AI & GPU
Hogyan érthetőek meg könnyen az AI grafikus kártyák kezdők számára

Hogyan érthetőek meg könnyen az AI grafikus kártyák kezdők számára

Bevezetés az AI grafikus kártyákba

A. Az AI grafikus kártyák definíciója és célja

Az AI grafikus kártyák, melyeket gyorsítóknak vagy együttes feldolgozóknak is neveznek, olyan specializált hardverek, amelyek hatékonyan végzik el a mesterséges intelligenciával (AI) és mély tanulással kapcsolatos számításigényes feladatokat. Ezek a kártyák a hagyományos központi feldolgozó egységek (CPUs) képességeinek kiegészítésére és javítására lettek tervezve AI munkaterheknél, jelentősen gyorsabb teljesítmény és javított energiahatékonyság biztosításával.

Az AI grafikus kártyák elsődleges célja a mély neurális hálózatok képzésének és következtetésének felgyorsítása, melyek a modern AI alkalmazások alapját képezik. A mély tanulási modellek hatalmas mennyiségű számítási teljesítményt igényelnek, különösen a képzési fázis során, ahol a modell paramétereit iteratívan állítják be, hogy minimalizálják a nagy adathalmazon mért hibát. Az AI grafikus kártyák, magas fokon párhuzamos architektúrájuk és specializált hardverkomponenseik révén jól alkalmazkodnak ezekhez a számítási igényeket támasztó feladatokhoz.

B. A GPU-k szerepe a mély tanulásban és az AI-ban

A mély tanulás térhódítása szorosan összekapcsolódik a grafikus feldolgozó egységek (GPUs) fejlődésével. A GPU-k eredetileg a 3D grafikák és videójátékok megjelenítésére lettek kifejlesztve, de magas fokon párhuzamos architektúrájuk miatt kiválóan alkalmazkodnak a mély tanulás algoritmusai által igényelt mátrixműveletekhez és adatpárhuzamos számításokhoz.

Az GPU-k legfőbb előnye a hagyományos CPU-khoz képest a mély tanulás területén az, hogy nagyszámú, egymással párhuzamos, alacsony pontosságú számítást képesek végrehajtani. Ez különösen fontos a mély neurális hálózatok alapjául szolgáló mátrixszorzások és konvolúciók számításához. Az GPU-k képesek ezeket a műveleteket sokkal gyorsabban végrehajtani, mint a CPU-k, ami jelentős sebességnövekedést eredményez a mély tanulási modellek képzése és következtetése során.

Az GPU-k széles körű elfogadása a mély tanulásban a kutatók, például Geoffrey Hinton és Yann LeCun, által végzett úttörő munkának köszönhető, akik a GPU-gyorsítású implementációk révén bemutatták a mély tanulás erejét. Ez pedig vezetett a vezető hardvergyártók által fejlesztett dedikált AI grafikus kártyák fejlesztéséhez, ami tovább gyorsította a mély tanulás és az AI fejlődését.

II. Az AI grafikus kártyák fejlődése

A. Korai GPU-architektúrák az AI-hez

1. Az NVIDIA CUDA technológiája

Az NVIDIA CUDA (Compute Unified Device Architecture) egy párhuzamos számítási platform- és programozási modell, amely lehetővé teszi a GPU-k használatát általános célú számítási feladatokhoz, beleértve a mély tanulást és az AI-t. A CUDA-t 2006-ban vezették be, és azóta a de facto szabvánnyá vált az AI és mély tanulás közösségben végzett GPU-gyorsított számítástechnika terén.

A CUDA egy programozási felületet biztosít, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy olyan kódot írjanak, amelyet a NVIDIA GPU-n lehet végrehajtani, kihasználva a párhuzamos feldolgozási képességeiket. Ez kulcsfontosságú a NVIDIA GPU-k széles körű elfogadásában a mély tanulásban, mert lehetővé teszi a kutatók és mérnökök számára, hogy könnyen integrálják a GPU-gyorsítást a mély tanulási keretrendszerükbe és alkalmazásaikba.

2. Az AMD Radeon GPU-k

Bár az NVIDIA volt a vezető szereplő az AI és mély tanulás GPU piacán, az AMD is aktívan fejleszti saját GPU-architektúráit és szoftverplatformjait ezekre a feladatokra. Az AMD Radeon GPU-k, valamint a ROCm (Radeon Open Compute) szoftverplatformjuk alternatívát kínálnak az NVIDIA CUDA-alapú ökoszisztémának.

Az AMD Radeon Instinct sorozatú GPU-k kifejezetten a nagyteljesítményű számításokra és AI munkaterhekre lettek tervezve. Ezek az GPU-k versenyképes teljesítményt és energiahatékonyságot kínálnak, és integrálhatók a népszerű mély tanulási keretrendszerekkel, mint például a TensorFlow és a PyTorch a ROCm platform révén.

B. A specializált AI hardver térhódítása

1. Az NVIDIA Tensor Core architektúra

A mély tanulásra szakosodott hardver iránti növekvő igényre válaszul az NVIDIA bevezette a Tensor Core architektúrát az elsőként 2017-ben kiadott Volta GPU architektúrában. A Tensor Core-ok specializált hardveregységek, melyeket a mély tanulási műveletekhez, különösen a mátrixszorzás és akkumuláció felgyorsítására terveztek.

A Tensor Core-ok lényegesen nagyobb teljesítménynövekedést biztosítanak a hagyományos CUDA core-okhoz képest a mély tanulási munkaterheknél, különösen a vegyes pontosságú (pl. FP16 és INT8) számítások során. Ennek eredményeként az NVIDIA Tensor Core-alapú GPU, például az NVIDIA Ampere architektúra, még nagyobb teljesítményt és energiahatékonyságot kínál az AI és mély tanulás alkalmazásokhoz.

2. A Google Tensor Processing Unit (TPU)

Felismerve a mély tanuláshoz szükséges specializált hardver iránti igényt, a Google kifejlesztette a Tensor Processing Unit (TPU) néven ismert egyedi ASIC (alkalmazás-specifikus integrált áramkör) -t a gépi tanulási munkateher felgyorsítására. A TPU-kat a mély neurális hálózatok által igényelt mátrixműveletek és egyéb számítások hatékony végrehajtására tervezik.

A Google belsőleg használja a TPU-kat saját AI szolgáltatásaiban, és ezeket a fejlesztők részére is elérhetővé teszi a Google Cloud Platformon keresztül. A TPU-k elérhetősége alternatívát kínál a GPU-alapú gyorsításhoz képest, lehetővé téve a magasabb teljesítményt és energiahatékonyságot bizonyos mély tanulási munkaterheknél.

3. Az Intel Nervana Neural Network Processzora (NNP)

Az Intel, egy másik jelentős szereplő az elektronikai iparban, szintén kifejlesztett specializált hardvert mély tanuláshoz és AI-hoz. Az Intel Nervana Neural Network Processzora (NNP) egy ASIC család, melyet a mély tanulás következtetése és képzése gyorsításához terveztek.

A Nervana NNP sorozatot a NNP-I (kivonat) a következtetéshez és a NNP-T (tréning) a képzéshez tartalmazza, mindkettő optimalizált architektúrával és funkciókkal a saját felhasználási területeiknek megfelelően. Ezek a processzorok kiegészítik az Intel CPU-kínálatát, és hatékonyabb megoldást nyújtanak a mély tanulási munkaterhekre a többcélú CPU-khoz képest.

III. Az AI grafikus kártyák hardver-specifikációinak megértése

A. GPU architektúra

1. CUDA core-ok és Tensor Core-ok

A CUDA core-ok az NVIDIA GPU-architektúrák alapvető feldolgozó egységei, amelyek felelősek a különféle alkalmazások által igényelt általános célú számítások végrehajtásáért, beleértve a mély tanulást is. A CUDA core-ok arra vannak tervezve, hogy hatékonyan végrehajthassák az egypontos (FP32) és kétpontos (FP64) lebegőpontos számításokat.

Ezzel szemben a Tensor Core-ok specializált hardveregységek, amelyeket az NVIDIA Volta és az azt követő GPU-architektúrák, például a Turing és Ampere introdukáltak. A Tensor Core-ok az elmélyült tanulási műveletek középpontjában álló mátrixműveletek hatékony elvégzésére optimalizálódtak. Ezeken a számításokon vegyes pontosságú (pl. FP16 és INT8) formátumokban képesek dolgozni, jelentősen nagyobb teljesítményt nyújtva a hagyományos CUDA core-okhoz képest az AI munkaterheknél.

2. Memória sávszélesség és kapacitás

Az AI grafikus kártyák memória sávszélessége és kapacitása kritikus tényezők, amelyek befolyásolják a mély tanulási feladatok teljesítményét. A nagy sávszélességű memória (HBM) technológiák, például az HBM2 és HBM2e, az AI grafikus kártyák vezető gyártói által elfogadott memóriamegoldások a mély tanulás alkalmazások számára szükséges memória sávszélesség és kapacitás biztosítására.

A memória sávszélesség meghatározza az adatok átviteli sebességét a GPU és a memória között, míg a memória kapacitás meghatározza, hogy mekkora adatkészlet tárolható és feldolgozható a GPU-n. Nagyobb memória kapacitás és magasabb sávszélesség jelentősen javíthatja a mély tanulási modellek teljesítményét, különösen nagyméretű adathalmazok és összetett architektúrák esetén.

3. Energiafogyasztás és hűtési igények

Az AI grafikus kártyák magas teljesítménye gyakran jár magasabb energiafogyasztással és hőkibocsátással. Ezeknek a kártyáknak az energiaigénye néhány száz watttól kezdve terjedhet a fogyasztói kategóriájú GPU-k esetében a több mint 500 wattig az üzleti szintű AI gyorsítók esetében.

Hatékony hűtőmegoldások, mint például fejlett hőveszteség-elvezető ketrecrendszer, folyadékhűtő rendszerek és specializált tokkialakítások elengedhetetlenek az AI grafikus kártyák optimális teljesítményének és megbízhatóságának fenntartásához. A hőgazdálkodás kulcsfontosságú, mert a túlzott hő a teljesítménycsökkentéshez, stabilitási problémákhoz és akár hardverkárosodáshoz is vezethet.

B. A vezető AI grafikus kártya modellek összehasonlítása

1. NVIDIA GeForce RTX sorozat

Az NVIDIA GeForce RTX sorozat, beleértve az RTX 3080-at, RTX 3090-et és másokat, a fogyasztók számára készült GPU-k, amelyek kiegyensúlyozott teljesítményt, energiahatékonyságot és megfizethetőséget kínálnak mély tanuláshoz és AI alkalmazásokhoz. Ezek a GPU-k rendelkeznek az NVIDIA Ampere architektúrával, Tensor Core-okkal és más speciális hardverrel a mély tanulási munkaterheket felgyorsító célból.

2. NVIDIA Quadro RTX sorozat

Az NVIDIA Quadro RTX sorozat a szakmai és vállalati szintű alkalmazásokhoz, beleértve az AI-t és a mély tanulást is tervezett GPU-k. Ezek a GPU-k magasabb teljesítményt, nagyobb memória kapacitást és fejlettebb funkciókat kínálnak a fogyasztói fókuszú GeForce RTX sorozathoz képest, ami lehetővé teszi az igényesebb mély tanulási feladatok és kutatások elvégzését.

3. NVIDIA A100 Tensor Core GPU

Az NVIDIA A100 Tensor Core GPU egy magas teljesítményű, vállalati szintű AI gyorsító az Ampere architektúra alapján. Nagy számú Tensor Core unit-t tartalmaz, magas memória sávszélességet és haladó lehetőségeket, mint az egyidejű több példányú GPU (MIG) funkció. Ez egy erőteljes választás a nagyméretű mély tanulási képzéshez és következtetéshez.

4. AMD Radeon Instinct sorozatAz AMD Radeon Instinct sorozata az AMD sorozata a mesterséges intelligenciára fókuszáló GPU-k számára, amelyek a NVIDIA kínálatával versenyeznek a nagyteljesítményű számítási és mély tanulási piacokon. Ezek a GPU-k kihasználják az AMD legújabb GPU architektúráit, és a ROCm szoftverplatform támogatásával rendelkeznek, amely alternatívát nyújt a CUDA alapú ökoszisztémához képest.

IV. AI grafikus kártyák optimalizálása a mély tanuláshoz

A. Memóriakezelés és adatátvitel

1. Az alacsony sávszélességű memória (HBM) kihasználása

Az alacsony sávszélességű memória (HBM) a modern AI grafikus kártyák egyik kulcsfontosságú jellemzője, jelentősen nagyobb memóriasávszélességet biztosítva a hagyományos GDDR memóriához képest. Az HBM kihasználásával a mély tanuló keretrendszerek és alkalmazások hatékonyan mozgathatják a nagy adatmennyiséget a GPU memória és a feldolgozási magok között, csökkentve a bottleneckeket és javítva az általános teljesítményt.

Az HBM megfelelő kihasználása kulcsfontosságú a mély tanulási munkateher teljesítményének optimalizálásához. Ehhez tartozik a koalesztással történő memória hozzáférés, a hatékony memóriaelosztás és a GPU és a hostmemória közötti adatátvitel minimalizálása technikáinak alkalmazása.

2. Hatékony adatbetöltés és előfeldolgozás

A mély tanulási modellek teljesítményét nagymértékben meghatározza az adatbetöltés és előfeldolgozás hatékonysága. Az AI grafikus kártyák optimalizálhatók azzal, hogy biztosítják a bemeneti adatok megfelelő formázását és hatékony átvitelét a GPU memóriába, minimalizálva ezzel az ezekre a műveletekre fordított időt.

Az aszinkron adatbetöltés, a számítási műveletekkel történő adatátvitel átfedése és az GPU gyorsított adatok előfeldolgozásának (pl. kép augmentáció) kihasználása segíthet maximalizálni az AI grafikus kártya kihasználtságát és javítani az általános képzés- és következtetési teljesítményt.

B. Párhuzamosítás és többszörös GPU-beállítások

1. Elosztott tanulás adat párhuzamosítással

A mély tanulási modellek hatékonyabban képezhetők ki, ha több AI grafikus kártya párhuzamosítását használják. Az adat párhuzamosítás egy gyakori technika, ahol a képzési adathalmazt több GPU-ra osztják szét, és minden GPU a saját adathalmazára számítja ki a gradienseket. Ezután az gradiens adatok összevetésre kerülnek és felhasználásra kerülnek a modellek paramétereinek frissítéséhez.

A TensorFlow és a PyTorch keretrendszerek beépített támogatást nyújtanak az elosztott tanuláshoz, lehetővé téve a fejlesztők számára, hogy könnyen skálázni tudják a mély tanulási modelleket több AI grafikus kártya és számítási egység között.

2. Modell-párhuzamosítás nagyméretű modellek esetén

A rendkívül nagy mélységű tanulási modellek esetén, amelyek nem férnek bele egyetlen GPU memóriájába, a modell-párhuzamosítást lehet használni. Ebben az megközelítésben a modellt több GPU között osztják fel, és minden GPU felelős egy részéért a modellnek. Ez lehetővé teszi a nagy mélységű modellek képzését és következtetését a rendelkezésre álló hardveres erőforrásokon.

A modell-párhuzamosítás bonyolultabb lehet a megvalósítás szempontjából, mint az adat párhuzamosítás, mivel gondos koordinációt és kommunikációt igényel a GPU-k között annak érdekében, hogy az aktivációk és a gradiensek helyes propagációja biztosítva legyen. Azonban ez egy alapvető technika a legnagyobb és legkifinomultabb mély tanulási modellek képzéséhez és üzembe helyezéséhez.

C. Energiahatékonyság és hőkezelés

1. Technikák az energiafogyasztás csökkentésére

Az AI grafikus kártyák energiafogyasztásának optimalizálása különösen fontos, különösen nagy léptékű telepítések vagy perifériás számítási környezetek esetén, ahol az energetikai hatékonyság kulcsfontosságú szempont. Az energiafogyasztás csökkentésének technikái közé tartoznak:

  • Alacsony felbontású adatformátumok (pl. INT8, FP16) kihasználása a következtetésekhez
  • A dinamikus feszültség- és frekvenciaskálázás (DVFS) alkalmazása az energiafogyasztás a feladat alapján történő beállításához
  • A GPU hardver és a vezérlőprogramok által biztosított alvó üzemmódok és funkciók kihasználása

2. Hűtési megoldások magas teljesítményű AI rendszerekhez

A hatékony hűtés alapvető fontosságú a magas teljesítményű AI grafikus kártyák teljesítményének és megbízhatóságának fenntartásához. Az előrehaladott hűtési megoldások, például a folyadékhűtő rendszerek segíthetnek a kártyák által generált jelentős hő leadásában, lehetővé téve, hogy a kártyák csúcsteljesítményen működjenek gátlás nélkül.

A megfelelő légáramlásmenedzsment, hőelvezető tervezés és a speciális hűtőburkolatok használata mind fontos szempontok az AI grafikus kártyák telepítésekor a nagyteljesítményű számítási környezetekben.

V. Szoftverek és keretrendszerek AI grafikus kártyákhoz

A. NVIDIA CUDA és cuDNN

1. CUDA programozási modell

Az NVIDIA CUDA egy párhuzamos számítási platform és programozási modell, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára olyan kód írását, amelyet NVIDIA GPU-kon lehet végrehajtani. A CUDA programozási modell olyan bővítéseket biztosít a népszerű programozási nyelvekhez, mint a C, C++ és Fortran, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára az NVIDIA GPU-k párhuzamos feldolgozási képességeinek kihasználását általános célú számításhoz, beleértve a mély tanulást.

2. cuDNN könyvtár a mély tanulás gyorsításához

A CUDA Deep Neural Network (cuDNN) könyvtár egy GPU-gyorsított könyvtár a mély neurális hálózatokhoz. A cuDNN nagy optimalizálással rendelkező implementációkat nyújt a közönséges mély tanulási műveletekhez, mint például a konvolúció.

Konvolúciós neuronhálózatok (CNN-ek)

A konvolúciós neuronhálózatok (CNN-ek) olyan specializált típusú neurális hálózatok, amelyek különösen alkalmasak kép adatok feldolgozására. A CNN-ek olyan tervezettek, hogy automatikusan és adaptívan megtanulják a funkciók térbeli hierarchiáját a bajszos funkcióktól (pl. élek, színek, textúrák) a magas szintű funkciókig (pl. objektumrészletek, objektumok). Ezért rendkívül hatékonyak olyan feladatok esetén, mint a képklasszifikáció, az objektumfelismerés és a kép szegmentálás.

A CNN kulcskomponensei:

  1. Konvolúciós rétegek: Ezek a rétegek alkalmaznak egy halmaz tanulható szűrőt a bemeneti képre, ahol minden szűrő kivon egy adott tulajdonságot a képből. Ennek a műveletnek az eredménye egy jellemzőtérkép, amely az egyes tulajdonságok közötti térbeli kapcsolatokat reprezentálja.

  2. Lehúzó rétegek: Ezek a rétegek csökkentik a jellemzőtérkép térbeli méretét, ami segít csökkenteni a paraméterek számát és a hálózatban végzett számítás mennyiségét. A jellemző lehúzás olyan közös műveleteket tartalmaz, mint a maximális lehúzás és az átlag lehúzás.

  3. Teljesen összekapcsolt rétegek: Ezek a rétegek hasonlóak a hagyományos neurális hálózat rejtett rétegeihez, és a végső előrejelzést vagy osztályozást végzik.

Itt van egy példa egy egyszerű CNN architektúrára képklasszifikációhoz:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Ebben a példában három konvolúciós réteget, két lehúzó réteget és két teljesen összekapcsolt réteget használunk a CNN-ben. A modell bemenete egy 28x28 szürkeárnyalatos kép, a kimenet pedig egy valószínűségi eloszlás az 0-9 közötti osztályokra (pl. a számjegyek 0-9).

Rekurzív Neurális Hálózatok (RNN-ek)

A rekurzív neurális hálózatok (RNN-ek) olyan típusú neurális hálózatok, amelyek a szekvenciális adatokat, például szöveget, beszédet vagy idősorozat adatokat dolgozzák fel. A feedforward neurális hálózatokkal ellentétben, amelyek minden bemenetet függetlenül dolgoznak fel, az RNN-ek egy belső állapotot tartanak fenn, amelyet minden időlépésben frissítenek, lehetővé téve a szekvenciális adatokban rejlő minták megtanulását.

Az RNN kulcskomponensei:

  1. Bemenet: Az RNN bemenete minden időlépésben, amely lehet egy szó a mondatban vagy egy adatpont az idősorozatban.
  2. Belső állapot: Az RNN belső állapota, amelyet minden időlépésben frissítenek a jelenlegi bemenet és az előző belső állapot alapján.
  3. Kimet: Az RNN kimenete minden időlépésben, amely lehet előrejelzés vagy a bemenet átalakított verziója.

Itt van egy példa egy egyszerű RNN-re szöveg generálásához:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, SimpleRNN, Dense
 
# Adat előkészítése
text = "Ez egy mintaszöveg egy szöveggenerációs modell képzéséhez."
chars = sorted(set(text))
char_to_idx = {c: i for i, c in enumerate(chars)}
idx_to_char = {i: c for i, c in enumerate(chars)}
text_encoded = [char_to_idx[c] for c in text]
 
# Modell definíciója
model = Sequential()
model.add(Embedding(len(chars), 16, input_length=1))
model.add(SimpleRNN(32, return_sequences=True))
model.add(Dense(len(chars), activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')
 
# Modell ki képzése
X = [text_encoded[i:i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
y = [text_encoded[i+1] for i in range(len(text_encoded)-1)]
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

Ebben a példában előkészítjük a szövegadatokat azáltal, hogy a karaktereket egészekre kódoljuk. Ezután egy egyszerű RNN modellt definiálunk, amely tartalmaz egy Embedding réteget, egy SimpleRNN réteget és egy Dense réteget a kimenetre. A modelt az kódolt szövegadatokon képezzük, és a képzett modellt új szöveg generálásához használhatjuk a kimeneti eloszlás mintavételezésével minden időlépésben.

Generatív korrelációs hálózatok (GAN-ek)

A generatív korrelációs hálózatok (GAN-ek) olyan mély tanulási modellek, amelyeket arra használnak, hogy új adatokat, például képeket, szöveget vagy zenét hozzanak létre. A GAN-ek két neurális hálózatból állnak, amelyeket ellentmondásos módon képeznek ki: egy generátor hálózat és egy diszkriminátor hálózat.

A generátor hálózat felelős az új adatok generálásáért, míg a diszkriminátor hálózat feladata azonosítani a valós és generált adatok közötti különbségeket. A két hálózat ellentmondásos módon képződik, ahol a generátor megpróbál olyan adatokat előállítani, amelyek elválaszthatatlanok a valós adatoktól, és a diszkriminátor megpróbálja helyesen azonosítani a generált adatokat.

Itt van egy példa egy egyszerű GAN-re MNIST számok generálásához:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, Conv2DTranspose, LeakyReLU, Dropout
 
# Betöltjük a MNIST adathalmazt
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = (X_train.astype('float32') - 127.5) / 127.5
X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], 28, 28, 1)
 
# Definiáljuk a generátort
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_dim=100))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2DTranspose(128, (5, 5), strides=(1, 1), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
generator.add(LeakyReLU(0.2))
generator.add(Conv2DTranspose(1, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', activation='tanh'))
 
# Definiáljuk a diszkriminátort
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), strides=(2, 2), padding='same'))
discriminator.add(LeakyReLU(0.2))
discriminator.add(Dropout(0.3))
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Definiáljuk a GAN modellt
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
discriminator.trainable = False
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
 
# Tanítsuk a GAN-t
for epoch in range(100):
    # Tanítsuk a diszkriminátort
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    generated_images = generator.predict(noise)
    X_real = X_train[np.random.randint(0, X_train.shape[0], size=32)]
    discriminator.trainable = True
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(X_real, np.ones((32, 1)))
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(generated_images, np.zeros((32, 1)))
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
 
    # Tanítsuk a generátort
    noise = tf.random.normal([32, 100])
    discriminator.trainable = False
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((32, 1)))
 
    # Nyomtassuk ki az előrehaladást
    print(f'Epoch {epoch+1}: d_loss={d_loss:.4f}, g_loss={g_loss:.4f}')

Ebben a példában megdefiniálunk egy generátor és egy diszkriminátor hálózatot, majd azokat ellenséges módon, azaz GAN modell segítségével tanítjuk. A generátor hálózat felelős a MNIST képek generálásáért, míg a diszkriminátor hálózat a valós és generált képek megkülönböztetéséért felelős. A tanítás után használhatjuk a generátor hálózatot új MNIST képek generálására.

Következtetés

Ebben a bemutatóban számos kulcsfontosságú mélytanulási fogalmat és architektúrát tárgyaltunk, ideértve a előre táplált neurális hálózatokat, a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN-ek), a visszacsatolásos neurális hálózatokat (RNN-ek) és a generatív ellenőrző hálózatokat (GAN-okat). Számos konkrét példát és kódrészletet is bemutattunk ezeknek a modelleknek az implementálására és alkalmazására különböző feladatokban.

A mélytanulás egy gyorsan fejlődő terület, amely széleskörű alkalmazási területekkel rendelkezik, a képfelismeréstől és a természetes nyelvfeldolgozástól kezdve a robotikáig és az önálló rendszerekig. Ahogy a terület tovább fejlődik, fontos, hogy naprakészek legyünk a legújabb kutatásokkal és fejlesztésekkel és hogy folyamatosan kísérletezzünk és fedezzünk fel új ötleteket.

Reméljük, hogy ez a bemutató szilárd alapot nyújt a mélytanulásban, és inspirációt ad az erőteljes technikák további felfedezéséhez és alkalmazásához a saját projektekben. Kellemes tanulást!

Chapter 12 Future Trends and Emerging Technologies Gpu DesignHogyan válasszuk ki könnyedén a legjobb GPU-t AI munkaterhelésekhez