Q:
Почему графические процессоры (GPU) важны для глубокого обучения?
A:Использование графических процессоров (GPU) имеет особое значение для области глубокого обучения. Причина связана с тем, как настроены системы глубокого обучения и для чего они предназначены.
Эксперты определяют глубокое обучение как тип машинного обучения, в котором алгоритмы используют несколько уровней для последовательного анализа данных.
Некоторые приводят конкретные примеры, такие как сверточные нейронные сети (CNN) с их различными уровнями, включающими в себя максимальное объединение, фильтрацию, заполнение, пошаговое выполнение и другие задачи.
В более широком смысле такие вещи, как обработка изображений и обработка на естественном языке, основаны на многошаговых многоалгоритмных процедурах, многие из которых напоминают нейронные сети, которые специалисты по машинному обучению учат идентифицировать и анализировать.
Как мы уже отмечали в предыдущей статье, графические процессоры обычно ценятся в машинном обучении из-за их способности к параллельной обработке. По мере развития машинного обучения мир аппаратного обеспечения также переходил от идеи отдельного сильного ядра ЦП к множеству модулей с параллельной обработкой, которые могут более адекватно обрабатывать большие объемы вычислительной работы быстро.
С системами глубокого обучения, охватывающими генеративные модели более высокого уровня, такие как сети глубокого убеждения, машины Больцмана и системы эхо-состояний, существует особая потребность в параллельной обработке и специализированном проектировании ядра. Вы могли бы сказать, что использование графических процессоров в некоторой степени похоже на использование усовершенствованных RISC-машин в некоторых других типах обработки - что настройка микросхем для конкретного использования имеет большой смысл.
В дополнение к использованию графических процессоров для глубокого обучения, вы также увидите, что эти же типы процессоров становятся популярными в связи с фундаментальными изменениями в вычислительной структуре, известной как квантовые вычисления.
Здесь опять-таки сложность и высокоуровневое упорядочение вычислительной мощности требуют возможности параллельной обработки. В квантовых вычислениях традиционные биты заменяются кубитами, которые могут иметь значение 1, 0 или неопределенную комбинацию. Такого рода «бит Шредингера» формирует основу для вычислительной модели, которая может перевернуть мир IT с ног на голову.
Для тех, кто интересуется новейшими технологиями, будет важно наблюдать за использованием графических процессоров и их преемников в таких системах, как сети глубокого обучения и установки квантовых вычислений. Многие из них, как сказали бы многие эксперты, находятся в зачаточном состоянии и будут зрелыми и принесут результаты в ближайшие годы.
