title: "CPU vs GPU: Wat is het verschil voor AI?"

CPU vs GPU: Wat is het verschil voor AI?

Inleiding: Begrip van de GPU-architectuur

In het snel evoluerende landschap van computing is de Grafische Verwerkingseenheid (GPU) een cruciale component geworden, vooral op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML). Maar wat is een GPU precies, en waarom is het zo belangrijk geworden in deze domeinen?

In essentie is een GPU een gespecialiseerd type processor ontworpen om de complexe wiskundige berekeningen te verwerken die nodig zijn voor het renderen van afbeeldingen, video's en 3D-graphics. De parallelle verwerkingscapaciteiten van GPU's hebben ze echter onmisbaar gemaakt voor een breed scala aan toepassingen, niet alleen voor graphics, maar ook voor wetenschappelijke berekeningen, cryptomining en vooral AI en ML.

De opkomst van deep learning en neurale netwerken heeft de vraag naar GPU's aangewakkerd, aangezien hun zeer parallelle architectuur ideaal is voor de enorme rekenvereisten van het trainen en uitvoeren van deze modellen. In dit artikel zullen we de architectuur van GPU's verkennen, ze vergelijken met CPU's en hun cruciale rol in de AI-revolutie onderzoeken.

Overzicht van de GPU-architectuur: Ontworpen voor parallelle verwerking

De unieke architectuur van een GPU onderscheidt zich van een CPU en maakt zijn parallelle verwerkingscapaciteiten mogelijk. Terwijl CPU's zijn ontworpen voor algemene doeleinden en uitblinken in seriële verwerking, zijn GPU's gebouwd voor parallelle verwerking en geoptimaliseerd voor doorvoer.

Streaming Multiprocessors: Het hart van de GPU-parallellisme

De basis van de parallelle verwerkingskracht van een GPU ligt in zijn Streaming Multiprocessors (SM's). Elke SM bevat honderden eenvoudige cores, waardoor de GPU duizenden threads tegelijkertijd kan uitvoeren. Dit staat in contrast met een CPU, die meestal minder, maar complexere cores heeft die zijn geoptimaliseerd voor seriële verwerking.

              GPU-architectuurdiagram
              ========================

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

De eenvoudige cores binnen een SM zijn ontworpen om een enkele bewerking uit te voeren op meerdere gegevens tegelijkertijd, een concept dat bekend staat als Single Instruction, Multiple Data (SIMD). Hierdoor kunnen GPU's grote hoeveelheden gegevens efficiënt parallel verwerken, waardoor ze ideaal zijn voor taken zoals het renderen van graphics, waarbij dezelfde bewerking op miljoenen pixels moet worden uitgevoerd.

Geheuchiërarchie: Geoptimaliseerd voor hoge bandbreedte

Om zijn duizenden cores van gegevens te voorzien, heeft een GPU een enorme hoeveelheid geheugenbandbreedte nodig. Dit wordt bereikt door middel van een geheuchiërarchie die het volgende omvat:

• Hoge ba. Geheugen met hoge bandbreedte (HBM): Een type gestapeld geheugen dat een brede interface biedt voor het overdragen van gegevens naar en van de GPU.
• L2-cache: Een grotere, gedeelde cache die toegankelijk is voor alle SMs.
• L1-cache: Elke SM heeft zijn eigen L1-cache voor snelle toegang tot vaak gebruikte gegevens.
• Gedeeld geheugen: Een snel, on-chip geheugen waarmee threads binnen een SM kunnen communiceren en gegevens kunnen delen.

Deze geheugenhi??rarchie is ontworpen om de GPU te voorzien van de hoge bandbreedte die nodig is om de cores bezet te houden en de doorvoer te optimaliseren.

Vergelijking met CPU-architectuur

Terwijl GPU's zijn ontworpen voor parallelle verwerking, zijn CPU's geoptimaliseerd voor seri??le verwerking en algemene doeleinden. Enkele belangrijke verschillen zijn:

• Aantal en complexiteit van cores: CPU's hebben minder, maar complexere cores, terwijl GPU's duizenden eenvoudige cores hebben.
• Cache-grootte: CPU's hebben grotere caches om de latentie te verminderen, terwijl GPU's kleinere caches hebben en meer vertrouwen op geheugen met hoge bandbreedte.
• Besturingslogica: CPU's hebben complexe branch prediction en out-of-order execution mogelijkheden, terwijl GPU's eenvoudiger besturingslogica hebben.

Deze architecturale verschillen weerspiegelen de verschillende prioriteiten van CPU's en GPU's. CPU's prioriteren lage latentie en single-threaded prestaties, terwijl GPU's prioriteit geven aan hoge doorvoer en parallelle verwerking.

GPU-parallellisme: SIMT en Warps

GPU's bereiken hun massieve parallellisme door middel van een uniek uitvoeringsmodel genaamd Single Instruction, Multiple Thread (SIMT). In dit model worden threads gegroepeerd in "warps" of "wavefronts", meestal bestaande uit 32 of 64 threads. Alle threads in een warp voeren dezelfde instructie tegelijkertijd uit, maar op verschillende gegevens.

Dit uitvoeringsmodel is goed geschikt voor data-parallelle problemen, waarbij dezelfde bewerking op veel gegevenspunten moet worden uitgevoerd. Enkele veelvoorkomende voorbeelden zijn:

• Grafische rendering: Elke pixel op het scherm kan onafhankelijk worden verwerkt, waardoor het een ideale kandidaat is voor parallelle verwerking.
• Diepe leren: Het trainen van neurale netwerken omvat het uitvoeren van dezelfde. Hoewel GPU's oorspronkelijk ontworpen waren voor grafische verwerking, hebben hun parallelle verwerkingsmogelijkheden ze ook aantrekkelijk gemaakt voor algemene computertoepassingen. Dit heeft geleid tot de opkomst van Algemene Doeleinden Rekenen op Grafische Verwerkingseenheden (GPGPU).

GPGPU is mogelijk gemaakt door de ontwikkeling van programmamodellen en API's die ontwikkelaars in staat stellen om de kracht van GPU's voor niet-grafische taken te benutten. Enkele populaire GPGPU-platforms zijn:

• NVIDIA CUDA: Een eigendomsplatform ontwikkeld door NVIDIA voor het programmeren van hun GPU's.
• OpenCL: Een open standaard voor parallelle programmering op heterogene platforms, waaronder GPU's, CPU's en FPGA's.

Deze platforms bieden abstracties en bibliotheken waarmee ontwikkelaars parallelle code kunnen schrijven die op GPU's kan worden uitgevoerd, zonder de laag-niveau details van de GPU-architectuur te hoeven begrijpen.

GPGPU heeft toepassingen gevonden in een breed scala aan domeinen, waaronder:

• Wetenschappelijke berekeningen: GPU's worden gebruikt voor simulaties, data-analyse en andere rekenintensieve taken in gebieden als natuurkunde, scheikunde en biologie.
• Cryptocurrency-minen: De parallelle verwerkingsmogelijkheden van GPU's maken ze goed geschikt voor de cryptografische berekeningen die nodig zijn voor het minen van cryptocurrencies zoals Bitcoin en Ethereum.
• Machine learning en AI: GPU's zijn het platform van keuze geworden voor het trainen en uitvoeren van diepe leermodellen, die enorme hoeveelheden parallelle berekeningen vereisen.

De opkomst van GPGPU heeft geleid tot de ontwikkeling van krachtigere en flexibelere GPU-architecturen, evenals een nauwere integratie tussen GPU's en CPU's in moderne computersystemen.

GPU's in machine learning en AI

Misschien wel de meest significante impact van GPU's in de afgelopen jaren is geweest in het veld . van machine learning en AI. De parallelle verwerkingsmogelijkheden van GPU's hebben ze bij uitstek geschikt gemaakt voor de computationele eisen van deep learning, waarbij neurale netwerken worden getraind op grote datasets.

Deep Learning en Neurale Netwerken

Deep learning is een subset van machine learning waarbij kunstmatige neurale netwerken met veel lagen worden getraind. Deze netwerken kunnen hiërarchische representaties van gegevens leren, waardoor ze complexe taken kunnen uitvoeren zoals beeldclassificatie, natuurlijke taalverwerking en spraakherkenning.

Het trainen van diepe neurale netwerken is een computationeel intensieve taak die het uitvoeren van matrixvermenigvuldigingen en andere bewerkingen op grote datasets omvat. Hier blinken GPU's in uit, omdat ze deze bewerkingen over hun duizenden cores kunnen parallelliseren, waardoor de trainingstijden veel sneller zijn in vergelijking met CPU's.

Enkele belangrijke voordelen van GPU's voor deep learning zijn:

• Snellere trainingstijden: GPU's kunnen diepe neurale netwerken in een fractie van de tijd trainen die een CPU nodig zou hebben, waardoor onderzoekers kunnen experimenteren met grotere modellen en datasets.
• Grotere modellen: De geheugencapaciteit en bandbreedte van moderne GPU's maken het mogelijk om grotere en complexere neurale netwerken te trainen, wat kan leiden tot betere prestaties op uitdagende taken.
• Schaalbaarheid: Meerdere GPU's kunnen samen worden gebruikt om de training verder te parallelliseren, waardoor nog grotere modellen en datasets mogelijk zijn.

De impact van GPU's op deep learning kan niet worden overschat. Veel van de recente doorbraken in AI, van AlexNet tot GPT-3, zijn mogelijk gemaakt door de massieve parallellisme en rekenkracht van GPU's.

GPU-architecturen voor AI

Naarmate de vraag naar GPU-rekenkracht in AI is gegroeid, zijn GPU-fabrikanten begonnen met het ontwerpen van architecturen die specifiek zijn geoptimaliseerd voor machine learning-workloads. NVIDIA is in het bijzonder voorop gegaan in deze trend met hun Volta- en Ampere-architecturen.

Enkele belangrijke kenmerken van deze op AI geoptimaliseerde GPU-architecturen zijn:

• Tensor Cores: Gespecialiseerde co. Ontworpen voor matrixvermenigvuldiging en convolutie-operaties, die de ruggengraat vormen van deep learning-workloads.
• Gemengde precisie: Ondersteuning voor gegevenstypen met lagere precisie zoals FP16 en BFLOAT16, waardoor de training en inferentie kunnen worden versneld zonder dat dit ten koste gaat van de nauwkeurigheid.
• Grotere geheugen capaciteiten: Tot 80 GB HBM2e-geheugen in de NVIDIA A100, waardoor het mogelijk is om grotere modellen te trainen.
• Snellere interconnecties: Hoogwaardige interconnecties zoals NVLink en NVSwitch, waardoor de communicatie tussen GPU's in multi-GPU-systemen sneller verloopt.

Deze architecturale innovaties hebben de rol van GPU's als het platform van keuze voor AI- en deep learning-workloads verder versterkt.

De toekomst van GPU-architectuur

Naarmate de vraag naar GPU-rekenkracht blijft groeien, aangedreven door ontwikkelingen in AI, graphics en high-performance computing, zullen GPU-architecturen blijven evolueren om aan deze uitdagingen te voldoen. Enkele belangrijke trends om in de gaten te houden zijn:

Toenemende parallellisme en specialisatie

GPU-fabrikanten zullen de grenzen van parallellisme blijven opzoeken, met ontwerpen die nog meer cores en gespecialiseerde eenheden voor AI- en graphics-workloads bevatten. De Hopper-architectuur van NVIDIA introduceert bijvoorbeeld nieuwe functies zoals de Hopper Transformer Engine en een nieuw Thread Block Cluster voor verbeterd parallellisme en efficiëntie.

Nauwere integratie met CPU's

Naarmate GPU's centraler worden in rekenkundige workloads, zal er een drang zijn naar nauwere integratie tussen GPU's en CPU's. Dit kan de vorm aannemen van heterogene architecturen zoals AMD's APU's, die CPU- en GPU-cores op één chip combineren, of hoogwaardige interconnecties zoals Intel's CXL, die snellere communicatie tussen CPU's en accelerators mogelijk maken.

Concurrentie van andere architecturen

Hoewel GPU's het dominante platform zijn geweest voor AI en parallelle berekeningen, zullen ze toenemende concurrentie ondervinden van andere architecturen zoals Field Programmable Gate Arrays (FPGA's) en Application-Specific Integrated Circuits (ASIC's). Deze.Architecturen bieden de mogelijkheid voor nog grotere efficiëntie en specialisatie voor specifieke werkbelastingen.

Duurzaamheid en energie-efficiëntie

Naarmate de energievraag van GPU-rekenen blijft groeien, zal er een toenemende focus zijn op duurzaamheid en energie-efficiëntie. Dit zou kunnen leiden tot innovaties in chipontwerp, koelsystemen en stroomvoorziening, evenals een verschuiving naar efficiëntere algoritmen en software.

Conclusie

De GPU is een lange weg afgelegd sinds zijn oorsprong als een gespecialiseerde grafische processor. Tegenwoordig is het een cruciaal onderdeel van het moderne computerlandschap, dat alles aandrijft, van gaming en visualisatie tot wetenschappelijk rekenen en kunstmatige intelligentie.

De parallelle architectuur van GPU's, met hun duizenden eenvoudige cores en hoge geheugenbandbreedte, heeft ze bij uitstek geschikt gemaakt voor de enorme rekenvraag van deze werkbelastingen. Naarmate de vraag naar GPU-rekenen blijft groeien, aangedreven door ontwikkelingen in AI en andere gebieden, zullen GPU-architecturen blijven evolueren en innoveren.

Van de opkomst van GPGPU en de impact van GPU's op diepe leerprocessen, tot de ontwikkeling van gespecialiseerde AI-architecturen en de drang naar een grotere integratie met CPU's, de toekomst van GPU-rekenen is licht. Als we vooruitkijken, is het duidelijk dat GPU's een centrale rol zullen blijven spelen bij het vormgeven van de toekomst van computing en het mogelijk maken van de volgende generatie doorbraken in AI en daarbuiten.