S:
Grafik işleme birimleri (GPU'lar) derin öğrenme için neden önemlidir?
A:Grafik işlem birimlerinin (GPU'lar) kullanımı derin öğrenme alanı için özel bir öneme sahiptir. Bunun nedeni, derin öğrenme sistemlerinin nasıl kurulduğu ve ne yapmaları gerektiği ile ilgilidir.
Uzmanlar derin öğrenmeyi, algoritmaların aşamalı veri analizi için birden çok katman kullandığı bir makine öğrenimi türü olarak tanımlar.
Maksimum havuzlama, filtreleme, dolgu, uzun adımlarla ve diğer görevleri içeren çeşitli katmanları ile evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi bazı özel örnekler verilebilir.
Daha geniş anlamda, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi şeyler, çoğu makine öğrenimi profesyonellerinin tanımlamayı ve analiz etmeyi öğrendiği sinir ağlarına benzeyen çok aşamalı, çoklu algoritma prosedürlerine dayanır.
Önceki bir makalede belirttiğimiz gibi, GPU'lar, paralel işleme yetenekleri nedeniyle genellikle makine öğreniminde değerlenir. Makine öğrenimi ilerledikçe, donanım dünyası, bireysel güçlü bir CPU çekirdeği fikrinden, büyük miktarda hesaplama işini daha hızlı bir şekilde daha iyi işleyebilen paralel işleme ile birden fazla birime ilerliyordu.
Derin inanç ağları, Boltzmann makineleri ve yankı durumu sistemleri gibi daha üst düzey üretken modelleri kapsayan derin öğrenme sistemleri ile paralel işleme ve özel çekirdek tasarımına özel bir ihtiyaç vardır. GPU'ların kullanımının, diğer bazı işleme türlerinde Gelişmiş RISC Makinelerinin kullanımına biraz benzediğini söyleyebilirsiniz - cipslerin belirli bir kullanıma göre özelleştirilmesinin mantıklı olduğu söylenebilir.
GPU'ların derin öğrenme için faydalarına ek olarak, aynı tür işlemcilerin kuantum hesaplama olarak bilinen bilgi işlem yapısındaki temel bir değişikliğe doğru hamlelerde popüler hale geldiğini görüyorsunuz.
Burada yine, paralel işleme yeteneği gerektiren bilgi işlem gücünün karmaşıklığı ve daha üst düzey sıralamasıdır. Kuantum hesaplamada, geleneksel bitler, 1, 0 veya belirtilmemiş bir kombinasyona sahip olabilen kubitlerle değiştirilir. Bu tür bir “Schroedinger'ın biti”, BT dünyasını kafasına çevirebilen bir bilgi işlem modelinin temelini oluşturur.
Gelişen teknolojilere ilgi duyanlar için, GPU'ların ve haleflerinin derin öğrenme ağları ve kuantum hesaplama kurulumları gibi sistemlerde kullanımını izlemek anahtar olacaktır. Her ikisi de, birçok uzman, bebeklik döneminde olduklarını ve gelecek yıllarda olgunlaşacağını ve sonuç getireceğini söyleyecektir.
