V:
Zakaj so enote za grafično obdelavo (GPU) pomembne za poglobljeno učenje?
A:Uporaba grafičnih procesnih enot (GPU) ima poseben pomen za področje poglobljenega učenja. Razlog je povezan s tem, kako so postavljeni sistemi za poglobljeno učenje in kaj nameravajo narediti.
Strokovnjaki opredeljujejo globoko učenje kot vrsto strojnega učenja, v katerem algoritmi uporabljajo več plasti za progresivno analizo podatkov.
Nekateri navajajo posebne primere, na primer konvolucijske nevronske mreže (CNN) z njihovimi različnimi sloji, ki vključujejo največ združevanja, filtriranja, oblazinjenja, korakov in drugih opravil.
V širšem smislu se stvari, kot so obdelava slik in obdelava naravnega jezika, opirajo na večstopenjske postopke z več algoritmi, od katerih so mnogi podobni nevronskim mrežam, ki se jih strokovnjaki za strojno učenje učijo prepoznati in analizirati.
Kot smo že omenili v prejšnjem članku, so GPU-ji na splošno cenjeni pri strojnem učenju zaradi svoje vzporedne zmožnosti obdelave. Ko je strojno učenje napredovalo, je svet strojne opreme napredoval tudi od ideje o posameznem močnem jedru CPU-ja do več enot s paralelno obdelavo, ki lahko hitreje primerno opravijo velike količine računalniškega dela.
Pri sistemih za globoko učenje, ki vključujejo generativne modele višje ravni, kot so mreže z globokimi prepričanji, Boltzmannovi stroji in sistemi eho stanja, obstaja posebna potreba po vzporedni obdelavi in specializiranem oblikovanju jedra. Lahko bi rekli, da je uporaba GPU-jev nekako podobna uporabi naprednih strojev RISC pri nekaterih drugih vrstah obdelave - da je prilagajanje čipov določeni uporabi dober smisel.
Poleg uporabnosti GPU-jev za poglobljeno učenje opazite, da ti isti tipi procesorjev postajajo priljubljeni pri premikih k temeljni spremembi v računalniški strukturi, znani kot kvantno računalništvo.
Še enkrat, zahtevnost vzporedne obdelave zahteva kompleksnost in višje urejenost računalniške moči. V kvantnem računanju tradicionalne bite nadomestimo s kitovi, ki imajo vrednost 1, 0 ali nedoločena kombinacija. Tovrstni "Schroedingerjev košček" predstavlja osnovo za računalniški model, ki lahko svet IT obrne na glavo.
Za tiste, ki se zanimajo za nastajajoče tehnologije, bo ključno opazovati uporabo GPU-jev in njihovih naslednikov v takih sistemih, kot so mreže za globoko učenje in nastavitve kvantnega računalništva. Številni strokovnjaki bi rekli, da sta v povojih še zrela in bosta prinašala rezultate v prihodnjih letih.
