Искусственный интеллект стремительно меняет мир вокруг нас. Нейросети распознают лица на фотографиях, генерируют тексты и изображения, управляют беспилотными автомобилями. Для тех, кто еще не изучал эту тему и не знает, как работают нейросети, мы сегодня расскажем, почему для обучения нейросетей используются именно видеокарты, а не, скажем, центральные процессоры.

Архитектурные различия CPU и GPU

Начнем с того, что центральный процессор и графический процессор фундаментально отличаются по своей архитектуре и предназначению. CPU разрабатывались как универсальные вычислительные устройства, предназначенные для последовательной обработки данных с высокой тактовой частотой и сложной логикой ветвления.

В отличие от CPU, графические процессоры были рассчитаны на рендеринг изображений, который по своей природе требует параллельной обработки большого количества пикселей. Эта особенность и определила ключевую архитектурную черту GPU — наличие тысяч относительно простых вычислительных ядер вместо нескольких сложных, как у CPU.

Современные процессоры чаще всего имеют от 4 до 64 высокопроизводительных ядер. Это слишком мало. Поэтому даже с поддержкой многопоточности, они не могут обеспечить такую же эффективность обработки, как GPU. Последние в свою очередь содержат тысячи простых ядер, способных одновременно выполнять одинаковые операции независимо. И такой подход оказался наиболее действенным в контексте обучения ИИ, для которого оказался важнее именно параллелизм, а не последовательность.

Дело в том, что основная вычислительная операция в нейросетях — это умножение матриц. Например, для прохождения данных через один слой нейронной сети необходимо умножить матрицу входных данных на матрицу весов. Даже в относительно простой нейросети для распознавания рукописных цифр с изображениями размером 28×28 пикселей и 10 нейронами выходного слоя требуется обработать 7840 весовых коэффициентов.

А в современных глубоких нейросетях количество параметров может достигать миллиардов, где каждый параметр требует отдельного вычисления. Если бы мы использовали CPU с его небольшим количеством мощных ядер, процесс обучения занимал бы недели или даже месяцы. GPU же могут обрабатывать эти операции параллельно, существенно ускоряя процесс обучения. 

Сравнение производительности CPU и GPU

Разница в производительности между CPU и GPU при выполнении задач машинного обучения поистине впечатляет. По некоторым оценкам, с 2003 года производительность графических процессоров выросла в 7000 раз, что значительно превышает рост производительности центральных процессоров за тот же период.

Для наглядности приведем сравнительную таблицу характеристик CPU и GPU:

Тут видно, что GPU обеспечивает значительно более высокую энергоэффективность при выполнении параллельных вычислений. Например, процессор AMD Ryzen 9 9950X выдает около 0.01 TFLOPS на 1 Вт энергии, в то время как у NVIDIA A100 это 0.5-1,25 TFLOPS на тот же ватт в зависимости от сценария. То есть GPU демонстрирует как минимум 50-кратное превосходство. 

Технологии, усиливающие GPU для задач ИИ

На это, помимо параллелизма, вляет сразу нескольких факторов.

Во-первых, архитектура GPU оптимизирована для работы с большими объемами данных благодаря высокой пропускной способности памяти. Современные видеокарты вроде той же NVIDIA A100 обладают памятью HBM2e с пропускной способностью до 1.5 ТБ/с. 

Во-вторых, специализированные технологии, такие как тензорные ядра, дают GPU значительное преимущество. Они ускоряют матричные операции, которые составляют основу обучения нейросетей. Тензорные ядра позволяют выполнять умножение матриц с использованием форматов FP16 или FP8 вместо FP32. Это снижает объем вычислений и энергозатраты при сохранении достаточной точности для большинства задач.

Кроме того, программная экосистема GPU играет важную роль. Платформа CUDA от NVIDIA предоставляет разработчикам мощные инструменты для оптимизации вычислений и интеграции с популярными фреймворками машинного обучения:

• Набор инструкций архитектуры ISA (Instruction Set Architecture)

• Библиотеки для оптимизации параллельных вычислений

• Инструменты для программирования на языках высокого уровня (C, C++)

• Поддержка популярных фреймворков машинного обучения (TensorFlow, PyTorch)

Можно ли обучать ИИ без видеокарт

Несмотря на все преимущества, использование GPU для обучения нейросетей имеет ряд существенных ограничений. Прежде всего, это высокая стоимость. Топовые модели графических ускорителей для ИИ, такие как NVIDIA H800, могут стоить миллионы рублей. Кроме того, для создания полноценной инфраструктуры требуется дополнительное оборудование, что еще больше увеличивает расходы.

Другие значимые ограничения включают:

• Высокое энергопотребление

• Значительное тепловыделение, требующее сложных систем охлаждения

• Ограниченный объем видеопамяти, что может стать проблемой при работе с очень большими моделями

• Не все алгоритмы машинного обучения одинаково хорошо распараллеливаются

В связи с этими ограничениями эксперты и энтузиасты активно ищут альтернативные решения для ускорения вычислений в задачах, связанных с ИИ. Одним из таких решений являются тензорные процессоры (TPU) от Google. Они содержат десятки тысяч вычислительных ядер, специально оптимизированных для операций с тензорами, и могут объединяться в огромные кластеры с производительностью, которая измеряется экзафлопсами.

Другой альтернативой являются программируемые логические интегральные схемы (FPGA). Хотя они сложнее в программировании, чем GPU, FPGA обеспечивают большую гибкость и энергоэффективность для определенных типов вычислений.

Кроме того, в некоторых случаях исследователи находят способы оптимизировать алгоритмы машинного обучения для CPU. Например, в Университете Райса разработали алгоритм, который заменяет матричные вычисления на работу с хеш-таблицами, что позволило CPU выполнять обучение нейросетей в 15 раз быстрее, чем GPU.

Но, несмотря на все преимущества альтернативных решений, видеокарты остаются лучшим выбором для обучения нейросетей по нескольким ключевым причинам:

1. Универсальность и масштабируемость

2. Параллелизм на аппаратном уровне

3. Поддержка программной экосистемы

4. Широкая доступность

5. Ограничения альтернативных решений

6. Экономическая эффективность

Как выбрать GPU для задач машинного обучения

Выбор подходящего GPU для машинного обучения зависит от конкретных задач, бюджета и требований к производительности. При выборе следует обратить внимание на несколько ключевых параметров:

• Объем видеопамяти. Это критически важный параметр, особенно для работы с большими моделями. Видеокарты с 4-6 ГБ памяти подходят только для самых простых задач. Для серьезной работы рекомендуется минимум 8 ГБ, а для обучения нейросетей с Deep Learning — 16 ГБ и более.

• Наличие тензорных ядер. Современные модели NVIDIA с тензорными ядрами (серии RTX, Tesla, A100) обеспечивают значительное ускорение операций машинного обучения по сравнению с видеокартами без таких ядер (GTX 1050 Ti - плохо, RTX 5080 – лучше, NVIDIA H800 - идеально).

• Пропускная способность памяти. Этот параметр определяет, как быстро данные могут быть загружены из памяти в вычислительные ядра. Для задач машинного обучения рекомендуется выбирать GPU с высокой пропускной способностью памяти (от 500 ГБ/с).

• Вычислительная мощность. Измеряется в TFLOPS. Чем выше этот показатель, тем быстрее будет выполняться обучение моделей.

GPU – основа ИИ и нейронных сетей

Графические процессоры стали неотъемлемой частью современных систем искусственного интеллекта благодаря своей архитектуре, идеально подходящей для параллельной обработки данных, которая лежит в основе алгоритмов машинного обучения. Тысячи вычислительных ядер, высокая пропускная способность памяти и специализированные технологии, такие как тензорные ядра и CUDA, делают GPU незаменимыми для эффективного обучения нейронных сетей.

В то время как центральные процессоры остаются универсальными вычислительными устройствами, оптимизированными для последовательной обработки данных и сложной логики, графические процессоры обеспечивают значительно более высокую производительность в задачах машинного обучения благодаря своей параллельной архитектуре и специализированным вычислительным блокам.

Важно понимать, что выбор между CPU и GPU для обучения нейросетей должен основываться на конкретных потребностях проекта. Для небольших моделей и прототипирования CPU может быть вполне достаточно, особенно если вы используете оптимизированные библиотеки и алгоритмы. Однако для серьезных исследований и промышленного применения глубоких нейронных сетей GPU остаются незаменимым инструментом.

Нет сомнений, что по мере развития технологий искусственного интеллекта мы, вероятно, увидим появление еще более специализированных аппаратных ускорителей, оптимизированных для конкретных типов нейронных сетей и задач ИИ. Но фундаментальный принцип параллельной обработки данных, который сделал GPU столь эффективными для машинного обучения, останется ключевым элементом этих будущих решений.

Таким образом, история GPU в контексте искусственного интеллекта — это яркий пример того, как технология, изначально разработанная для одной цели (компьютерной графики), может найти революционное применение в совершенно другой области. Это напоминает нам о важности междисциплинарного подхода к инновациям и о том, что иногда самые значительные прорывы происходят на стыке различных областей науки и технологий.

*  - Оценочное значение на основе архитектурных особенностей, выведенное Sonnet 3.7.