![](https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/fb2/f49/ac1/fb2f49ac126cadfa9703e61e37f605eb.jpg)
Исследователи в области искусственного интеллекта (ИИ) и специалисты по работе с данными стараются ускорить глубокое обучение. Классические центральные процессоры (CPU), даже самые мощные, с трудом справляются с настолько высоконагруженными задачами. Альтернативой выступают видеопроцессоры (GPU), демонстрирующие гораздо бо̒льшую производительность. Мы рассмотрим причины доминирования графических процессоров в глубоком обучении (deep learning), а также дадим некоторые рекомендации по их выбору.
Применение GPU для глубокого обучения
Самая длительная и ресурсоёмкая фаза большинства реализаций deep learning — это процесс обучения. Она может быть выполнена за разумное время для моделей с меньшим количеством параметров, но по мере увеличения их количества время обучения будет растягиваться. Это имеет двойную цену: оборудование занято дольше, а команда вынуждена ждать, теряя драгоценное время.
Графические процессоры сокращают эти затраты, позволяя быстро и эффективно запускать модели с огромным количеством параметров. Это происходит потому, что GPU распределяют задачи по кластерам процессоров, одновременно выполняя вычислительные операции.
GPU также оптимизированы для выполнения целевых задач, завершая вычисления быстрее, чем неспециализированные устройства, освобождая при этом мощности CPU для выполнения других задач.
Параллельные вычисления. GPU состоят из тысяч процессорных эффективных ядер, разработанных для одновременной обработки нескольких задач. Такая конструкция идеально подходит для параллельного умножения матриц и свёртки. Благодаря параллельной обработке видеопроцессоры могут выполнять некоторые расчёты значительно быстрее центральных процессоров.
Оптимизация под матричные операции. Глубокое обучение в значительной степени опирается на операции с большими матрицами и тензорами (многомерными массивами). Графические процессоры оптимизированы для этих задач и обеспечивают значительное ускорение по сравнению с традиционными вычислениями на центральных процессорах. Многие библиотеки, такие как cuBLAS (CUDA Basic Linear Algebra Subroutines) и cuDNN (CUDA Deep Neural Network Library), специально разработаны для использования возможностей GPU выполнять эффективные матричные операции.
Пропускная способность памяти. Кроме того, архитектура графических процессоров позволяет эффективно использовать общую память между ядрами, сокращая задержку и увеличивая производительность в высоконагруженных операциях.
Энергоэффективность. Графические процессоры обеспечивают более высокую производительность на 1 Вт, что делает их более энергоэффективными. Не то чтобы это было очень важно для серверов, но если вы обучаете модели на своём ноутбуке, меньше вероятность, что он вырубится от перегрева.
Экосистемы программного обеспечения. Фреймворки глубокого обучения (например PyTorch и TensorFlow) оптимизированы для ускорения GPU. Например, платформа NVIDIA CUDA предлагает комплексную среду для разработки приложений с ускорением GPU, включая инструменты, библиотеки и API, специально разработанные для глубокого обучения. Многие другие разработчики и исследователи тоже предлагают инструменты для работы на GPU.
Эффективность затрат. Благодаря производительности, GPU более экономичны, чем эквивалентные системы на базе центрального процессора.
Инференс в реальном времени. Графические процессоры обеспечивают инференс с низкой задержкой, часто в реальном времени. Это позволяет использовать их для автономного вождения, анализа видео и интерактивных систем искусственного интеллекта.
Подытоживая сказанное, вот какие характеристики графического процессора влияют на производительность при глубоком обучении:
Количество ядер. Это имеет решающее значение для задач глубокого обучения, включающих умножение матриц и свёртки, которые выигрывают от распараллеливания.
Тактовая частота.
Пропускная способность.
Объём видеопамяти. Чем больше VRAM, тем большего размера пакеты данных и более сложные модели могут быть использованы.
Тензорные ядра. Это специализированные ядра для ускорения специфических для машинного обучения расчётов.
Потребляемая мощность. В случае с облачными сервисами этим можно пренебречь.
Экосистема программного обеспечения. Совместная работа с фреймворками глубокого обучения и оптимизированными программными библиотеками повышает эффективность и производительность GPU.
Заключение
Графические процессоры исключительно подходят для глубокого обучения. Их архитектура параллельных вычислений справляется с массивными наборами данных и сложными моделями. Кроме того, они могут похвастаться высокой пропускной способностью памяти, что обеспечивает быстрый доступ к данным и их обработку, высокую скорость обучения и эффективную производительность. Другим существенным преимуществом графических процессоров является их универсальность. Доступен широкий спектр вариантов, удовлетворяющих различные потребности и бюджеты. От моделей начального уровня, подходящих для небольших проектов, до дорогих и высокопроизводительных вариантов, предназначенных для крупномасштабных корпоративных приложений.