Zawartość
Przedstawione przez: AltaML
P:
Dlaczego jednostki przetwarzania grafiki (GPU) są ważne dla głębokiego uczenia się?
ZA:
Zastosowanie procesorów graficznych (GPU) ma szczególne znaczenie w dziedzinie głębokiego uczenia się. Powód ma związek z tym, jak skonfigurowane są systemy głębokiego uczenia się i jakie są ich cele.
Eksperci definiują głębokie uczenie się jako rodzaj uczenia maszynowego, w którym algorytmy wykorzystują wiele warstw do progresywnej analizy danych.
Niektórzy przytaczają konkretne przykłady, takie jak splotowe sieci neuronowe (CNN) z ich różnymi warstwami obejmującymi maksymalne tworzenie puli, filtrowanie, wypełnianie, kroczenie i inne zadania.
W szerszym znaczeniu rzeczy, takie jak przetwarzanie obrazu i przetwarzanie języka naturalnego, opierają się na wieloetapowych procedurach opartych na wielu algorytmach, z których wiele przypomina sieci neuronowe, które specjaliści od uczenia maszynowego uczą się rozpoznawać i analizować.
Jak zauważyliśmy w poprzednim artykule, procesory graficzne są ogólnie cenione w uczeniu maszynowym, ze względu na ich możliwości przetwarzania równoległego. W miarę postępu uczenia maszynowego świat sprzętu przechodził również od pomysłu pojedynczego silnego rdzenia procesora do wielu jednostek z równoległym przetwarzaniem, które mogą bardziej odpowiednio obsłużyć duże ilości pracy obliczeniowej.
Ponieważ systemy głębokiego uczenia obejmują modele generatywne wyższego poziomu, takie jak sieci głębokiego przekonania, maszyny Boltzmanna i systemy stanów echa, istnieje szczególne zapotrzebowanie na przetwarzanie równoległe i specjalistyczny projekt rdzenia. Można powiedzieć, że użycie procesorów graficznych jest nieco podobne do wykorzystania zaawansowanych maszyn RISC w niektórych innych rodzajach przetwarzania - że dostosowanie chipów do określonego zastosowania ma sens.
Oprócz użyteczności procesorów graficznych do głębokiego uczenia się, te same typy procesorów stają się popularne w posunięciach w kierunku fundamentalnej zmiany w strukturze obliczeniowej znanej jako obliczenia kwantowe.
Tutaj znowu złożoność i porządkowanie mocy obliczeniowej na wyższym poziomie wymaga możliwości przetwarzania równoległego. W obliczeniach kwantowych tradycyjne bity są zastępowane kubitami, które mogą mieć wartość 1, 0 lub nieokreśloną kombinację. Ten rodzaj „bitu Schroedingera” stanowi podstawę modelu komputerowego, który może przewrócić świat IT na głowie.
Dla osób zainteresowanych nowymi technologiami kluczowe będzie obserwowanie wykorzystania układów GPU i ich następców w takich systemach, jak sieci głębokiego uczenia i konfiguracje obliczeń kwantowych. Obaj, zdaniem wielu ekspertów, są w powijakach i dojrzeją i przyniosą rezultaty w nadchodzących latach.
