CPU در مقابل GPU برای یادگیری ماشین
به گزارش اپست به نقل از purestorage ، در حالی که CPUها می توانند بسیاری از وظایف عمومی را به صورت سریع و متوالی پردازش کنند، GPUها از محاسبات موازی برای تجزیه مشکلات بسیار پیچیده به محاسبات کوچکتر و همزمان متعدد استفاده می کنند. این امر آنها را برای رسیدگی به فرآیندهای محاسباتی بسیار توزیع شده مورد نیاز برای یادگیری ماشین ایده آل می کند.
در این مقاله، تفاوت بین CPU و GPU را مقایسه خواهیم کرد، همچنین کاربردهای هر کدام را با یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و یادگیری عمیق بررسی خواهیم کرد.
واحد پردازش مرکزی (CPU) چیست؟
واحد پردازش مرکزی یا CPU، پردازنده‌ای است که دستورالعمل‌های پایه یک کامپیوتر مانند عملیات‌های ریاضی، منطقی و ورودی/خروجی را پردازش می‌کند. معمولاً یک تراشه کوچک اما قدرتمند است که در مادربرد کامپیوتر تعبیه شده است.
CPU به عنوان مغز کامپیوتر شناخته می‌شود زیرا اکثر دستورالعمل‌های سخت‌افزار و نرم‌افزار کامپیوتر را تفسیر و اجرا می‌کند.
اجزای استاندارد یک CPU شامل یک یا چند هسته، حافظه کش، واحد مدیریت حافظه (MMU) و ساعت و واحد کنترل CPU است. همه اینها با هم کار می‌کنند تا به کامپیوتر امکان اجرای همزمان چندین برنامه را بدهند.
هسته، معماری مرکزی CPU است که تمام محاسبات و منطق در آن اتفاق می‌افتد.
به طور سنتی، CPUها تک هسته‌ای بودند، اما CPUهای امروزی چند هسته‌ای هستند و دارای دو یا چند پردازنده برای افزایش عملکرد هستند. یک CPU وظایف را به صورت متوالی پردازش می‌کند و برای دستیابی به چندوظیفگی، وظایف بین هسته‌های متعدد آن تقسیم می‌شوند.
GPU چیست؟
GPU یا واحد پردازش گرافیک، یک پردازنده کامپیوتری است که از محاسبات شتاب‌داده شده برای رندر تصاویر و گرافیک‌های با کیفیت بالا و پیچیده استفاده می‌کند. در حالی که در ابتدا برای رندر تصاویر دو بعدی و سه بعدی، ویدیوها و انیمیشن‌ها در رایانه طراحی شده بود، امروزه از GPUها در کاربردهای بسیار فراتر از پردازش گرافیک، از جمله تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و یادگیری ماشین استفاده می‌شود. این نوع محاسبات اغلب “GPGPU” یا “GPU با کاربرد عمومی” نامیده می‌شود.
GPUها عملکردی مشابه CPUها دارند و شامل اجزای مشابهی هستند (مانند هسته‌ها، حافظه و غیره). آنها می‌توانند در CPU ادغام شوند یا مجزا باشند (یعنی جدا از CPU با رم اختصاصی خود).
GPUها از پردازش موازی استفاده می‌کنند و وظایف را به زیر وظایف کوچکتری تقسیم می‌کنند که بین تعداد زیادی از هسته‌های پردازنده در GPU توزیع می‌شوند. این امر منجر به پردازش سریعتر وظایف محاسباتی تخصصی می‌شود.
CPU در مقابل GPU: تفاوت چیست؟
تفاوت اساسی بین GPU ها و CPU ها این است که CPU ها برای انجام سریع وظایف متوالی ایده آل هستند، در حالی که GPU ها از پردازش موازی برای محاسبه همزمان وظایف با سرعت و کارایی بیشتر استفاده می کنند.
CPU ها پردازنده های همه منظوره ای هستند که می توانند تقریباً هر نوع محاسبه ای را انجام دهند. آنها می توانند قدرت زیادی را برای انجام چند وظیفه بین چندین مجموعه دستورالعمل خطی تخصیص دهند تا آن دستورالعمل ها را سریعتر اجرا کنند.
در حالی که CPU ها می توانند وظایف متوالی را بر روی محاسبات پیچیده به سرعت و کارایی انجام دهند، اما در پردازش موازی در طیف گسترده ای از وظایف کارایی کمتری دارند.
GPU ها در انجام محاسبات تخصصی بسیار عالی هستند و می توانند هزاران هسته داشته باشند که می توانند عملیات را به طور موازی بر روی چندین نقطه داده اجرا کنند. با دسته بندی دستورات و فشار دادن حجم عظیمی از داده ها با حجم بالا، آنها می توانند بار کاری را فراتر از توانایی های یک CPU سرعت بخشند.
به این ترتیب، GPU ها شتاب بسیار زیادی را برای وظایف تخصصی مانند یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده ها و سایر برنامه های هوش مصنوعی (AI) فراهم می کنند.
نحوه عملکرد GPU چگونه است؟
در حالی که CPU ها معمولاً دارای تعداد کمی هسته هستند که با سرعت بالا اجرا می شوند، GPU ها دارای هسته های پردازشی زیادی هستند که با سرعت پایین کار می کنند. هنگام دریافت یک کار، GPU آن را به هزاران زیر وظیفه کوچکتر تقسیم می کند و به طور همزمان پردازش می کند، به جای اینکه به صورت سریال پردازش کند.
در رندر گرافیکی، GPU ها محاسبات پیچیده ریاضی و هندسی را برای ایجاد جلوه های بصری و تصاویر واقع گرایانه انجام می دهند. برای ایجاد یک تجربه بصری روان، دستورالعمل ها باید همزمان اجرا شوند تا صدها بار در ثانیه تصاویر ترسیم و دوباره ترسیم شوند.
GPU ها همچنین پردازش پیکسل را انجام می دهند، فرآیندی پیچیده که به مقدار قابل توجهی قدرت پردازش برای رندر لایه های متعدد و ایجاد بافت های پیچیده مورد نیاز برای گرافیک های واقعی نیاز دارد.
این سطح بالای قدرت پردازش است که GPU ها را برای یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و سایر وظایفی که نیاز به صدها یا هزاران محاسبات پیچیده دارند مناسب می کند. تیم ها می توانند با افزودن چندین GPU به هر گره که می توانند وظایف را به هزاران زیر وظیفه کوچکتر تقسیم کنند و همه آنها را همزمان پردازش کنند، ظرفیت محاسباتی را با خوشه های محاسباتی با کارایی بالا افزایش دهند.
CPU در مقابل GPU برای یادگیری ماشین
یادگیری ماشین نوعی هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها و داده‌های تاریخی برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی نتایج با حداقل یا بدون دخالت انسان استفاده می‌کند. یادگیری ماشین نیاز به ورودی مجموعه‌های بزرگ داده‌های پیوسته برای بهبود دقت الگوریتم دارد.
در حالی که CPUها برای فرآیندهای یادگیری ماشین سنگین داده‌ای به عنوان گزینه‌های کارآمدی در نظر گرفته نمی‌شوند، اما هنوز هم زمانی که استفاده از GPU ایده آل نیست، یک گزینه مقرون به صرفه هستند.
چنین مواردی شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند داده‌های سری زمانی است که به محاسبات موازی نیاز ندارند، و همچنین سیستم‌های توصیه برای آموزش که به حافظه زیادی برای لایه‌های جاسازی نیاز دارند. برخی از الگوریتم‌ها نیز برای استفاده از CPU نسبت به GPU بهینه شده‌اند.
هرچه داده‌ها بیشتر باشد، الگوریتم یادگیری ماشین بهتر و سریعتر می‌تواند بیاموزد. فناوری در GPUها فراتر از پردازش گرافیک‌های با کارایی بالا به موارد استفاده‌ای رسیده است که نیاز به پردازش داده‌های پرسرعت و محاسبات بسیار موازی دارند. در نتیجه، GPUها پردازش موازی لازم برای پشتیبانی از فرآیندهای چند مرحله‌ای پیچیده درگیر در یادگیری ماشین را فراهم می‌کنند.
CPU در مقابل GPU برای شبکه‌های عصبی
شبکه‌های عصبی با تلاش برای شبیه‌سازی رفتار مغز انسان، از مقادیر عظیمی از داده‌ها یاد می‌گیرند. در مرحله آموزش، یک شبکه عصبی داده‌ها را برای ورودی اسکن می‌کند و آن را با داده‌های استاندارد مقایسه می‌کند تا بتواند پیش‌بینی و پیش‌بینی کند.
از آنجایی که شبکه‌های عصبی در درجه اول با مجموعه داده‌های عظیم کار می‌کنند، زمان آموزش می‌تواند با افزایش مجموعه داده‌ها افزایش یابد. در حالی که آموزش شبکه‌های عصبی در مقیاس کوچکتر با استفاده از CPU امکان‌پذیر است، CPU در پردازش این حجم عظیم از داده‌ها کارایی کمتری دارد و باعث افزایش زمان آموزش با افزودن لایه‌ها و پارامترهای بیشتر می‌شود.
شبکه‌های عصبی اساس یادگیری عمیق (یک شبکه عصبی با سه لایه یا بیشتر) را تشکیل می‌دهند و برای اجرا به صورت موازی طراحی شده‌اند، به طوری که هر کار به طور مستقل از دیگری اجرا می‌شود. این امر GPUها را برای پردازش مجموعه داده‌های عظیم و داده‌های ریاضی پیچیده مورد استفاده برای آموزش شبکه‌های عصبی مناسب‌تر می‌کند.
CPU در مقابل GPU برای یادگیری عمیق
مدل یادگیری عمیق یک شبکه عصبی با سه لایه یا بیشتر است. مدل‌های یادگیری عمیق دارای معماری بسیار انعطاف‌پذیری هستند که به آنها اجازه می‌دهد مستقیماً از داده‌های خام بیاموزند. آموزش شبکه‌های یادگیری عمیق با مجموعه داده‌های بزرگ می‌تواند دقت پیش‌بینی آنها را افزایش دهد.
CPUها برای یادگیری عمیق نسبت به GPUها کارآمدتر هستند زیرا وظایف را به صورت ترتیبی و یکی پس از دیگری پردازش می‌کنند. با استفاده از تعداد بیشتری از نقاط داده برای ورودی و پیش‌بینی، مدیریت تمام وظایف مرتبط برای یک CPU دشوارتر می‌شود.
یادگیری عمیق به سرعت و عملکرد بالایی نیاز دارد و مدل‌ها هنگام پردازش همزمان تمام عملیات‌ها سریعتر یاد می‌گیرند. از آنجایی که GPUها دارای هزاران هسته هستند، برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بهینه شده‌اند و می‌توانند چندین کار موازی را تا سه برابر سریعتر از یک CPU پردازش کنند.
قدرت یادگیری ماشین با زیرساخت هوش مصنوعی نسل بعدی
GPUها نقش مهمی در توسعه برنامه های یادگیری ماشین امروزی ایفا می کنند. هنگام انتخاب GPU برای برنامه های یادگیری ماشین، تولیدکنندگان مختلفی برای انتخاب وجود دارد، اما NVIDIA، پیشگام و رهبر در سخت افزار و نرم افزار GPU (CUDA)، پیشرو است.
AIRI//S™ زیرساخت مدرن هوش مصنوعی است که توسط Pure Storage® و NVIDIA طراحی شده است و توسط جدیدترین سیستم های NVIDIA DGX و Pure Storage FlashBlade//S™ پشتیبانی می شود.
AIRI//S یک راه حل آماده برای هوش مصنوعی است که استقرار هوش مصنوعی شما را ساده می کند تا زیرساخت ساده، سریع، نسل بعدی و مقاوم در برابر آینده را برای پاسخگویی به نیازهای هوش مصنوعی شما در هر مقیاسی ارائه دهد.
