I takt med at teknologien held fram med å utvikle seg raskt, har eit stykke maskinvare blitt eit ettertrakta gode: grafikkprosesseringsenheten (GPU). Dei siste åra har GPUar auka i popularitet og blitt uunnverlege komponentar i ulike einingar, frå avanserte AI-system til kvardagslege smarttelefonar og spelkonsollar.
Opphavleg designa for å generere og vise fram komplekse 3D-scenar og objekt, har GPUar utvikla seg for å handtere ei brei mengd oppgåver, inkludert dekompresjon av videostreamar. Det som set GPUar frå sentrale prosesseringsenhar (CPUar) er deira evne til parallell prosessering. Medan CPUar består av eit lite antal kjerner som prosesserer oppgåver sekvensielt, har GPUar tusenvis av mindre kjerner som arbeider samtidig, noko som resulterer i raskare og meir effektiv prosessering for oppgåver som krev talrike enkle operasjonar.
Nytteverdien til GPUar går utover grafikkbilete. Dei har funne ein betydeleg rolle innan kunstig intelligens (AI), særleg i maskinlæringsteknikkar som djupnøyralnettverk. GPUar utmerkar seg i utføringa av matrisemultiplikasjon, ei avgjerande matematisk operasjon innan AI, grunna deira framifrå evne til parallell prosessering. Som eit resultat akselererer dei betydeleg AI-relaterte utrekningar.
Kontinuerlige framsteg innan brikkeproduksjon, med selskap som TSMC i fronten, har bidrege til auka kraft til GPUar. Mindre transistorar tillèt meir transistorar å bli pakka inn på same fysiske plassen, noko som aukar den totale ytelsen deira. Likevel er det viktig å merka seg at tradisjonelle GPUar, sjølv om dei er fordelaktige for AI-oppgåver, ikkje er den mest optimale løysinga.
Inn med datacenters GPUar og spesialiserte AI-akseleratorar. Designa for å støtta maskinlæringoppgåver meir effektivt, tilbyr desse akseleratorane raskare prosesseringshastigheiter og auka minnekapasitet. Selskap som AMD og NVIDIA har tilpassa dei tradisjonelle GPUane sine for å handtere AI-arbeidsmengder betre, medan andre som Google og Tenstorrent har utvikla skreddarsydde akseleratorar frå grunnen av. Desse akseleratorane skryt av meir minne, noko som er avgjerande for opplæring av store AI-modellar, og kan kombinerast for å danne superdatamaskinar eller produserast som enkelte, storskala akseleratorar.
Samstundes har CPUane óg gjort framsteg med å støtta AI-oppgåver, særleg for inferansoppgåver, men for opplæring av AI-modellar er akseleratorar liknande GPUar framleis avgjerande.
I takt med at teknologilandskapet utviklar seg, er potensialet for endå meir spesialiserte akseleratorar for spesifikke maskinlæringsalgoritmar ei moglegheit. Likevel ligg utfordringane i dei substansielle ingeniørressursane som trengst og potensialet for at desse algoritmene kan bli utdaterte.
Som konklusjon har GPUar utvida seg utover si opphavlege hensikt og blitt integrerte i verda av AI og databehandling. Med deira evne til parallell prosessering og auka kraft driv dei framsteg på tvers av ulike bransjar, og forma framtida for teknologi.
The source of the article is from the blog enp.gr