Obsah
Prezentuje: AltaML
Q:
Proč jsou grafické jednotky (GPU) důležité pro hluboké učení?
A:
Použití jednotek grafického zpracování (GPU) má zvláštní význam pro oblast hlubokého učení. Důvod souvisí s tím, jak jsou vytvořeny hluboké vzdělávací systémy a co mají dělat.
Odborníci definují hluboké učení jako typ strojového učení, ve kterém algoritmy používají více vrstev pro progresivní analýzu dat.
Některé citují konkrétní příklady, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) s různými vrstvami, které zahrnují maximální sdružování, filtrování, vycpávání, procházení a další úkoly.
V širším smyslu se věci, jako je zpracování obrazu a zpracování přirozeného jazyka, spoléhají na vícestupňové, více algoritmické postupy, z nichž mnohé se podobají neuronovým sítím, které se odborníci na strojové učení naučí identifikovat a analyzovat.
Jak jsme již zmínili v předchozím článku, GPU se obecně oceňují ve strojovém učení, protože jsou schopny paralelního zpracování. Jak strojové učení postupovalo, svět hardwaru také postupoval od myšlenky individuálního silného CPU jádra k více jednotkám s paralelním zpracováním, které dokáže adekvátně zvládnout velké množství výpočetní práce rychle.
U systémů hlubokého učení, které zahrnují generativní modely vyšší úrovně, jako jsou sítě hlubokého vyznání, stroje Boltzmann a systémy echo state, existuje specifická potřeba paralelního zpracování a specializovaného návrhu jádra. Dalo by se říci, že použití GPU je poněkud podobné použití pokročilých počítačů RISC v některých jiných typech zpracování - že přizpůsobení čipů určitému použití dává smysl.
Kromě užitečnosti GPU pro hluboké učení také vidíte, že se tyto stejné typy procesorů stávají populárními při pohybu směrem k zásadní změně ve výpočetní struktuře známé jako kvantové výpočty.
I zde je to složitost a vyšší úroveň výpočetního výkonu, která vyžaduje schopnost paralelního zpracování. V kvantovém zpracování jsou tradiční bity nahrazeny qubity, které mohou mít hodnotu 1, 0 nebo nespecifikovanou kombinaci. Tento druh „Schroedingerova bitu“ tvoří základ pro výpočetní model, který může obrátit svět IT na jeho hlavu.
Pro ty, kteří se zajímají o vznikající technologie, bude klíčové sledovat používání GPU a jejich nástupců v takových systémech, jako jsou sítě pro hluboké učení a nastavení kvantové výpočetní techniky. Mnoho z nich, jak říkají odborníci, je v plenkách a zraje a přinesou výsledky v následujících letech.
