NộI Dung
Trình bày bởi: AltaML
Q:
Tại sao các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) quan trọng cho việc học sâu?
A:
Việc sử dụng các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) có tầm quan trọng đặc biệt đối với lĩnh vực học tập sâu. Lý do liên quan đến cách các hệ thống học tập sâu được thiết lập, và những gì chúng dự định làm.
Các chuyên gia định nghĩa học sâu là một kiểu học máy trong đó các thuật toán sử dụng nhiều lớp để phân tích dữ liệu tiến bộ.
Một số ví dụ cụ thể được trích dẫn, chẳng hạn như mạng nơ ron tích chập (CNN) với các lớp khác nhau của chúng liên quan đến tổng hợp tối đa, lọc, đệm, sải chân và các nhiệm vụ khác.
Theo nghĩa rộng hơn, những thứ như xử lý hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên các quy trình đa bước, đa thuật toán, nhiều trong số đó giống với các mạng thần kinh mà các chuyên gia học máy học để xác định và phân tích.
Như chúng tôi đã lưu ý trong một bài viết trước, GPU thường có giá trị trong học máy, vì khả năng xử lý song song của chúng. Khi quá trình học máy tiến triển, thế giới phần cứng cũng đang phát triển từ ý tưởng về lõi CPU mạnh riêng lẻ đến nhiều đơn vị xử lý song song có thể xử lý nhanh hơn một lượng lớn công việc tính toán một cách nhanh chóng.
Với các hệ thống học tập sâu bao gồm các mô hình phát sinh cấp cao hơn như mạng niềm tin sâu sắc, máy Boltzmann và hệ thống trạng thái tiếng vang, có một nhu cầu cụ thể để xử lý song song và thiết kế lõi chuyên dụng. Bạn có thể nói rằng việc sử dụng GPU có phần giống với việc sử dụng Advanced RISC Machines trong một số loại xử lý khác - việc tùy chỉnh chip theo một mục đích sử dụng cụ thể có ý nghĩa tốt.
Ngoài các tiện ích của GPU để học sâu, bạn cũng thấy các loại bộ xử lý tương tự này trở nên phổ biến trong các động thái hướng tới thay đổi cơ bản trong cấu trúc điện toán được gọi là điện toán lượng tử.
Một lần nữa, nó lại có sự phức tạp và thứ tự cao hơn của sức mạnh tính toán đòi hỏi khả năng xử lý song song. Trong điện toán lượng tử, các bit truyền thống được thay thế bằng các qubit, có thể có giá trị 1, 0 hoặc kết hợp không xác định. Kiểu này của Schroedinger Dòng bit bit tạo nền tảng cho một mô hình điện toán có thể biến thế giới CNTT trên đầu của nó.
Đối với những người quan tâm đến các công nghệ mới nổi, sẽ là chìa khóa để xem việc sử dụng GPU và người kế nhiệm của họ trong các hệ thống như mạng học sâu và thiết lập máy tính lượng tử. Cả hai, nhiều chuyên gia sẽ nói, đang ở giai đoạn trứng nước và sẽ trưởng thành và mang lại kết quả trong những năm tới.
