A gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) napjainkban szinte minden területen jelen vannak, az orvostudománytól a pénzügyeken át az önvezető autókig. Azonban ezeknek a rendszereknek a hatékony működéséhez komoly számítási kapacitásra van szükség. Ebben a cikkben azt fogjuk feltárni, hogy miért játszanak a videokártyák (GPU-k) kulcsszerepet a gépi tanulási modellek képzésében és futtatásában.
Miért nem a CPU?
A kezdetekben a központi processzorok (CPU-k) végezték a gépi tanulási algoritmusok futtatását. A CPU-k kiválóan alkalmasak általános célú feladatokra, és jól kezelik az összetett utasításokat. Azonban a gépi tanulásban gyakran előforduló mátrixműveletek, vektorszámítások és más párhuzamosítható feladatok esetén a CPU-k hatékonysága korlátokba ütközik. A CPU-k kevesebb processzormaggal rendelkeznek, melyek célja az általános célú számítások gyors és hatékony elvégzése. Ezzel szemben a GPU-k…
A GPU ereje a párhuzamosításban
A GPU-k, vagyis a grafikus processzorok eredetileg a számítógépes grafikák renderelésére lettek tervezve. Azonban hamar kiderült, hogy architektúrájuk rendkívül jól illeszkedik a gépi tanulási feladatokhoz. A GPU-k több ezer kisebb, specializált processzormagot tartalmaznak, amelyek egyidejűleg képesek elvégezni ugyanazt a műveletet több adaton. Ezt nevezzük párhuzamosításnak.
Gondoljunk bele: egy képet egyszerre több millió pixel alkotja. Egy GPU egyszerre tudja feldolgozni ezeket a pixeleket, míg egy CPU egyesével dolgozná fel őket. Hasonló elv érvényesül a gépi tanulásban is. Egy neurális hálózatban rengeteg mátrixműveletet kell elvégezni, és egy GPU ezeket párhuzamosan, sokkal gyorsabban tudja elvégezni, mint egy CPU.
A GPU-k és a gépi tanulási keretrendszerek
A modern gépi tanulási keretrendszerek, mint például a TensorFlow, a PyTorch és a CUDA, teljes mértékben kihasználják a GPU-k által nyújtott lehetőségeket. A CUDA, a NVIDIA által fejlesztett platform lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy közvetlenül programozzák a NVIDIA GPU-kat. Ezáltal a gépi tanulási algoritmusok jelentősen felgyorsíthatók.
Ezek a keretrendszerek automatikusan felismerik, ha a rendszerben van GPU, és átirányítják a számítási feladatokat a GPU-ra. Ez a folyamat szinte teljesen transzparens a felhasználó számára, így a gépi tanulási modellek képzése és futtatása sokkal egyszerűbbé vált.
A GPU szerepe a mélytanulásban
A mélytanulás a gépi tanulás egy speciális ága, amely mély neurális hálózatokat használ az adatok elemzésére és a mintázatok felismerésére. A mély neurális hálózatok rengeteg rétegből állnak, és sokkal több számítási kapacitást igényelnek, mint a hagyományos gépi tanulási algoritmusok. Éppen ezért a GPU-k nélkülözhetetlenek a mélytanulási modellek képzéséhez.
A mélytanulásban alkalmazott algoritmusok, mint például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) a képek feldolgozására, a rekurrens neurális hálózatok (RNN) a szövegek feldolgozására, vagy a transzformerek, amelyek áttörtést hoztak a természetes nyelvfeldolgozásban, mind-mind GPU-kra vannak optimalizálva.
Milyen GPU-t válasszunk?
A megfelelő GPU kiválasztása a gépi tanulási feladatokhoz nagymértékben függ az adott feladat komplexitásától és a költségvetéstől. A NVIDIA jelenleg a piacvezető a GPU-k területén, de az AMD is egyre nagyobb teret hódít a gépi tanulásban.
Néhány szempont, amit érdemes figyelembe venni:
- VRAM mennyisége: A VRAM (Video Random Access Memory) a GPU memóriája. Minél nagyobb a VRAM, annál nagyobb modelleket és adathalmazokat tudunk betölteni a GPU-ra. A mélytanulási modellekhez legalább 8 GB VRAM ajánlott, de a nagyobb modellekhez 12 GB, 16 GB vagy még több szükséges.
- Számítási teljesítmény: A GPU számítási teljesítményét a FLOPS (Floating Point Operations Per Second) értékkel mérjük. Minél nagyobb a FLOPS érték, annál gyorsabban tudja a GPU elvégezni a számítási feladatokat.
- CUDA magok (NVIDIA esetén): A CUDA magok a NVIDIA GPU-kban található párhuzamos processzormagok. Minél több CUDA mag van, annál gyorsabban tud a GPU párhuzamosan számolni.
- Tensor magok (NVIDIA esetén): A Tensor magok a NVIDIA GPU-kban található specializált processzormagok, amelyek a mélytanulási feladatok gyorsítására lettek tervezve.
- Ár: A GPU-k ára széles skálán mozog, a belépő szintű modellektől a csúcskategóriás modellekig. Fontos, hogy a költségvetésünkhöz mérten válasszunk GPU-t.
A belépő szintű gépi tanulási feladatokhoz egy NVIDIA GeForce RTX 3060 vagy egy AMD Radeon RX 6600 is elegendő lehet. A komolyabb mélytanulási projektekhez érdemes NVIDIA GeForce RTX 3080-at, NVIDIA GeForce RTX 3090-et vagy NVIDIA A100-at választani.
A felhőalapú GPU-k
Ha nincs lehetőségünk saját GPU-val felszerelt gépet vásárolni, akkor a felhőalapú GPU-k is jó megoldást jelenthetnek. A felhőszolgáltatók, mint például az Amazon Web Services (AWS), a Google Cloud Platform (GCP) és az Microsoft Azure, bérelhető GPU-kat kínálnak. Ezáltal a gépi tanulási modellek képzéséhez és futtatásához szükséges számítási kapacitás elérhetővé válik bárki számára, anélkül, hogy saját hardvert kellene vásárolnia.
Konklúzió
A videokártyák (GPU-k) forradalmasították a gépi tanulást. A párhuzamos számítási képességüknek köszönhetően a GPU-k sokkal gyorsabban tudják elvégezni a gépi tanulási algoritmusok futtatásához szükséges számítási feladatokat, mint a CPU-k. A modern gépi tanulási keretrendszerek teljes mértékben kihasználják a GPU-k által nyújtott lehetőségeket, így a gépi tanulási modellek képzése és futtatása sokkal egyszerűbbé vált. A mélytanulás terén a GPU-k nélkülözhetetlenek a komplex modellek képzéséhez és a nagy adathalmazok feldolgozásához.
A megfelelő GPU kiválasztása a gépi tanulási feladatokhoz kulcsfontosságú. Fontos figyelembe venni a VRAM mennyiségét, a számítási teljesítményt, a CUDA magok számát (NVIDIA esetén), és az árat. Ha nincs lehetőségünk saját GPU-val felszerelt gépet vásárolni, akkor a felhőalapú GPU-k is jó megoldást jelenthetnek.
Leave a Reply