Terwijl de technologie blijft evolueren, is één hardwarecomponent naar voren gekomen als een zeer gewild goed: de grafische verwerkingseenheid (GPU). In de afgelopen jaren hebben GPU’s aan populariteit gewonnen en zijn ze onmisbare componenten geworden in verschillende apparaten, van high-end AI-systemen tot alledaagse smartphones en gamingconsoles.
Oorspronkelijk ontworpen voor het genereren en weergeven van complexe 3D-scènes en objecten, zijn GPU’s geëvolueerd om een breed scala aan taken aan te kunnen, waaronder videostream decompressie. Wat GPU’s onderscheidt van centrale verwerkingseenheden (CPU’s) is hun parallelle verwerkingscapaciteit. Terwijl CPU’s bestaan uit een klein aantal kernen die taken sequentieel verwerken, hebben GPU’s duizenden kleinere kernen die tegelijkertijd werken, resulterend in snellere en efficiëntere verwerking voor taken die talrijke eenvoudige bewerkingen vereisen.
Het nut van GPU’s gaat verder dan grafische rendering. Ze hebben een significante rol gevonden in het veld van kunstmatige intelligentie (AI), met name in machinaal lerenstechnieken zoals diepe neurale netwerken. GPU’s zijn uitstekend in het uitvoeren van matrixvermenigvuldiging, een cruciale wiskundige bewerking in AI, vanwege hun uitzonderlijke parallelle verwerkingscapaciteiten. Hierdoor versnellen ze aanzienlijk AI-gerelateerde berekeningen.
Voortdurende vooruitgang in chipfabricage, met bedrijven als TSMC voorop, hebben bijgedragen aan de toenemende kracht van GPU’s. Kleinere transistors maken het mogelijk om meer transistors in dezelfde fysieke ruimte te plaatsen, waardoor hun algehele prestaties verbeteren. Het is echter belangrijk op te merken dat traditionele GPU’s, hoewel gunstig voor AI-taken, niet de meest optimale oplossing zijn.
Introduceer datacenter-GPU’s en gespecialiseerde AI-versnellers. Ontworpen om machinaal lerenstaken efficiënter te ondersteunen, bieden deze versnellers snellere verwerkingssnelheden en een grotere geheugencapaciteit. Bedrijven als AMD en NVIDIA hebben hun traditionele GPU’s aangepast om beter om te gaan met AI-taken, terwijl andere zoals Google en Tenstorrent doelgebouwde versnellers vanaf nul hebben ontwikkeld. Deze versnellers beschikken over meer geheugen, cruciaal voor het trainen van grote AI-modellen, en kunnen worden gecombineerd om supercomputers te vormen of als enkele, grootschalige versnellers te worden geproduceerd.
Ondertussen hebben ook CPU’s vooruitgang geboekt in het ondersteunen van AI-taken, met name inferentietaken, maar voor het trainen van AI-modellen blijven GPU-achtige versnellers cruciaal.
Naarmate het technologielandschap evolueert, is de mogelijkheid van nog meer gespecialiseerde versnellers voor specifieke machinaal leren-algoritmen een optie. De uitdagingen liggen echter in de aanzienlijke ingenieursbronnen die vereist zijn en het potentieel voor deze algoritmen om verouderd te raken.
In conclusie zijn GPU’s uitgebreid voorbij hun oorspronkelijke doel en zijn ze integraal geworden voor de wereld van AI en computing. Met hun parallelle verwerkingscapaciteiten en toenemende kracht, drijven ze vooruitgang in diverse industrieën en vormen ze de toekomst van technologie.
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar