AI & GPU
Cpu Vs Gpu in Ai

Bản dịch tiếng Việt:

title: "CPU vs GPU: Sự khác biệt là gì đối với AI?"

CPU vs GPU: Sự khác biệt là gì đối với AI?

Giới thiệu: Hiểu về kiến trúc GPU

Trong bối cảnh máy tính đang phát triển nhanh chóng, Bộ xử lý đồ họa (GPU) đã trở thành một thành phần quan trọng, đặc biệt trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Nhưng GPU là gì và tại sao nó lại trở nên quan trọng trong những lĩnh vực này?

Ở bản chất, GPU là một loại bộ xử lý đặc biệt được thiết kế để xử lý các phép tính toán toán học phức tạp cần thiết cho việc hiển thị hình ảnh, video và đồ họa 3D. Tuy nhiên, khả năng xử lý song song của GPU đã khiến chúng trở nên vô giá cho nhiều ứng dụng khác ngoài đồ họa, bao gồm cả tính toán khoa học, khai thác tiền điện tử và đặc biệt là AI và ML.

Sự phát triển của học sâu và mạng nơ-ron đã thúc đẩy nhu cầu sử dụng GPU, vì kiến trúc song song của chúng rất phù hợp với các yêu cầu tính toán khổng lồ trong việc huấn luyện và chạy các mô hình này. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá kiến trúc của GPU, so sánh chúng với CPU và xem xét vai trò then chốt của chúng trong cuộc cách mạng AI.

Tổng quan về kiến trúc GPU: Được thiết kế để xử lý song song

Kiến trúc độc đáo của GPU khiến nó khác biệt với CPU và cho phép khả năng xử lý song song của nó. Trong khi CPU được thiết kế để xử lý các tác vụ chung và xuất sắc trong xử lý tuần tự, GPU được xây dựng để xử lý song song và được tối ưu hóa cho hiệu suất.

Streaming Multiprocessors: Trái tim của sự song song hóa của GPU

Nền tảng của sức mạnh xử lý song song của GPU nằm ở các Streaming Multiprocessors (SM) của nó. Mỗi SM chứa hàng trăm lõi đơn giản, cho phép GPU thực hiện hàng nghìn luồng đồng thời. Điều này tương phản với CPU, thường có ít lõi hơn, phức tạp hơn và được tối ưu hóa cho xử lý tuần tự.

              Sơ đồ kiến trúc GPU
              ========================

               +---------------------.
--+
               |    Phát trực tuyến    |
               |   Bộ xử lý đa luồng   |
               |         (SMs)         |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   Bộ nhớ chia sẻ      |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    Bộ nhớ cache cấp 1      Bộ nhớ cache |
       |                           cấp 1         |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      Bộ nhớ cache     |
               |         cấp 2         |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    Bộ nhớ băng thông  |
               |    cao (HBM)          |
               |                       |
               +-----------------------+

Các lõi đơn giản trong một SM được thiết kế để thực hiện một phép toán duy nhất trên nhiều dữ liệu cùng một lúc, một khái niệm được gọi là Một Lệnh, Nhiều Dữ liệu (SIMD). Điều này cho phép GPU xử lý hiệu quả lượng lớn dữ liệu song song, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ như hiển thị đồ họa, nơi cùng một phép toán cần được thực hiện trên hàng triệu điểm ảnh.

Hệ thống phân cấp bộ nhớ: Được tối ưu hóa cho băng thông cao

Để cung cấp dữ liệu cho hàng nghìn lõi của mình, một GPU cần một lượng băng thông bộ nhớ rất lớn. Điều này được đạt được thông qua một hệ thống phân cấp bộ nhớ bao gồm:

  • Băng thông.Bộ nhớ băng thông rộng (HBM): Một loại bộ nhớ xếp chồng cung cấp giao diện rộng để truyền dữ liệu đến và từ GPU.
  • Bộ nhớ cache L2: Một bộ nhớ cache lớn hơn, được chia sẻ và có thể truy cập bởi tất cả các SM.
  • Bộ nhớ cache L1: Mỗi SM có bộ nhớ cache L1 riêng của mình để truy cập nhanh chóng vào dữ liệu được sử dụng thường xuyên.
  • Bộ nhớ chia sẻ: Một bộ nhớ nhanh, trên chip cho phép các luồng trong cùng một SM giao tiếp và chia sẻ dữ liệu.

Cấu trúc bộ nhớ này được thiết kế để cung cấp cho GPU băng thông cao cần thiết để giữ cho các lõi của nó bận rộn và tối ưu hóa thông lượng.

So sánh với kiến trúc CPU

Trong khi GPU được thiết kế để xử lý song song, CPU được tối ưu hóa cho xử lý tuần tự và tính toán đa mục đích. Một số khác biệt chính bao gồm:

  • Số lượng và độ phức tạp của các lõi: CPU có ít lõi hơn, phức tạp hơn, trong khi GPU có hàng nghìn lõi đơn giản.
  • Kích thước bộ nhớ cache: CPU có bộ nhớ cache lớn hơn để giảm độ trễ, trong khi GPU có bộ nhớ cache nhỏ hơn và phụ thuộc nhiều hơn vào bộ nhớ băng thông cao.
  • Logic điều khiển: CPU có khả năng dự đoán nhánh phức tạp và thực hiện ngoài thứ tự, trong khi GPU có logic điều khiển đơn giản hơn.

Những khác biệt về kiến trúc này phản ánh những ưu tiên khác nhau của CPU và GPU. CPU ưu tiên độ trễ thấp và hiệu suất đơn luồng, trong khi GPU ưu tiên thông lượng cao và xử lý song song.

Song song hóa GPU: SIMT và Warps

GPU đạt được sự song song hóa khổng lồ thông qua một mô hình thực thi độc đáo gọi là Single Instruction, Multiple Thread (SIMT). Trong mô hình này, các luồng được nhóm thành "warps" hoặc "wavefronts", thường chứa 32 hoặc 64 luồng. Tất cả các luồng trong một warp thực hiện cùng một lệnh đồng thời, nhưng trên dữ liệu khác nhau.

Mô hình thực thi này rất phù hợp với các vấn đề song song về dữ liệu, nơi cùng một thao tác cần được thực hiện trên nhiều điểm dữ liệu. Một số ví dụ phổ biến bao gồm:

  • Kết xuất đồ họa: Mỗi điểm ảnh trên màn hình có thể được xử lý độc lập, khiến nó trở thành ứng cử viên lý tưởng cho xử lý song song.
  • Học sâu: Huấn luyện các mạng nơ-ron liên quan đến việc thực hiện cùng một. Các hoạt động trên các tập dữ liệu lớn có thể được song song hóa trên các lõi của GPU.

Bằng cách tận dụng mô hình thực thi SIMT và xử lý dựa trên warp, GPU có thể đạt được sự song song hóa đáng kể và thông lượng cao trên các tải công việc song song dữ liệu.

Tính toán trên GPU và GPGPU

Mặc dù GPU ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa, khả năng xử lý song song của chúng đã khiến chúng trở nên hấp dẫn cho tính toán mục đích chung. Điều này đã dẫn đến sự xuất hiện của Tính toán mục đích chung trên Đơn vị xử lý đồ họa (GPGPU).

GPGPU đã được thúc đẩy bởi sự phát triển của các mô hình lập trình và API cho phép các nhà phát triển khai thác sức mạnh của GPU cho các tác vụ không phải đồ họa. Một số nền tảng GPGPU phổ biến bao gồm:

  • NVIDIA CUDA: Một nền tảng độc quyền được phát triển bởi NVIDIA để lập trình GPU của họ.
  • OpenCL: Một tiêu chuẩn mở cho lập trình song song trên các nền tảng dị chủng, bao gồm GPU, CPU và FPGA.

Các nền tảng này cung cấp các trừu tượng và thư viện cho phép các nhà phát triển viết mã song song có thể được thực thi trên GPU, mà không cần hiểu các chi tiết cấp thấp của kiến trúc GPU.

GPGPU đã tìm thấy các ứng dụng trong một loạt các lĩnh vực, bao gồm:

  • Tính toán khoa học: GPU được sử dụng cho các mô phỏng, phân tích dữ liệu và các tác vụ tính toán đòi hỏi nhiều công sức trong các lĩnh vực như vật lý, hóa học và sinh học.
  • Khai thác tiền điện tử: Khả năng xử lý song song của GPU khiến chúng phù hợp cho các tính toán mã hóa cần thiết cho việc khai thác các loại tiền điện tử như Bitcoin và Ethereum.
  • Học máy và trí tuệ nhân tạo: GPU đã trở thành nền tảng lựa chọn để huấn luyện và chạy các mô hình học sâu, những mô hình này yêu cầu lượng tính toán song song khổng lồ.

Sự phát triển của GPGPU đã thúc đẩy sự phát triển của các kiến trúc GPU mạnh mẽ và linh hoạt hơn, cũng như sự tích hợp chặt chẽ hơn giữa GPU và CPU trong các hệ thống máy tính hiện đại.

GPU trong Học máy và Trí tuệ nhân tạo

Có lẽ tác động lớn nhất của GPU trong những năm gần đây là trong lĩnh vực .

Học sâu và Mạng Nơ-ron

Học sâu là một phần của học máy, bao gồm việc huấn luyện các mạng nơ-ron nhân tạo với nhiều lớp. Những mạng này có thể học các biểu diễn phân cấp của dữ liệu, cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như phân loại ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói.

Việc huấn luyện các mạng nơ-ron sâu là một nhiệm vụ tính toán đòi hỏi cao, bao gồm việc thực hiện các phép nhân ma trận và các thao tác khác trên các tập dữ liệu lớn. Đây là nơi GPU phát huy ưu thế, vì chúng có thể song song hóa các thao tác này trên hàng nghìn lõi, cho phép thời gian huấn luyện nhanh hơn nhiều so với CPU.

Một số lợi ích chính của GPU đối với học sâu bao gồm:

  • Thời gian huấn luyện nhanh hơn: GPU có thể huấn luyện các mạng nơ-ron sâu trong một phần thời gian so với CPU, cho phép các nhà nghiên cứu thử nghiệm với các mô hình và tập dữ liệu lớn hơn.
  • Các mô hình lớn hơn: Dung lượng bộ nhớ và băng thông của GPU hiện đại cho phép huấn luyện các mạng nơ-ron lớn và phức tạp hơn, dẫn đến hiệu suất tốt hơn trên các nhiệm vụ thách thức.
  • Khả năng mở rộng: Nhiều GPU có thể được sử dụng cùng nhau để song song hóa huấn luyện thêm, cho phép các mô hình và tập dữ liệu lớn hơn nữa.

Tác động của GPU đối với học sâu không thể phủ nhận. Nhiều bước tiến gần đây trong trí tuệ nhân tạo, từ AlexNet đến GPT-3, đều được thúc đẩy bởi sự song song hóa và sức mạnh tính toán của GPU.

Kiến trúc GPU dành cho Trí tuệ Nhân tạo

Khi nhu cầu về tính toán GPU trong trí tuệ nhân tạo tăng lên, các nhà sản xuất GPU đã bắt đầu thiết kế các kiến trúc được tối ưu hóa cụ thể cho các tải trọng học máy. NVIDIA, đặc biệt, đã dẫn đầu xu hướng này với các kiến trúc Volta và Ampere của họ.

Một số tính năng chính của các kiến trúc GPU được tối ưu hóa cho trí tuệ nhân tạo bao gồm:

  • Tensor Cores: Các bộ xử lý chuyên dụng... Thiết kế GPU được dành cho các phép nhân ma trận và phép tích chập, là nền tảng của các tải công việc học sâu.
  • Độ chính xác hỗn hợp: Hỗ trợ các kiểu dữ liệu độ chính xác thấp hơn như FP16 và BFLOAT16, có thể tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận mà không hy sinh độ chính xác.
  • Dung lượng bộ nhớ lớn hơn: Lên đến 80 GB bộ nhớ HBM2e trên NVIDIA A100, cho phép huấn luyện các mô hình lớn hơn.
  • Kết nối nhanh hơn: Các kết nối băng thông cao như NVLink và NVSwitch, cho phép giao tiếp nhanh hơn giữa các GPU trong các hệ thống đa GPU.

Những đổi mới kiến trúc này đã càng khẳng định vai trò của GPU là nền tảng lựa chọn cho các tải công việc AI và học sâu.

Tương lai của Kiến trúc GPU

Khi nhu cầu về tính toán GPU tiếp tục tăng lên, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI, đồ họa và tính toán hiệu suất cao, các kiến trúc GPU sẽ tiếp tục phát triển để đáp ứng những thách thức này. Một số xu hướng chính cần theo dõi bao gồm:

Tăng song song hóa và chuyên biệt hóa

Các nhà sản xuất GPU sẽ tiếp tục mở rộng giới hạn của song song hóa, với các thiết kế bao gồm nhiều lõi và đơn vị chuyên biệt hơn nữa cho các tải công việc AI và đồ họa. Kiến trúc Hopper của NVIDIA, ví dụ, giới thiệu các tính năng mới như Hopper Transformer Engine và Thread Block Cluster mới để cải thiện song song hóa và hiệu quả.

Tích hợp chặt chẽ hơn với CPU

Khi GPU trở nên quan trọng hơn đối với các tải công việc tính toán, sẽ có sự đẩy mạnh tích hợp chặt chẽ hơn giữa GPU và CPU. Điều này có thể dưới dạng các kiến trúc dị chủng như APU của AMD, kết hợp lõi CPU và GPU trên một chip duy nhất, hoặc các kết nối băng thông cao như CXL của Intel, cho phép giao tiếp nhanh hơn giữa CPU và các bộ gia tốc.

Cạnh tranh từ các kiến trúc khác

Trong khi GPU đã là nền tảng thống trị cho AI và tính toán song song, chúng sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các kiến trúc khác như FPGA và ASIC. Những.Các kiến trúc máy tính mới có tiềm năng mang lại hiệu quả và chuyên môn hóa cao hơn nữa cho các tải lượng công việc cụ thể.

Tính bền vững và Hiệu quả năng lượng

Khi nhu cầu năng lượng của tính toán GPU tiếp tục tăng lên, sẽ có sự tập trung ngày càng nhiều vào tính bền vững và hiệu quả năng lượng. Điều này có thể bao gồm các đổi mới trong thiết kế chip, hệ thống làm mát và cung cấp điện, cũng như chuyển dịch sang các thuật toán và phần mềm hiệu quả hơn.

Kết luận

GPU đã phát triển rất xa từ nguồn gốc của nó như một bộ xử lý đồ họa chuyên dụng. Ngày nay, nó là một thành phần quan trọng của cảnh quan máy tính hiện đại, cung cấp nguồn lực cho mọi thứ từ trò chơi và trực quan hóa đến tính toán khoa học và trí tuệ nhân tạo.

Kiến trúc song song của GPU, với hàng nghìn lõi đơn giản và băng thông bộ nhớ cao, đã khiến chúng trở nên rất phù hợp với những yêu cầu tính toán khổng lồ của những tải lượng công việc này. Khi nhu cầu về tính toán GPU tiếp tục tăng lên, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong AI và các lĩnh vực khác, các kiến trúc GPU sẽ tiếp tục phát triển và đổi mới.

Từ sự trỗi dậy của GPGPU và tác động của GPU đối với học sâu, đến sự phát triển của các kiến trúc AI chuyên dụng và nỗ lực tích hợp chặt chẽ hơn với CPU, tương lai của tính toán GPU rất sáng sủa. Khi chúng ta nhìn về phía trước, rõ ràng rằng GPU sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong việc định hình tương lai của máy tính và cho phép thế hệ tiếp theo của những bước đột phá trong AI và những lĩnh vực khác.

Cách xử lý đào tạo đa GPU cho các mô hình AI quy mô lớnĐào tạo PyTorch với nhiều GPU