Нынешняя эпоха начала двигаться в сторону искусственного интеллекта, который оказал огромное влияние на мир своей способностью решать задачи, о которых человечество мечтало. Все эти достижения в основном связаны с исследованиями и разработками в области глубокого обучения и нейронных сетей, которые являются частью искусственного интеллекта.

Что такое графический процессор?

Графический процессор или GPU — это однокристальный процессор, предназначенный для параллельной обработки, который можно использовать для ускорения самых разных задач, таких как рендеринг видео, игры и машинное обучение.

Графический процессор предназначен для обработки специализированных вычислений, тогда как ЦП (центральный процессор) предназначен для общих вычислений.

Некоторые из графических процессоров:

Зачем нам нужно больше оборудования для глубокого обучения?

Глубокое обучение использует искусственную нейронную сеть для множества задач, таких как распознавание изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений и многие другие. Во время обучения эти глубокие нейронные сети требуют больших вычислительных мощностей, особенно GPU.

Набор данных. Глубокой нейронной сети требуется огромный набор данных, чтобы настроить миллиарды параметров для достижения хорошей производительности. Размер обучающего набора данных прямо пропорционален времени обучения. Это время обучения можно сократить с недель до дней и дней до часов, используя преимущества параллельной обработки графического процессора.

Память. Графический процессор содержит память, называемую VRAM (память с произвольным доступом к видео). При обучении нейронной сети мы предоставляем набор данных в виде пакетов. Этот размер этих пакетов зависит от объема видеопамяти, присутствующей в графическом процессоре, поэтому графический процессор с большим количеством видеопамяти может поддерживать большой размер пакета и, таким образом, сокращать время, необходимое для обучения. Более высокий размер пакета также помогает нейронной сети хорошо обобщать данный набор данных.

Параллелизм. Глубокая нейронная сеть структурирована единообразно, каждый слой состоит из тысяч одинаковых искусственных нейронов, выполняющих одни и те же операции. Поэтому структура глубокой нейронной сети вполне может работать с теми видами вычислений, которые может эффективно выполнять графический процессор.

Время. Небольшую нейронную сеть с небольшим набором данных можно легко обучить на ЦП. В то время как для обучения глубокой нейронной сети с миллиардами параметров и огромным набором данных на процессоре потребуются недели или месяцы. Это время можно легко сократить, обучая нейронную сеть на GPU, а не на CPU.

Заключение

ЦП можно использовать для обучения модели, где размер данных очень мал. Графические процессоры — отличный выбор для обучения модели со средним или большим набором данных в течение более длительного времени. CPU может довольно медленно обучать модель глубокого обучения, тогда как GPU ускоряет процесс обучения.

Следовательно, GPU — лучший выбор для эффективного и действенного обучения модели глубокого обучения.

Первоначально опубликовано на https://idiotdeveloper.com 14 февраля 2021 г.