Sadržaj
Predstavio: AltaML
P:
Zašto su grafičke procesorske jedinice (GPU) važne za dubinsko učenje?
A:
Upotreba jedinica za grafičku obradu (GPU) ima posebnu važnost za područje dubokog učenja. Razlog je povezan s postavljanjem sustava dubokog učenja i njihovim namjerama.
Stručnjaci definiraju duboko učenje kao vrstu strojnog učenja u kojem algoritmi koriste više slojeva za progresivnu analizu podataka.
Neki navode posebne primjere, poput konvolucijskih neuronskih mreža (CNN-ovi) s njihovim različitim slojevima koji uključuju maksimalno spajanje, filtriranje, presvlačenje, koračanje i druge zadatke.
U širem smislu stvari poput obrade slike i obrade prirodnog jezika oslanjaju se na višestruke postupke s više algoritama, od kojih mnogi nalikuju neuronskim mrežama koje stručnjaci za strojno učenje nauče identificirati i analizirati.
Kao što smo napomenuli u prethodnom članku, GPU-ovi se uglavnom cijene u strojnom učenju zbog svoje sposobnosti paralelne obrade. Kako je strojno učenje napredovalo, hardverski svijet je također napredovao od ideje pojedinačne jake CPU jezgre do više jedinica s paralelnom obradom koja može adekvatnije brzo podnijeti velike količine računskog rada.
Sa sustavima dubokog učenja koji prihvaćaju generativne modele više razine, poput mreža dubokih uvjerenja, Boltzmannovih strojeva i sustava eho stanja, postoji posebna potreba za paralelnom obradom i specijaliziranim dizajnom jezgara. Mogli biste reći da je upotreba GPU-a pomalo slična upotrebi Naprednih RISC strojeva u nekim drugim vrstama obrade - da prilagođavanje čipova određenoj uporabi ima smisla.
Uz korisnost GPU-a za dubinsko učenje, također vidite kako ti isti tipovi procesora postaju popularni u potezima prema temeljnoj promjeni u računalnoj strukturi poznatoj kao kvantno računanje.
Opet, to je složenost i redoslijede više računske snage koji zahtijevaju mogućnost paralelne obrade. U kvantnom računanju tradicionalni bitovi zamjenjuju se kbitima koji mogu imati vrijednost 1, 0 ili neodređena kombinacija. Ova vrsta "Schroedingerove bitne" osnova je računalnog modela koji može pretvoriti svijet IT-a u glavu.
Za one koji su zainteresirani za nove tehnologije bit će važno promatrati upotrebu GPU-a i njihovih nasljednika u takvim sustavima kao što su mreže za duboko učenje i postavke kvantnog računanja. Mnogi bi stručnjaci rekli da su u povojima i sazrijevat će i donijeti rezultate u godinama koje dolaze.
