Q:
Mengapa unit pemprosesan grafik (GPU) penting untuk pembelajaran mendalam?
A:Penggunaan unit pemprosesan grafik (GPU) mempunyai kepentingan khusus untuk bidang pembelajaran mendalam. Sebabnya ada kaitan dengan bagaimana sistem pembelajaran mendalam telah ditubuhkan, dan apa yang mereka mahu lakukan.
Pakar mendefinisikan pembelajaran mendalam sebagai sejenis pembelajaran mesin di mana algoritma menggunakan beberapa lapisan untuk analisis data progresif.
Beberapa menyebut contoh tertentu, seperti rangkaian saraf convolutional (CNNs) dengan pelbagai lapisan mereka yang melibatkan pengumpulan, penapisan, padding, tugasan dan lain-lain tugas.
Dalam erti kata yang lebih luas seperti pemprosesan imej dan pemprosesan bahasa semulajadi bergantung pada pelbagai langkah, pelbagai prosedur algoritma, kebanyakannya menyerupai rangkaian saraf yang profesional pembelajaran mesin belajar untuk mengenal pasti dan menganalisis.
Seperti yang telah kita nyatakan dalam artikel sebelumnya, GPU umumnya dinilai dalam pembelajaran mesin, kerana keupayaan pemprosesan mereka selari. Memandangkan pembelajaran mesin berkembang, dunia perkakasan juga berkembang dari idea teras CPU kuat individu ke pelbagai unit dengan pemprosesan selari yang dapat lebih banyak mengendalikan sejumlah besar kerja pengkomputeran dengan cepat.
Dengan sistem pembelajaran mendalam yang memeluk model generatif peringkat tinggi seperti rangkaian kepercayaan mendalam, mesin Boltzmann dan sistem keadaan echo, terdapat keperluan khusus untuk pemprosesan selari dan reka bentuk teras khusus. Anda boleh mengatakan bahawa penggunaan GPU agak serupa dengan penggunaan Mesin RISC Lanjutan dalam beberapa jenis pemprosesan lain - yang menyesuaikan cip untuk penggunaan tertentu membuat banyak rasa.
Sebagai tambahan kepada utiliti GPU untuk pembelajaran yang mendalam, anda juga melihat jenis-jenis pemproses yang sama menjadi popular dalam bergerak ke arah perubahan asas dalam struktur pengkomputeran yang dikenali sebagai pengkomputeran kuantum.
Di sini sekali lagi, ia adalah kerumitan dan pesanan peringkat tinggi untuk kuasa pengkomputeran yang memerlukan keupayaan pemprosesan selari. Dalam pengkomputeran kuantum, bit tradisi digantikan oleh qubit, yang boleh mempunyai nilai 1, 0 atau gabungan tidak ditentukan. Ini jenis "Schroedinger's bit" menjadi asas bagi model pengkomputeran yang boleh menjadikan dunia IT di kepala.
Bagi mereka yang berminat dalam teknologi yang baru muncul, ia akan menjadi kunci untuk melihat penggunaan GPU dan pengganti mereka dalam sistem seperti rangkaian pembelajaran mendalam dan setup pengkomputeran kuantum. Kedua-duanya, ramai pakar akan berkata, mereka masih muda dan akan matang dan membawa hasil pada tahun-tahun akan datang.
