AI & GPU
Cpu Vs Gpu in Ai

Tłumaczenie na język polski:

title: "CPU vs GPU: Jaka jest różnica w kontekście AI?"

CPU vs GPU: Jaka jest różnica w kontekście AI?

Wprowadzenie: Zrozumienie architektury GPU

W szybko ewoluującym krajobrazie obliczeniowym, Jednostka Przetwarzania Graficznego (GPU) wyłoniła się jako kluczowy komponent, szczególnie w dziedzinach sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML). Ale czym dokładnie jest GPU i dlaczego stało się tak istotne w tych dziedzinach?

W swojej istocie, GPU to wyspecjalizowany rodzaj procesora zaprojektowany do obsługi złożonych obliczeń matematycznych wymaganych do renderowania obrazów, filmów i grafiki 3D. Jednak możliwości przetwarzania równoległego GPU uczyniły je nieocenionymi dla szerokiego zakresu zastosowań, wykraczających poza samą grafikę, w tym obliczeń naukowych, wydobywania kryptowalut i, co najważniejsze, AI i ML.

Rozwój uczenia głębokiego i sieci neuronowych napędził popyt na GPU, ponieważ ich wysoce równoległa architektura jest idealnie dostosowana do ogromnych wymagań obliczeniowych związanych z uczeniem i uruchamianiem tych modeli. W tym artykule zbadamy architekturę GPU, porównamy je z CPU i przyjrzymy się ich kluczowej roli w rewolucji AI.

Przegląd architektury GPU: Zaprojektowane do przetwarzania równoległego

Unikalna architektura GPU wyróżnia je od CPU i umożliwia ich możliwości przetwarzania równoległego. Podczas gdy CPU są zaprojektowane do ogólnego przetwarzania i doskonale radzą sobie z przetwarzaniem sekwencyjnym, GPU są zbudowane do przetwarzania równoległego i są zoptymalizowane pod kątem przepustowości.

Wieloprocesorowe strumienie: Serce równoległości GPU

Podstawą równoległej mocy przetwarzania GPU są jego Wieloprocesorowe Strumienie (SM). Każdy SM zawiera setki prostych rdzeni, pozwalając GPU na jednoczesne wykonywanie tysięcy wątków. Kontrastuje to z CPU, które zwykle mają mniej, ale bardziej złożonych rdzeni zoptymalizowanych pod kątem przetwarzania sekwencyjnego.

              Diagram architektury GPU
              ========================

               +---------------------.
--+
               |    Strumieniowanie    |
               |   Wieloprocesorów     |
               |         (SM)          |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   Pamięć Współdzielona |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    Pamięć Cache L1        Pamięć Cache L1|
       |                                        |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      Pamięć Cache L2   |
               |                       |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    Pamięć o Wysokiej  |
               |    Przepustowości     |
               |    (HBM)              |
               +-----------------------+

Proste rdzenie w obrębie SM są zaprojektowane do wykonywania pojedynczej operacji na wielu punktach danych jednocześnie, co jest znane jako Pojedyncza Instrukcja, Wiele Danych (SIMD). Pozwala to na wydajne przetwarzanie dużych ilości danych w sposób równoległy, co czyni je idealnymi do zadań takich jak renderowanie grafiki, gdzie ta sama operacja musi być wykonywana na milionach pikseli.

Hierarchia Pamięci: Zoptymalizowana pod Kątem Wysokiej Przepustowości

Aby zapewnić tysiącom rdzeni dostawy danych, GPU wymaga ogromnej przepustowości pamięci. Osiąga się to poprzez hierarchię pamięci, która obejmuje:

  • Wysoką Pr.Plik w języku polskim:

Szerokość pamięci (HBM): Typ pamięci w układzie warstwowym, który zapewnia szeroką ścieżkę do transferu danych do i z karty graficznej.

  • Pamięć podręczna L2: Większa, współdzielona pamięć podręczna, dostępna dla wszystkich SM.
  • Pamięć podręczna L1: Każdy SM ma własną pamięć podręczną L1 do szybkiego dostępu do często używanych danych.
  • Pamięć współdzielona: Szybka, wbudowana pamięć, która umożliwia wątkom w obrębie SM komunikację i współdzielenie danych.

Ta hierarchia pamięci jest zaprojektowana, aby zapewnić karcie graficznej wysoką przepustowość, potrzebną do utrzymania zajętości rdzeni i optymalizacji wydajności.

Porównanie do architektury CPU

Podczas gdy karty graficzne są zaprojektowane do przetwarzania równoległego, procesory CPU są zoptymalizowane pod kątem przetwarzania sekwencyjnego i ogólnego przeznaczenia. Niektóre kluczowe różnice obejmują:

  • Liczba i złożoność rdzeni: Procesory CPU mają mniej, ale bardziej złożone rdzenie, podczas gdy karty graficzne mają tysiące prostych rdzeni.
  • Rozmiar pamięci podręcznej: Procesory CPU mają większe pamięci podręczne, aby zmniejszyć opóźnienia, podczas gdy karty graficzne mają mniejsze pamięci podręczne i bardziej polegają na pamięci o wysokiej przepustowości.
  • Logika sterująca: Procesory CPU mają złożone możliwości przewidywania rozgałęzień i wykonywania poza kolejnością, podczas gdy karty graficzne mają prostszą logikę sterującą.

Te różnice architektoniczne odzwierciedlają różne priorytety procesorów CPU i kart graficznych. Procesory CPU priorytetyzują niskie opóźnienia i wydajność pojedynczego wątku, podczas gdy karty graficzne priorytetyzują wysoką przepustowość i przetwarzanie równoległe.

Równoległość GPU: SIMT i Warpy

Karty graficzne osiągają swoją ogromną równoległość dzięki unikalnemu modelowi wykonawczemu nazywanemu Single Instruction, Multiple Thread (SIMT). W tym modelu wątki są grupowane w "warpy" lub "fronty fali", zwykle zawierające 32 lub 64 wątki. Wszystkie wątki w warpie wykonują tę samą instrukcję jednocześnie, ale na różnych danych.

Ten model wykonawczy jest dobrze dopasowany do problemów przetwarzania danych równoległych, gdzie ta sama operacja musi być wykonywana na wielu punktach danych. Niektóre typowe przykłady obejmują:

  • Renderowanie grafiki: Każdy piksel na ekranie może być przetwarzany niezależnie, co czyni go idealnym kandydatem do przetwarzania równoległego.
  • Uczenie głębokie: Szkolenie sieci neuronowych polega na wykonywaniu tych samych operacji. Operacje na dużych zbiorach danych, które mogą być sparallelizowane na rdzeniach GPU.

Wykorzystując model wykonania SIMT i przetwarzanie oparte na warpach, GPU mogą osiągnąć masywny paralelizm i wysoką przepustowość w obciążeniach równoległych danych.

Obliczenia GPU i GPGPU

Chociaż GPU były pierwotnie zaprojektowane do przetwarzania grafiki, ich możliwości przetwarzania równoległego uczyniły je atrakcyjnymi również do obliczeń ogólnego przeznaczenia. Doprowadziło to do rozwoju obliczeń ogólnego przeznaczenia na procesorach graficznych (GPGPU).

GPGPU zostało umożliwione przez rozwój modeli programowania i interfejsów API, które pozwalają programistom wykorzystywać moc GPU do zadań niegraficznych. Niektóre popularne platformy GPGPU to:

  • NVIDIA CUDA: Proprietary platform opracowana przez NVIDIA do programowania ich GPU.
  • OpenCL: Otwarty standard do programowania równoległego na heterogenicznych platformach, w tym GPU, CPU i FPGA.

Te platformy dostarczają abstrakcji i bibliotek, które pozwalają programistom pisać kod równoległy, który może być wykonywany na GPU, bez konieczności rozumienia niskiego poziomu architektury GPU.

GPGPU znalazło zastosowanie w szerokim zakresie dziedzin, w tym:

  • Obliczenia naukowe: GPU są używane do symulacji, analizy danych i innych zadań obliczeniowo intensywnych w dziedzinach takich jak fizyka, chemia i biologia.
  • Wydobywanie kryptowalut: Możliwości przetwarzania równoległego GPU czynią je dobrze nadającymi się do obliczeń kryptograficznych wymaganych do wydobywania kryptowalut, takich jak Bitcoin i Ethereum.
  • Uczenie maszynowe i AI: GPU stały się platformą z wyboru do trenowania i uruchamiania modeli uczenia głębokiego, które wymagają ogromnej ilości obliczeń równoległych.

Rozwój GPGPU napędził rozwój potężniejszych i bardziej elastycznych architektur GPU, a także bliższą integrację między GPU a CPU w nowoczesnych systemach komputerowych.

GPU w uczeniu maszynowym i AI

Być może najbardziej znaczący wpływ GPU w ostatnich latach miał miejsce w dziedzinie .Oto tłumaczenie pliku na język polski. Komentarze do kodu zostały przetłumaczone, a sam kod nie został przetłumaczony.

Uczenie głębokie i sieci neuronowe

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego, który obejmuje szkolenie sztucznych sieci neuronowych z wieloma warstwami. Sieci te mogą uczyć się hierarchicznych reprezentacji danych, umożliwiając im wykonywanie złożonych zadań, takich jak klasyfikacja obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i rozpoznawanie mowy.

Szkolenie głębokich sieci neuronowych jest zadaniem wymagającym dużej mocy obliczeniowej, które obejmuje wykonywanie mnożenia macierzy i innych operacji na dużych zbiorach danych. Tutaj GPU świecą, ponieważ mogą sparalelizowaćte operacje na swoich tysiącach rdzeni, umożliwiając znacznie szybsze czasy szkolenia w porównaniu z procesorami CPU.

Niektóre kluczowe zalety GPU dla uczenia głębokiego obejmują:

  • Szybsze czasy szkolenia: GPU mogą szkolić głębokie sieci neuronowe w ułamku czasu, jaki zajęłoby to na procesorze CPU, umożliwiając badaczom eksperymentowanie z większymi modelami i zbiorami danych.
  • Większe modele: Pojemność pamięci i przepustowość nowoczesnych GPU pozwalają na szkolenie większych i bardziej złożonych sieci neuronowych, co może prowadzić do lepszej wydajności w trudnych zadaniach.
  • Skalowalność: Wiele GPU może być używanych razem, aby jeszcze bardziej sparalelizowaćszkolenie, umożliwiając jeszcze większe modele i zbiory danych.

Wpływ GPU na uczenie głębokie nie może być przeceniony. Wiele z ostatnich przełomów w dziedzinie SI, od AlexNet do GPT-3, zostało umożliwionych przez masową paralelizację i moc obliczeniową GPU.

Architektury GPU dla SI

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na obliczenia GPU w SI, producenci GPU zaczęli projektować architektury specjalnie zoptymalizowane pod kątem obciążeń związanych z uczeniem maszynowym. NVIDIA, w szczególności, była na czele tego trendu z ich architekturami Volta i Ampere.

Niektóre kluczowe funkcje tych zoptymalizowanych pod kątem SI architektur GPU obejmują:

  • Rdzenie tensorowe: Wyspecjalizowane współprocesory...Plik zaprojektowany do operacji mnożenia macierzy i konwolucji, które są podstawą obciążeń głębokiego uczenia.
  • Mieszana precyzja: Obsługa niższych typów danych, takich jak FP16 i BFLOAT16, które mogą przyspieszyć szkolenie i wnioskowanie bez poświęcania dokładności.
  • Większe pojemności pamięci: Do 80 GB pamięci HBM2e w NVIDIA A100, umożliwiając szkolenie większych modeli.
  • Szybsze połączenia: Szerokopasmowe połączenia, takie jak NVLink i NVSwitch, które umożliwiają szybszą komunikację między kartami GPU w systemach wielokartowych.

Te innowacje architektoniczne jeszcze bardziej ugruntowały rolę kart GPU jako platformy wyboru dla obciążeń sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia.

Przyszłość architektury GPU

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na obliczenia GPU, napędzanym postępem w dziedzinie SI, grafiki i wysokowydajnych obliczeń, architektury GPU będą nadal ewoluować, aby sprostać tym wyzwaniom. Niektóre kluczowe trendy, na które warto zwrócić uwagę, to:

Zwiększanie równoległości i specjalizacji

Producenci kart GPU będą nadal poszerzać granice równoległości, projektując układy, które zawierają jeszcze więcej rdzeni i wyspecjalizowanych jednostek do obciążeń SI i grafiki. Architektura Hopper firmy NVIDIA, na przykład, wprowadza nowe funkcje, takie jak Hopper Transformer Engine i nowy Thread Block Cluster, w celu poprawy równoległości i wydajności.

Ściślejsza integracja z procesorami CPU

Ponieważ karty GPU stają się coraz ważniejsze dla obciążeń obliczeniowych, będzie dążenie do ściślejszej integracji między GPU a CPU. Może to przyjąć formę heterogenicznych architektur, takich jak APU firmy AMD, które łączą rdzenie CPU i GPU na jednym układzie scalonym, lub szerokopasmowych połączeń, takich jak CXL firmy Intel, które umożliwiają szybszą komunikację między procesorami CPU a akceleratorami.

Konkurencja z innymi architekturami

Chociaż karty GPU były dominującą platformą dla SI i obliczeń równoległych, będą musiały stawić czoła rosnącej konkurencji ze strony innych architektur, takich jak Programowalne Bramki Logiczne (FPGA) i Układy Scalone Dedykowane (ASIC). Te.Architektury oferują potencjał do jeszcze większej wydajności i specjalizacji dla określonych obciążeń.

Zrównoważony rozwój i efektywność energetyczna

Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na energię w obliczeniach GPU, coraz większy nacisk będzie kładziony na zrównoważony rozwój i efektywność energetyczną. Może to obejmować innowacje w projektowaniu układów scalonych, systemach chłodzenia i dostawie energii, a także przejście na bardziej wydajne algorytmy i oprogramowanie.

Wniosek

Karta graficzna (GPU) przeszła długą drogę od swojego początku jako specjalizowanego procesora graficznego. Dziś jest ona kluczowym elementem współczesnego krajobrazu obliczeniowego, napędzającego wszystko, od gier i wizualizacji po obliczenia naukowe i sztuczną inteligencję.

Architektura równoległa GPU, z jej tysiącami prostych rdzeni i dużą przepustowością pamięci, uczyniła je idealnie nadającymi się do ogromnych wymagań obliczeniowych tych obciążeń. Wraz ze wzrostem zapotrzebowania na obliczenia GPU, napędzanego postępami w dziedzinie SI i innych dziedzinach, architektury GPU będą nadal ewoluować i wprowadzać innowacje.

Od wzrostu GPGPU i wpływu GPU na uczenie głębokie, po rozwój wyspecjalizowanych architektur SI i dążenie do większej integracji z procesorami CPU, przyszłość obliczeń GPU jest jasna. Patrząc w przyszłość, jasne jest, że GPU będą nadal odgrywać kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości obliczeń i umożliwianiu kolejnej generacji przełomów w dziedzinie SI i nie tylko.

Jak łatwo wykorzystać możliwości GPU w TensorFlowCzym jest DCNN (Deep Convolutional Neural Networks)? Wyjaśnienie!