmenden Fokus auf Nachhaltigkeit und Energieeffizienz geben. Dies könnte Innovationen im Chip-Design, in Kühlsystemen und in der Stromversorgung sowie einen Wechsel zu effizienteren Algorithmen und Software beinhalten.

Schlussfolgerung

Die GPU hat einen weiten Weg von ihren Ursprüngen als spezialisierter Grafikprozessor zurückgelegt. Heute ist sie eine entscheidende Komponente der modernen Computerlandschaft und treibt alles an, vom Gaming und der Visualisierung bis hin zu wissenschaftlichem Rechnen und künstlicher Intelligenz.

Die parallele Architektur von GPUs mit ihren Tausenden von einfachen Kernen und der hohen Speicherbandbreite hat sie ideal für die massiven Rechenanforderungen dieser Arbeitslasten gemacht. Da die Nachfrage nach GPU-Rechnen aufgrund von Fortschritten in der KI und anderen Bereichen weiter wächst, werden sich GPU-Architekturen weiterentwickeln und innovieren.

Von der Entstehung von GPGPU und den Auswirkungen von GPUs auf das Deep Learning bis hin zur Entwicklung spezialisierter KI-Architekturen und dem Drang nach einer stärkeren Integration mit CPUs ist die Zukunft des GPU-Rechnens hell. Wenn wir in die Zukunft blicken, ist klar, dass GPUs eine zentrale Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Rechnens und der Ermöglichung der nächsten Generation von Durchbrüchen in der KI und darüber hinaus spielen werden.