Tartalom
Bemutatja: AltaML
K:
Miért fontosak a grafikus feldolgozó egységek (GPU-k) a mély tanuláshoz?
A:
A grafikus feldolgozó egységek (GPU) használata különös jelentőséggel bír a mély tanulás területén. Ennek oka a mélyreható tanulási rendszerek felépítésével és azok elvégzésével kapcsolatos.
A szakértők a mély tanulást olyan gépi tanulás típusának tekintik, amelyben az algoritmusok több réteget használnak a progresszív adatelemzéshez.
Egyesek példákat idéznek, mint például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-k) különféle rétegeikkel, amelyek magukba foglalják a maximális összevonást, szűrést, feltöltést, lépést és egyéb feladatokat.
Tágabb értelemben olyan dolgok, mint a képfeldolgozás és a természetes nyelvfeldolgozás, többlépcsős, több algoritmussal járó eljárásokra támaszkodnak, amelyek közül sok hasonlít az ideghálózatokra, amelyeket a gépi tanulás szakemberei megtanulnak azonosítani és elemezni.
Amint egy korábbi cikkben megjegyeztük, a GPU-kat általában értékelik a gépi tanulásban, párhuzamos feldolgozási képességük miatt. A gépi tanulás előrehaladtával a hardvervilág az egyéni erőteljes CPU-mag ötleteitől a párhuzamos feldolgozással rendelkező több egységig is fejlődött, amely a nagy mennyiségű számítógépes munkát gyorsabban képes kezelni.
A magasabb szintű generációs modelleket, például a mélyhitű hálózatokat, a Boltzmann gépeket és az echo state rendszereket magában foglaló mély tanulási rendszereknek köszönhetően szükség van párhuzamos feldolgozásra és speciális magtervezésre. Elmondhatjuk, hogy a GPU-k használata kissé hasonlít a fejlett RISC gépek használatához más más típusú feldolgozásokban is - hogy a chipek egy adott felhasználásra való testreszabása jó értelme.
A GPU-k mélyreható tanulásán keresztüli hasznosságán kívül láthatja, hogy ugyanazok a processzorok egyre népszerűbbek lesznek a kvantumszámítás néven ismert számítási struktúra alapvető változása felé vezető lépésekben.
Itt ismét a számítási teljesítmény komplexitása és magasabb szintű rendezése követeli meg a párhuzamos feldolgozási képességeket. A kvantumszámításban a hagyományos biteket helyettesítjük kvitekkel, amelyek értéke 1, 0, vagy egy nem megadott kombináció. Ez a fajta „Schroedinger bit” képezi az alapját egy számítási modellnek, amely a fejére fordíthatja az informatika világát.
Azok számára, akik érdeklődnek a feltörekvő technológiák iránt, kulcsfontosságú lesz figyelemmel kísérni a GPU-k és utódjaik alkalmazását olyan rendszerekben, mint a mély tanulási hálózatok és a kvantumszámítás beállításai. Sokan azt állítják, hogy mindkettő még gyerekcipőben jár, érett lesz, és eredményeket hoz az elkövetkező években.
