По мере того, как технологии продолжают быстро развиваться, один компонент аппаратного обеспечения выделяется как очень востребованный товар: графический процессор (GPU). В последние годы GPU приобрели популярность и стали неотъемлемыми компонентами в различных устройствах, от высокопроизводительных систем искусственного интеллекта до повседневных смартфонов и игровых консолей.
Изначально спроектированные для генерации и отображения сложных 3D сцен и объектов, GPU эволюционировали, чтобы обрабатывать широкий спектр задач, включая декомпрессию видеопотоков. Отличительной особенностью GPU от центральных процессоров (CPU) является их возможность параллельной обработки. В то время как ЦП состоят из небольшого количества ядер, обрабатывающих задачи последовательно, в GPU тысячи меньших ядер работают параллельно, что приводит к более быстрой и эффективной обработке задач, требующих множества простых операций.
Применение GPU выходит за рамки графического рендеринга. Они нашли значительное применение в области искусственного интеллекта (ИИ), особенно в методах машинного обучения, таких как глубокие нейронные сети. GPU отлично справляются с умножением матриц, ключевой математической операцией в ИИ, благодаря своим исключительным возможностям параллельной обработки. В результате они значительно ускоряют вычисления, связанные с ИИ.
Постоянное развитие в производстве микросхем, с компаниями, такими как TSMC на передовой, способствовали повышению мощности GPU. Более мелкие транзисторы позволяют увеличить количество транзисторов в одном физическом пространстве, улучшая общую производительность. Однако важно отметить, что традиционные GPU, хотя и полезны для задач ИИ, не являются наилучшим решением.
Вступают в игру GPU для центров обработки данных и специализированные ускорители для ИИ. Разработанные для более эффективной поддержки задач машинного обучения, эти ускорители предлагают более высокие скорости обработки и увеличенные объемы памяти. Компании, такие как AMD и NVIDIA, адаптировали свои традиционные GPU для более эффективной работы с задачами ИИ, в то время как другие, такие как Google и Tenstorrent, разработали специализированные ускорители с нуля. Эти ускорители обладают большим объемом памяти, необходимым для обучения больших моделей ИИ, и могут объединяться для создания суперкомпьютеров или производиться в виде одиночных масштабных ускорителей.
Тем временем, ЦП также продвигаются в поддержке задач ИИ, особенно в задачах вывода, но для обучения моделей ИИ все еще необходимы ускорители, подобные GPU.
По мере развития технологического ландшафта, возможно появление еще более специализированных ускорителей для конкретных алгоритмов машинного обучения. Однако проблемы заключаются в значительных инженерных ресурсах, необходимых для их создания, и возможности устаревания этих алгоритмов.
В заключение, GPU вышли за пределы своего первоначального назначения и стали неотъемлемой частью мира ИИ и вычислительной техники. Благодаря своим возможностям параллельной обработки и повышающейся мощности, они стимулируют прогресс в различных отраслях, формируя будущее технологий.
The source of the article is from the blog procarsrl.com.ar