W miarę jak technologia nadal szybko się rozwija, jeden element sprzętowy stał się bardzo poszukiwanym towarem: układ przetwarzania grafiki (GPU). W ostatnich latach GPU zyskały na popularności i stały się niezbędnymi składnikami różnych urządzeń, poczynając od zaawansowanych systemów sztucznej inteligencji po codzienne smartfony i konsole do gier.
Początkowo zaprojektowane do generowania i wyświetlania złożonych scen i obiektów 3D, GPU ewoluowały, aby obsługiwać szeroki zakres zadań, w tym dekompresję strumieni wideo. To, co wyróżnia GPU od jednostek centralnych (CPU), to ich zdolność do równoległego przetwarzania. Podczas gdy CPU składa się z niewielkiej liczby rdzeni przetwarzających zadania sekwencyjnie, GPU ma tysiące mniejszych rdzeni, które pracują równocześnie, co prowadzi do szybszego i bardziej efektywnego przetwarzania zadań wymagających licznych prostych operacji.
Zastosowanie GPU wykracza poza renderowanie grafiki. Znajdują one istotną rolę w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), szczególnie w technikach uczenia maszynowego, jak głębokie sieci neuronowe. GPU doskonale sprawdzają się w wykonywaniu mnożenia macierzy, istotnej operacji matematycznej w dziedzinie AI, ze względu na swoje wyjątkowe zdolności do równoległego przetwarzania. W rezultacie znacznie przyspieszają obliczenia związane z AI.
Ciągłe postępy w produkcji chipów, z firmami takimi jak TSMC na czele, przyczyniły się do wzrostu mocy GPU. Mniejsze tranzystory pozwalają na umieszczenie większej liczby tranzystorów w tym samym fizycznym miejscu, poprawiając tym samym ich ogólną wydajność. Jednak warto zauważyć, że tradycyjne GPU, choć korzystne dla zadań związanych z AI, nie są optymalnym rozwiązaniem.
Wchodzą do gry GPU centrów danych oraz specjalizowane akceleratory AI. Zaprojektowane w celu efektywniejszego wspierania zadań z zakresu uczenia maszynowego, te akceleratory oferują szybsze prędkości przetwarzania i zwiększoną pojemność pamięci. Firmy takie jak AMD i NVIDIA dostosowały swoje tradycyjne GPU, aby lepiej radziły sobie z obciążeniami związanymi z AI, podczas gdy inne, jak Google i Tenstorrent, opracowały akceleratory zbudowane od podstaw. Te akceleratory oferują więcej pamięci, co jest istotne dla szkolenia dużych modeli AI, i mogą być łączone w superkomputery lub produkowane jako pojedyncze, duże akceleratory.
Tymczasem jednostki CPU także dokonały postępów w obsłudze zadań związanych z AI, zwłaszcza zadań wnioskowania, ale dla szkolenia modeli AI akceleratory typu GPU są wciąż istotne.
W miarę ewoluowania krajobrazu technologicznego istnieje potencjał do opracowania jeszcze bardziej specjalizowanych akceleratorów dla konkretnych algorytmów uczenia maszynowego. Jednak wyzwaniem jest znaczna ilość zasobów inżynieryjnych wymaganych do tego oraz możliwość przestarzenia tych algorytmów.
Podsumowując, GPU poszerzyły swoją pierwotną rolę i stały się integralną częścią świata AI i obliczeń. Dzięki swoim zdolnościom do równoległego przetwarzania i rosnącej mocy napędzają postępy w różnych branżach, kształtując przyszłość technologii.
The source of the article is from the blog kunsthuisoaleer.nl