เนื้อหา
นำเสนอโดย: AltaML
Q:
เหตุใดหน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) จึงมีความสำคัญสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง?
A:
การใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับสาขาการเรียนรู้ลึก เหตุผลเกี่ยวข้องกับการตั้งค่าระบบการเรียนรู้ลึกและสิ่งที่พวกเขาตั้งใจจะทำ
ผู้เชี่ยวชาญกำหนดการเรียนรู้เชิงลึกเป็นประเภทของการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งอัลกอริทึมใช้หลายเลเยอร์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบก้าวหน้า
บางตัวอย่างที่กล่าวถึงโดยเฉพาะเช่นเครือข่ายประสาทเทียม (CNNs) ที่มีเลเยอร์ต่าง ๆ ของพวกเขาเกี่ยวข้องกับการรวมกำไรสูงสุด, การกรอง, การขยาย, การก้าวเดินและงานอื่น ๆ
ในแง่ที่กว้างขึ้นสิ่งต่าง ๆ เช่นการประมวลผลภาพและการประมวลผลภาษาธรรมชาติอาศัยขั้นตอนหลายขั้นตอนหลายขั้นตอนซึ่งส่วนใหญ่คล้ายกับโครงข่ายประสาทที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องจักรเรียนรู้ที่จะระบุและวิเคราะห์
ดังที่เราได้กล่าวถึงในบทความก่อนหน้านี้ GPU โดยทั่วไปมีค่าในการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน เมื่อการเรียนรู้ของเครื่องก้าวหน้าไปมากโลกของฮาร์ดแวร์ก็เริ่มพัฒนาจากความคิดของซีพียูที่แข็งแกร่งแต่ละตัวไปสู่หลาย ๆ หน่วยด้วยการประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการงานคอมพิวเตอร์จำนวนมากได้อย่างรวดเร็ว
ด้วยระบบการเรียนรู้ระดับลึกที่รวบรวมโมเดลการสร้างในระดับที่สูงขึ้นเช่นเครือข่ายความเชื่ออย่างลึกซึ้งเครื่องจักร Boltzmann และระบบ echo state มีความต้องการเฉพาะสำหรับการประมวลผลแบบขนานและการออกแบบแกนแบบเฉพาะ คุณสามารถพูดได้ว่าการใช้ GPU นั้นค่อนข้างคล้ายกับการใช้ Advanced RISC Machines ในการประมวลผลประเภทอื่น - การปรับแต่งชิปให้เหมาะกับการใช้งานเฉพาะนั้นเหมาะสมเป็นอย่างมาก
นอกเหนือจากยูทิลิตี้ของ GPU สำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งแล้วคุณยังเห็นโปรเซสเซอร์ประเภทเดียวกันนี้กำลังได้รับความนิยมในการก้าวไปสู่การเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในโครงสร้างการคำนวณที่รู้จักกันในชื่อควอนตัมคอมพิวเตอร์
ที่นี่อีกครั้งคือความซับซ้อนและการสั่งซื้อในระดับที่สูงกว่าของพลังการประมวลผลที่ต้องใช้ความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน ในการคำนวณควอนตัมบิตแบบดั้งเดิมจะถูกแทนที่ด้วย qubits ซึ่งสามารถมีค่า 1, 0 หรือชุดที่ไม่ได้ระบุ “ บิตของ Schroedinger” นี้เป็นพื้นฐานสำหรับรูปแบบการคำนวณที่สามารถเปลี่ยนโลกของไอทีให้อยู่ในหัวของมัน
สำหรับผู้ที่มีความสนใจในเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่มันจะเป็นกุญแจสำคัญในการรับชมการใช้ GPU และผู้สืบทอดในระบบเช่นเครือข่ายการเรียนรู้ลึกและการตั้งค่าการคำนวณควอนตัม ผู้เชี่ยวชาญหลายคนบอกว่าทั้งสองอยู่ในวัยเด็กและจะเติบโตและนำผลลัพธ์มาในปีต่อ ๆ ไป
