Q:
Чому для поглибленого навчання важливі одиниці графічної обробки (GPU)?
A:Використання одиниць графічної обробки (GPU) має особливе значення для галузі глибокого навчання. Причина пов’язана з тим, як створені системи глибокого навчання, і що вони мають на меті робити.
Експерти визначають глибоке навчання як тип машинного навчання, в якому алгоритми використовують кілька шарів для прогресивного аналізу даних.
Деякі наводять конкретні приклади, такі як конволюційні нейронні мережі (CNN) з їх різними шарами, що включають максимум об'єднання, фільтрування, набивання, крокування та інші завдання.
У більш широкому сенсі такі речі, як обробка зображень та обробка природним мовою, покладаються на багатоступінчасті, алгоритмні процедури, багато з яких нагадують нейронні мережі, які фахівці машинного навчання вчаться визначати та аналізувати.
Як ми відзначали в попередній статті, графічні процесори, як правило, цінуються в машинному навчанні через їх здатність до паралельної обробки. У міру розвитку машинного навчання світ апаратних засобів також прогресував від ідеї індивідуального сильного ядра процесора до декількох блоків з паралельною обробкою, які дозволяють швидше адекватно впоратися з великою кількістю обчислювальної роботи.
Оскільки системи глибокого навчання, що охоплюють генеративні моделі вищого рівня, такі як мережі глибокого переконання, машини Больцмана та системи ехо-стану, є специфічна потреба в паралельній обробці та спеціалізованому дизайні ядра. Можна сказати, що використання графічних процесорів дещо схоже на використання розширених машин RISC в деяких інших типах обробки - що налаштування мікросхем для конкретного використання має багато сенсу.
На додаток до корисності графічних процесорів для глибокого навчання, ви також бачите, що ці самі типи процесорів стають популярними в ході до фундаментальних змін структури обчислень, відомих як квантові обчислення.
Знову ж таки, складність та впорядкованість вищих рівнів вимагають можливості паралельної обробки. У квантових обчисленнях традиційні біти замінюються кубітами, які можуть мати значення 1, 0 або неуточненою комбінацією. Цей різновид «шматочка Шрьодінгера» є основою для обчислювальної моделі, яка може перетворити світ ІТ на голову.
Для тих, хто цікавиться новими технологіями, буде ключовим спостерігати за використанням графічних процесорів та їх наступників у таких системах, як мережі глибокого навчання та налаштування квантових обчислень. Багато з них, як кажуть багато експертів, перебувають у зародковому стані та дозріють та принесуть результати в наступні роки.
