ورود عضویت

مطالب پیشنهادی از سراسر وب

دیگه نگو شام چی بپزم !! ○مجله آشپزی شکمو○

ارتقاء سریع سایت در گوگل با ❌بک لینک قوی❌

تبلیغات افزایش بازدید و افزایش فروش در ارم بلاگ

خرید حضوری و مطمئن ارز دیجیتال

وبلاگ تولید محتوا ، سرگرمی

۲ سال پیش

» محاسبات GPU چیست و امروزه چگونه کاربرد دارد؟

GPU امروز برای چه چیزی استفاده می شود؟

پردازنده‌های یا واحدهای پردازش گرافیکی، بیشتر به دلیل توانایی‌شان در سرعت بخشیدن به ارائه گرافیک‌های سه بعدی در ویرایش ویدیو و بازی شناخته می‌شوند.

یادگیری ماشینی چیست و پردازش کامپیوتری چگونه نقش دارد؟

یادگیری ماشینی حوزه مهمی از تحقیقات و مهندسی است که به مطالعه چگونگی یادگیری الگوریتم‌ها برای انجام وظایف خاص در همان سطح یا بهتر از انسان میپردازد.در اینجا تاکید بر یادگیری و چگونگی یادگیری ماشینها در زمینه‌های مختلف، با ورودی‌های دیگر و نحوه انجام کارهای مختلف است.یادگیری ماشینی رشته‌ای است که برای دهه‌ها وجود داشته و به عنوان زیرمجموعه‌ای از حوزه بزرگ‌تر هوش مصنوعی عمل می‌کند.

مطلب مرتبط چرا تبلیغات در ارم بلاگ یک انتخاب هوشمندانه است؟

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سابقه طولانی در تحقیق و توسعه، هم در دانشگاه، هم در کسب و کارهای سازمانی و هم در تخیل عمومی دارند. با این حال، در بیشتر دهه‌های ماشین‌های هوشمند و یادگیری مؤثر با نبردی سخت در پذیرش جریان اصلی روبه‌رو بودند. برنامه‌های تخصصی مانند سیستم‌ های خبره، پردازش زبان طبیعی و روباتیک از تکنیک‌های یادگیری به هر شکلی استفاده می‌کردند، اما یادگیری ماشینی مانند یک حوزه مطالعه باطنی خارج از این حوزه‌ها به نظر می‌رسید.

اکوسیستم سخت افزار و نرم افزار به گونه ای بود که پیشرفت های قابل توجهی در توسعه یادگیری رخ داد. این جهش رو به جلو تا حدی به دلیل چند فناوری اولیه بود:

شبکه‌های عصبی: در حالی که شبکه‌های عصبی مفهوم جدیدی نیستند، پیشرفتها در فناوری شبکه‌های عصبی، توسعه «مغز» هوش مصنوعی را تسهیل کرد که می‌تواند از تصمیم‌گیری پیشرفته‌تر پشتیبانی کند. به طور خلاصه، یک شبکه عصبی مشکلات را از طریق استفاده از گره‌های به هم پیوسته و تصمیم‌ گیری دانه‌ای که می‌تواند بخش‌های کوچکی از مدل‌های حل مسئله بزرگ‌تر و پیچیده‌تر را نشان دهد، مدل‌سازی می‌کند. بنابراین، این شبکه‌ها می‌توانند مدیریت مشکلات پیچیده‌تری مانند تشخیص الگوی تصویر را نسبت به الگوریتم‌های خطی تسهیل کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ: اصطلاح «داده‌های بزرگ» تقریباً به کار رفته است، اما به سختی می‌توان از اهمیت داده‌های بزرگ برای توسعه یادگیری ماشین اغراق کرد. از آنجایی که کسب‌وکارها و فناوری‌ های بیشتر داده‌های بیشتری را جمع‌آوری میکنند، توسعه‌دهندگان خود را با مجموعه داده‌های آموزشی گسترده‌تر برای پشتیبانی از الگوریتم‌های یادگیری پیشرفته‌تر می‌یابند.

پلت‌فرم‌های ابری با کارایی بالا: زیرساخت‌های ابری کاری بیشتر از ارائه قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی خارج از سایت و غیرمتمرکز انجام می‌دهند. این پتانسیل را برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل جامع داده ها از طریق منابع مختلف ارائه می دهد. محیط‌های ابری ترکیبی، به‌ویژه، می‌توانند داده‌ها را از انواع منابع ابری و داخلی استخراج کنند تا به عنوان پایه‌ای برای برنامه‌های کاربردی پیشرفته عمل کنند.

با این حال، با پیشرفت فناوری، ما شاهد افزایش قابل توجهی در قدرت محاسباتی موجود برای برنامه های کاربردی ابری بوده ایم. تکامل از فضای ذخیره‌سازی ابری به برنامه‌های SaaS آنلاین، محاسبات ابری سازمانی قدرتمندی را که می‌تواند برخی از فشرده‌ترین حجم‌های کاری پردازشگر را پشتیبانی کند، کاهش داده است.

بخش اساسی الگوریتم های یادگیری آموزشی استفاده از داده های آموزشی است. استفاده از ذخایر عظیم داده در محیط های ابری به توسعه دهندگان منابع زیادی برای این هدف می دهد. بخش مهم دیگری از یادگیری ماشینی استفاده از قدرت پردازش کافی برای پردازش این حجم عظیم از اطلاعات است تا به ماشین‌ها آموزش دهد که چگونه عمل کنند و چگونه ماشین‌ها را هنگام کار در سناریوهای واقعی کار کنند.

GPU چیست؟

یک GPU یا یک واحد پردازش گرافیکی که اغلب به عنوان کارت گرافیک شناخته می شود، یک ریز پردازنده تخصصی است، یک تراشه کامپیوتری که در اصل برای تسریع رندر گرافیکی طراحی شده است که برای کارهای پردازش سنگین مانند ویرایش ویدئو، تصاویر، انیمیشن، بازی وهمچنین برای رمزنگاری استفاده می شود. معدن. به عنوان مثال، پردازنده‌های گرافیکی برای بهبود عملکرد سازندگان ویدیوهای متحرک ضروری شده‌اند و سرعت ایجاد تصاویری جذاب را افزایش می‌دهند.

محاسبات GPU چیست؟

محاسبات GPU استفاده از واحد پردازش گرافیکی (GPU) برای انجام محاسبات مستقل بسیار موازی است که زمانی توسط واحد پردازش مرکزی (CPU) انجام می شد. محاسبات GPU نیازهای پردازشی را از CPU برای دستیابی به رندر بهتر از طریق محاسبات موازی تخلیه می کند.

مطلب مرتبط عدم استفاده از این نکات مصاحبه شغلی می‌تواند شانس شما را برای گرفتن آن شغل کاهش دهد

آیا در مورد پردازنده های گرافیکی برای یادگیری ماشین فکر می کنید؟ ما توضیح می دهیم که GPU چیست و چرا قدرت محاسباتی آن برای یادگیری ماشین مناسب است.

آیا برای یادگیری ماشین به GPU نیاز دارم؟ یادگیری ماشینی، زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی، توانایی سیستم های کامپیوتری برای یادگیری تصمیم گیری و پیش بینی از روی مشاهدات و داده ها است. GPU یک واحد پردازش تخصصی با قابلیت محاسبات ریاضی پیشرفته است که آن را برای یادگیری ماشین ایده آل می کند.

یادگیری ماشینی چیست و پردازش کامپیوتری چگونه نقش دارد؟

یادگیری ماشینی حوزه مهمی از تحقیقات و مهندسی است که به مطالعه چگونگی یادگیری الگوریتم‌ها برای انجام وظایف خاص در همان سطح یا بهتر از انسان می‌پردازد. در اینجا تاکید بر یادگیری و چگونگی یادگیری ماشین‌ها در زمینه‌های مختلف، با ورودی‌های دیگر و نحوه انجام کارهای مختلف است. یادگیری ماشینی رشته‌ای است که برای دهه‌ها وجود داشته و به عنوان زیرمجموعه‌ای از حوزه بزرگ‌تر هوش مصنوعی عمل می‌کند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سابقه طولانی در تحقیق و توسعه، هم در دانشگاه، هم در کسب و کارهای سازمانی و هم در تخیل عمومی دارند. با اینحال، در بیشتر دهه‌ها ماشینهای هوشمند ویادگیری مؤثر با نبردی سخت در پذیرش جریان اصلی روبرو بودند. برنامه‌های تخصصی مانند سیستمهای خبره، پردازش زبان طبیعی و روباتیک از تکنیک‌های یادگیری به هر شکلی استفاده می‌کردند، اما یادگیری ماشینی مانند یک حوزه مطالعه باطنی خارج از این حوزه‌ها به نظر می‌رسید. با ورود به قرن بیست و یکم، اکوسیستم سخت افزار و نرم افزار به گونه ای بود که پیشرفتهای قابل توجهی در توسعه یادگیری رخ داد.

این جهش رو به جلو تا حدی به دلیل چند فناوری اولیه بود:

شبکه‌های عصبی: در حالی که شبکه‌های عصبی مفهوم جدیدی نیستند، پیشرفت‌ها در فناوری شبکه‌ های عصبی، توسعه «مغز» هوش مصنوعی را تسهیل کرد که می‌تواند از تصمیم‌گیری پیشرفته‌تر پشتیبانی کند. به طور خلاصه، یک شبکه عصبی مشکلات را از طریق استفاده از گره‌های به هم پیوسته و تصمیم‌گیری دانه‌ای که می‌تواند بخش‌های کوچکی از مدل‌های حل مسئله بزرگ‌تر و پیچیده‌تر را نشان دهد، مدل‌سازی می‌کند. بنابراین، این شبکه‌ها می‌توانند مدیریت مشکلات پیچیده‌تری مانند تشخیص الگوی تصویر را نسبت به الگوریتم‌های خطی تسهیل کنند.

پلت‌فرم‌های ابری با کارایی بالا: زیرساخت‌های ابری کاری بیشتر از ارائه قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی خارج از سایت و غیرمتمرکز انجام می‌دهند. این پتانسیل را برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل جامع داده ها از طریق منابع مختلف ارائه میدهد. محیط‌های ابری ترکیبی، به‌ویژه، میتوانند داده‌ها را از انواع منابع ابری و داخلی استخراج کنند تا به عنوان پایه‌ای برای برنامه‌های کاربردی پیشرفته عمل کنند.

علاوه بر این، تقاضا برای قدرت پردازش زمانی بیشتر می شود که مهندسان شروع به استفاده از تکنیک های مختلف یادگیری می کنند. برای مثال، Deep Learning از شبکه های عصبی پیچیده برای تجزیه وظایف پیچیده به لایه ها یا راه حل های کوچکتر استفاده می کند. هنگامی که شما در حال پردازش ترابایت داده برای پشتیبانی از این نوع یادگیری هستید، بسیار کمتر از تصمیمات بلادرنگ الگوریتم ها، باید از سخت افزار قدرتمند استفاده کنید.

چرا از GPU در مقابل CPU برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

پیکربندی سخت افزاری به ظاهر واضح شامل CPUهای سریعتر و قدرتمندتر برای پشتیبانی از نیازهای با کارایی بالا یک هوش مصنوعی مدرن یا حجم کار یادگیری ماشینی است. بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین در حال کشف هستند که CPU های مدرن لزوما بهترین ابزار برای این کار نیستند. به همین دلیل است که آنها به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) روی می آورند.

در ظاهر، تفاوت بین CPU و GPU در این است که GPU ها از پردازش بهتر برای بازی های ویدیویی و فیلم های با وضوح بالا پشتیبانی می کنند. با این حال، وقتی صحبت از رسیدگی به حجم کاری خاص می شود، به سرعت مشخص می شود که تفاوت های آنها بیشتر است.

هر دو CPU و GPU به روش های اساسی متفاوت کار می کنند:

یک CPU اکثر وظایف پردازشی یک کامپیوتر را انجام می دهد. به این ترتیب، آنها سریع و همه کاره هستند. به طور خاص، CPUها برای انجام هر تعداد از وظایف مورد نیازی که یک کامپیوتر معمولی ممکن است انجام دهد ساخته شده اند: دسترسی به فضای ذخیره سازی هارد، ثبت ورودی ها، انتقال داده ها از حافظه پنهان به حافظه و غیره. این بدان معناست که CPU ها میتوانند به سرعت بین چندین کار جهش کنند تا از عملیات عمومی تر یک ایستگاه کاری یا حتی یک ابر رایانه پشتیبانی کنند.

یک GPU از ابتدا برای ارائه تصاویر و گرافیک با وضوح بالا طراحی شده است - کاری که نیازی به تغییر زمینه زیادی ندارد. در عوض، پردازنده‌های گرافیکی بر روی همزمانی یا تقسیم وظایف پیچیده (مانند محاسبات یکسانی که برای ایجاد افکت‌ها برای نور، سایه‌زنی و بافت‌ها استفاده می‌شود) به وظایف فرعی کوچک‌تر که می‌توانند به طور مداوم پشت سر هم انجام شوند، تمرکز می‌کنند.

این پشتیبانی از محاسبات موازی فقط افزایش قدرت نیست. در حالی که پردازنده‌ها (از لحاظ نظری) بر اساس قانون مور (که دو برابر شدن قدرت CPU را هر دو سال یک بار پیش‌بینی می کند) شکل می‌گیرند ، پردازنده‌های گرافیکی با اعمال سخت‌افزار و پیکربندیهای محاسباتی برای یک مشکل خاص، این مشکل را حل میکنند. این رویکرد به محاسبات موازی، که به عنوان معماری تک دستورالعمل، داده‌ های چندگانه (SIMD) شناخته می‌شود، به مهندسان این امکان را می‌دهد تا وظایف و بارهای کاری را با همان عملیات به طور موثر در هسته‌های GPU توزیع کنند.

پس چرا GPU ها برای یادگیری ماشین مناسب هستند؟ زیرا در قلب آموزش ماشینی، تقاضا برای وارد کردن مجموعه داده های پیوسته بزرگتر برای گسترش و اصلاح آنچه که یک الگوریتم می تواند انجام دهد، است. هر چه داده بیشتر باشد، این الگوریتم ها بهتر می توانند از آن بیاموزند. این امر به ویژه در مورد الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی که محاسبات موازی می‌توانند فرآیندهای پیچیده و چند مرحله‌ای را پشتیبانی کنند، صادق است. CPU در مقابل GPU با بهترین موارد استفاده توضیح داده شده است.

چه چیزی را باید در یک GPU جستجو کنید؟

از آنجایی که فناوری GPU نه تنها برای صنعت یادگیری ماشینی بلکه برای محاسبات به یک محصول مورد توجه تبدیل شده است، چندین پردازنده گرافیکی مصرف کننده و درجه یک سازمانی در بازار وجود دارد. به طور کلی، اگر به دنبال یک GPU هستید که بتواند در پیکربندی سخت‌افزار یادگیری ماشینی قرار بگیرد، برخی از مشخصات مهم‌تر برای آن واحد شامل موارد زیر است:

پهنای باند حافظه بالا: از آنجایی که GPU ها داده ها را در عملیات موازی می گیرند، پهنای باند حافظه بالایی دارند. بر خلاف یک CPU که در توالی کار می کند (و موازی سازی را از طریق سوئیچینگ زمینه تقلید می کند)، یک GPU میتواند داده های زیادی را به طور همزمان از حافظه بگیرد. پهنای باند بالاتر با VRAM بالاتر معمولاً بسته به شغل شما بهتر است.

هسته‌های تانسور: هسته‌های تانسور امکان ضرب سریع‌تر ماتریس در هسته، افزایش توان عملیاتی و کاهش تأخیر را فراهم می‌کنند. همه پردازنده‌های گرافیکی با هسته‌های تانسوری عرضه نمی‌شوند، اما با پیشرفت فناوری، حتی در پردازنده‌های گرافیکی درجه مصرف‌کننده، رایج‌تر می‌شوند.

حافظه مشترک قابل توجه تر: پردازنده های گرافیکی با حافظه نهان L1 بالاتر می توانند سرعت پردازش داده ها را با در دسترس قرار دادن داده ها افزایش دهند - اما هزینه بر است. پردازنده‌های گرافیکی با حافظه پنهان بیشتر معمولاً ترجیح داده میشوند، اما این یک مبادله بین هزینه و عملکرد است (مخصوصاً اگر پردازنده‌های گرافیکی را به صورت عمده دریافت کنید.)

اتصال متقابل: یک راه‌حل ابری یا داخلی که از پردازنده‌های گرافیکی برای بارهای کاری با کارایی بالا استفاده می‌کند، معمولاً چندین واحد به هم مرتبط با یکدیگر دارد. با این حال، همه پردازنده‌های گرافیکی به خوبی با یکدیگر بازی نمی‌کنند، بنابراین بدانید که بهترین رویکرد این است که اطمینان حاصل کنید که می‌توانند به طور یکپارچه با هم کار کنند.

توجه به این نکته مهم است که خرید GPU چیزی نیست که معمولاً عملیات های مقیاس بزرگ انجام می دهند، مگر اینکه ابر پردازش اختصاصی خود را داشته باشند. در عوض، سازمان‌هایی که بارهای کاری یادگیری ماشینی را اجرا می‌کنند، فضای ابری (چه عمومی و چه ترکیبی) را که برای محاسبات با کارایی بالا طراحی شده است، خریداری می‌کنند. این ارائه دهندگان ابری (در حالت ایده آل) پردازنده های گرافیکی با کارایی بالا و حافظه سریع را در پلتفرم خود خواهند داشت.

WEKA: پردازش مبتنی بر GPU برای یادگیری ماشینی با کارایی بالابرخی از پلتفرم ها در حال حاضر یادگیری ماشینی را در مجموعه ویژگی های خود ادغام کرده اند. اما پیاده‌سازی‌های پیشرفته‌تر یادگیری ماشینی در زمینه‌هایی مانند مدل‌سازی ریسک پیچیده یا توالی‌یابی ژنومی و مدل‌سازی معمولاً نیازمند یک محیط ابری بزرگ و جامع با محاسبات و مدیریت داده با کارایی بالا است.

WEKA از فناوری GPU Direct Storage برای اتصال مستقیم فضای ذخیره‌سازی شتاب‌دهنده GPU با الگوریتمهای با کارایی بالا استفاده میکند و از سایر مؤلفه‌های سرور (CPU، بافرها، سوئیچهای PCIe) که انتقال و توان عملیاتی داده‌ها را کند می‌کنند، صرفنظر می‌کند. این به معنای داده‌های سریع‌تر و سازگارتر برای وظایف یادگیری ماشینی در محیط‌های ابری شماست.

این ویژگی ها شامل موارد زیر است:

سریعترین رابط فایل (با بالاترین IOPS) در S3 Economics

مقیاس خودکار ذخیره سازی برای عملکرد با تقاضای بالا

راه حل های ابری درون محل و ترکیبی برای آزمایش و تولید

بهترین عملکرد صنعت، GPUDirect (113 گیگابایت در ثانیه برای یک DGX-2 و 162 گیگابایت در ثانیه برای یک DGX A100)

رمزگذاری در حین پرواز و در حالت استراحت برای الزامات GRC

دسترسی چابک و مدیریت برای توسعه لبه، هسته و ابر

مقیاس پذیری تا اگزابایت فضای ذخیره سازی در میلیاردها فایل

اگر با حجم کار گسترده‌ای در زمینه یادگیری ماشینی یا هوش مصنوعی کار می‌کنید و می‌خواهید درباره راه‌حل ذخیره‌سازی ابری که تلاش‌های شما را تقویت می‌کند.