S:
Şirketler neden makine öğrenimi için GPU tedarik ediyor?
A:Makine öğrenimi hakkında okuyorsanız, genellikle merkezi işlem birimlerine veya CPU'lara alternatif olarak makine öğrenme projelerinde grafik işleme birimlerinin veya GPU'ların kullanımları hakkında muhtemelen çok şey duyuyorsunuz. GPU'lar, makine öğrenimi projelerine, özellikle de çok sayıda paralel işleme veya başka bir deyişle birden çok iş parçacığının eşzamanlı olarak işlenmesine ihtiyaç duyanlar ile daha iyi eşleşmelerini sağlayan spesifik özellikler nedeniyle makine öğrenimi için kullanılır.
| Ücretsiz İndirme: Makine Öğrenmesi ve Neden Önemlidir |
GPU'ların makine öğrenimi için neden arzulandıkları hakkında konuşmanın birçok yolu vardır. En basit yollardan biri, geleneksel bir CPU'daki az sayıda çekirdeği tipik bir GPU'da çok daha fazla sayıda çekirdeği ile karşılaştırmaktır. GPU'lar grafikleri ve animasyonu geliştirmek için geliştirildi, ancak aralarında makine öğrenimi gibi diğer paralel işleme türleri için de yararlıdır. Uzmanlar, tipik bir GPU'daki birçok çekirdek (bazen düzinelerce) bir CPU'nun daha az sayıda çekirdekinden daha basit olmalarına rağmen, daha fazla sayıda çekirdeğe sahip olmanın daha iyi paralel işleme kapasitesine yol açtığına dikkat çekmektedir. Bu, bir ML projesinde devam eden gerçek öğrenmeyi çeşitlendiren benzer “topluluk öğrenimi” fikrini içerir: Temel fikir, daha fazla sayıda zayıf operatörün daha az sayıda daha güçlü operatörden daha iyi performans göstereceğidir.
Bazı uzmanlar GPU'ların kayan nokta verimini nasıl geliştirdiği veya kalıp yüzeylerini nasıl verimli kullandıkları ya da yüzlerce eşzamanlı iş parçacığını işlemede nasıl barındırdıklarından bahsedeceklerdir. Veri paralelliği ve dal sapması ve algoritmaların paralel işleme sonuçlarıyla desteklediği diğer çalışma türleri için kriterler hakkında konuşabilirler.
Makine öğreniminde GPU'ların popüler kullanımına bakmanın bir başka yolu, belirli makine öğrenimi görevlerine bakmaktır.
Temel olarak, görüntü işleme günümüzün makine öğrenimi endüstrisinin önemli bir parçası haline gelmiştir. Çünkü makine öğrenimi, görüntü sınıflandırma veri kümelerini oluşturan birçok özellik ve piksel kombinasyonunu işlemek ve makinenin insanları veya hayvanları (yani kediler) veya görsel bir alandaki nesneleri tanımak için eğitilmesine yardımcı olmak için çok uygundur. CPU'ların animasyon işleme için tasarlanmış olması ve artık görüntü işleme için yaygın olarak kullanılması bir tesadüf değildir. Grafik ve animasyon oluşturmak yerine, yararlı sonuçlar elde etmek için bu grafikleri ve animasyonu değerlendirmek için aynı çok iş parçacıklı, yüksek kapasiteli mikroişlemciler kullanılır. Yani, sadece görüntüleri göstermek yerine, bilgisayar “görüntüleri görüyor” - ancak bu görevlerin her ikisi de aynı görsel alanlarda ve çok benzer veri kümelerinde çalışır.
Bunu akılda tutarak, şirketlerin makine öğrenimi ve yapay zeka ile daha fazlasını yapmak için neden GPU'ları (ve GPGPU'lar gibi sonraki seviye araçları) kullandıklarını görmek kolaydır.
