Ako technológia pokračuje vo svojom rýchlym rozvoji, jeden kus hardvéru sa stal veľmi žiadaným tovarom: grafická spracovávacia jednotka (GPU). V posledných rokoch získali GPU popularitu a stali sa neoddeliteľnými súčasťami rôznych zariadení, od high-endových systémov s umelej inteligenciou po bežné smartfóny a herné konzoly.
Pôvodne navrhnuté na generovanie a zobrazovanie komplexných 3D scén a objektov, GPU sa vyvinuli tak, aby zvládali širokú škálu úloh, vrátane dekompresie videoproudov. To, čo oddeľuje GPU od centrálneho spracovacieho jednotky (CPU), je ich schopnosť simultánneho spracovávania. Zatiaľ čo CPU pozostávajú z malého počtu jadier, ktoré spracovávajú úlohy postupne, GPU majú tisíce menších jadier, ktoré pracujú súčasne, čo vedie k rýchlejšiemu a efektívnejšiemu spracovaniu úloh, ktoré vyžadujú veľké množstvo jednoduchých operácií.
Využitie GPU prekračuje len vykresľovanie grafiky. Našli si významnú úlohu v oblasti umelej inteligencie (AI), najmä v technikách strojového učenia ako hlboké neurónové siete. GPU excelujú v uskutočňovaní násobenia matic, kľúčovej matematickej operácie v AI, kvôli ich výnimočným paralelným spracovacím schopnostiam. Výsledkom je výrazné urýchlenie výpočtov týkajúcich sa AI.
Neustály pokrok výroby čipov, s firmami ako TSMC na čele, prispievajú k zvyšovaniu výkonu GPU. Menšie tranzistory umožňujú vytvoriť viac tranzistorov v rovnakom fyzickom priestore, čím zvyšujú ich celkový výkon. Avšak je dôležité poznamenať, že tradičné GPU, hoci sú prospešné pre úlohy AI, nie sú optimálnym riešením.
Voď databázové GPU a špecializované AI akcelerátory. Navrhnuté na podporu efektívnejších úloh strojového učenia, tieto akcelerátory ponúkajú rýchlejšie spracovanie a zvýšenú kapacitu pamäte. Spoločnosti ako AMD a NVIDIA prispôsobili svoje tradičné GPU pre lepšie zvládanie úloh AI, zatiaľ čo iné ako Google a Tenstorrent vyvinuli akcelerátory na mieru od základu. Tieto akcelerátory disponujú väčšou pamäťou, ktorá je kľúčová pri trénovaní veľkých modelov AI, a môžu byť kombinované na vytvorenie superpočítačov alebo vyrábané ako jednotlivé, veľkokapacitné akcelerátory.
Medzitým aj CPU zaznamenali pokrok pri podpore úloh AI, najmä inferenčných úloh, ale pre trénovanie modelov AI sú ešte stále nevyhnutné akcelerátory podobné GPU.
Ako sa technologická krajina vyvíja, existuje potenciál pre ešte špecializovanejšie akcelerátory pre konkrétne algoritmy strojového učenia. Avšak výzvy spočívajú v podstatných inžinierskych zdrojoch požadovaných a v možnosti, že tieto algoritmy sa môžu stať zastaranými.
Na záver, GPU sa rozrástli za svojou pôvodnú účelovú oblasť a stali sa nepostrádateľnými pre svet AI a počítačov. S ich paralelnými spracovacími schopnosťami a zvyšujúcim sa výkonom posúvajú hranice pokroku v rôznych odvetviach a formujú budúcnosť technológií.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl