CPU vs GPU: Mi a különbség az AI-ban?

Bevezetés: A GPU-architektúra megértése

A számítástechnika gyorsan fejlődő területén a Grafikus Feldolgozó Egység (GPU) kulcsfontosságú komponenssé vált, különösen a mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) területén. De pontosan mi is a GPU, és miért vált ennyire nélkülözhetetlenné ezen a területen?

Alapvetően a GPU egy speciális típusú processzor, amely a képek, videók és 3D-s grafika megjelenítéséhez szükséges komplex matematikai számításokat végzi. Azonban a GPU-k párhuzamos feldolgozási képességei más alkalmazások, például a tudományos számítások, a kriptovaluta-bányászat és legfőképpen az AI és ML számára is felbecsülhetetlen értékűvé váltak.

A mélytanulás és a neurális hálózatok térnyerése felgyorsította a GPU-k iránti keresletet, mivel a párhuzamos architektúrájuk tökéletesen alkalmas ezen modellek betanításához és futtatásához szükséges hatalmas számítási igények kielégítésére. Ebben a cikkben megvizsgáljuk a GPU-k architektúráját, összehasonlítjuk őket a CPU-kkal, és elemezzük kulcsfontosságú szerepüket az AI forradalomban.

A GPU-architektúra áttekintése: Tervezve a párhuzamos feldolgozásra

A GPU egyedi architektúrája megkülönbözteti a CPU-tól, és lehetővé teszi a párhuzamos feldolgozási képességeit. Míg a CPU-k általános célú számításokra vannak tervezve, és a soros feldolgozásban jeleskednek, addig a GPU-k a párhuzamos feldolgozásra vannak optimalizálva és a teljesítményre összpontosítanak.

Streaming Multiprocesszorok: A GPU-párhuzamosság szíve

A GPU párhuzamos feldolgozási erejének alapja a Streaming Multiprocesszorok (SM-ek). Minden SM-ben százszámra találhatók egyszerű magok, lehetővé téve a GPU számára, hogy ezrével futtasson szálakat egyidejűleg. Ez élesen szemben áll a CPU-val, amely általában kevesebb, de komplexebb magot tartalmaz, amelyek a soros feldolgozásra vannak optimalizálva.

              GPU-architektúra diagram
              ========================

               +---------------------.--+
               |    Streaming          |
               |   Multiprocessors     |
               |         (SMs)         |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   Shared Memory       |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    L1 Cache            L1 Cache        |
       |                                        |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      L2 Cache         |
               |                       |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    High Bandwidth     |
               |    Memory (HBM)       |
               |                       |
               +-----------------------+

Az egyszerű magok egy SM-en belül arra tervezettek, hogy egyetlen műveletet végezzenek el több adatponton egyidejűleg, ezt a koncepciót nevezik Egyetlen Utasítás, Több Adat (SIMD) -nek. Ez lehetővé teszi a GPU-k számára, hogy nagy mennyiségű adatot hatékonyan dolgozzanak fel párhuzamosan, ami ideálissá teszi őket olyan feladatokhoz, mint a grafika renderelése, ahol ugyanazt a műveletet kell elvégezni millió pixelen.

Memória hierarchia: Optimalizálva a nagy sávszélességre

Ahhoz, hogy ezernyi magját ellássa adatokkal, a GPU-nak hatalmas mennyiségű memória sávszélességre van szüksége. Ezt egy olyan memória hierarchia biztosítja, amely a következőket tartalmazza:

• Nagy sávszé.Itt a magyar fordítás:

Széles sávú memória (HBM): Egy olyan rétegzett memória típus, amely széles felületet biztosít az adatok GPU-ra történő átviteléhez és onnan való kiolvasásához.

• L2 gyorsítótár: Egy nagyobb, megosztott gyorsítótár, amely minden SM számára elérhető.
• L1 gyorsítótár: Minden SM-nek saját L1 gyorsítótára van a gyakran használt adatok gyors eléréséhez.
• Megosztott memória: Egy gyors, chipre integrált memória, amely lehetővé teszi a szálak közötti kommunikációt és adatmegosztást egy SM-en belül.

Ez a memória-hierarchia arra lett tervezve, hogy a GPU számára biztosítsa a nagy sávszélességet, amire szüksége van ahhoz, hogy a magjai folyamatosan dolgozzanak, és optimalizálja a teljesítményt.

Összehasonlítás a CPU architektúrával

Míg a GPU-k a párhuzamos feldolgozásra vannak tervezve, addig a CPU-k a soros feldolgozásra és az általános célú számításokra vannak optimalizálva. Néhány fő különbség:

• Magok száma és komplexitása: A CPU-knak kevesebb, de komplexebb magjai vannak, míg a GPU-knak ezrével vannak egyszerű magjaik.
• Gyorsítótár mérete: A CPU-k nagyobb gyorsítótárakat használnak a késleltetés csökkentése érdekében, míg a GPU-k kisebb gyorsítótárakat használnak, és jobban támaszkodnak a nagy sávszélességű memóriára.
• Vezérlési logika: A CPU-k komplex elágazás-előrejelzési és rendezetlenül végrehajtott képességekkel rendelkeznek, míg a GPU-k egyszerűbb vezérlési logikával rendelkeznek.

Ezek az architektúrális különbségek a CPU-k és GPU-k eltérő prioritásait tükrözik. A CPU-k a kis késleltetést és az egy szálú teljesítményt helyezik előtérbe, míg a GPU-k a nagy átviteli sebességet és a párhuzamos feldolgozást részesítik előnyben.

GPU párhuzamosság: SIMT és warps

A GPU-k hatalmas párhuzamosságukat egy egyedi végrehajtási modellnek, az Egyetlen Utasítás, Többszörös Szál (SIMT) modellnek köszönhetik. Ebben a modellben a szálak "warps" vagy "wavefronts" csoportokba vannak rendezve, általában 32 vagy 64 szállal. A warp minden szála ugyanazt az utasítást hajtja végre egyidejűleg, de különböző adatokon.

Ez a végrehajtási modell jól illeszkedik az adatpárhuzamos problémákhoz, ahol ugyanazt a műveletet kell végrehajtani sok adatponton. Néhány gyakori példa:

• Grafikus megjelenítés: A képernyő minden pixele függetlenül feldolgozható, ami ideális a párhuzamos feldolgozáshoz.
• Mélytanulás: Neurális hálózatok betanítása során ugyanazokat a műveleteket kell végrehajtani sok adatponton.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

Nagy adathalmazok műveleteinek párhuzamosítása a GPU magok között lehetséges.

A SIMT végrehajtási modell és a warp-alapú feldolgozás kihasználásával a GPU-k hatalmas párhuzamosságot és nagy átviteli sebességet érhetnek el az adatpárhuzamos feladatok esetén.

GPU számítás és GPGPU

Bár a GPU-kat eredetileg grafikus feldolgozásra tervezték, a párhuzamos feldolgozási képességeik vonzóvá tették őket az általános célú számításokhoz is. Ez vezetett a Grafikus Feldolgozó Egységek Általános Célú Használatának (GPGPU) elterjedéséhez.

A GPGPU lehetővé tételét a programozási modellek és API-k fejlesztése tette lehetővé, amelyek segítségével a fejlesztők kiaknázhatják a GPU-k erejét a nem grafikus feladatokhoz. Néhány népszerű GPGPU platform:

• NVIDIA CUDA: Az NVIDIA által fejlesztett, saját tulajdonú platform a GPU-k programozásához.
• OpenCL: Nyílt szabvány a heterogén platformok, beleértve a GPU-kat, CPU-kat és FPGA-kat, párhuzamos programozásához.

Ezek a platformok absztrakciókat és könyvtárakat biztosítanak, amelyek lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy párhuzamos kódot írjanak, amely GPU-kon futtatható, anélkül, hogy ismernék a GPU-architektúra alacsony szintű részleteit.

A GPGPU széles körű alkalmazásokkal rendelkezik, többek között:

• Tudományos számítások: A GPU-kat szimulációkhoz, adatelemzéshez és más számításigényes feladatokhoz használják a fizika, kémia és biológia területén.
• Kriptovaluta bányászat: A GPU-k párhuzamos feldolgozási képességei jól alkalmazhatók a kriptográfiai számításokhoz, amelyek a Bitcoinhoz és Ethereumhoz hasonló kriptovaluták bányászatához szükségesek.
• Gépi tanulás és mesterséges intelligencia: A GPU-k váltak a választott platformmá a mély tanulási modellek betanításához és futtatásához, amelyek hatalmas mennyiségű párhuzamos számítást igényelnek.

A GPGPU elterjedése ösztönözte a még erősebb és rugalmasabb GPU-architektúrák fejlesztését, valamint a GPU-k és CPU-k közötti szorosabb integrációt a modern számítógépes rendszerekben.

GPU-k a gépi tanulásban és mesterséges intelligenciában

Talán a GPU-k legjelentősebb hatása az utóbbi években a gépi tanulás és mesterséges intelligencia területén volt.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

A gépi tanulás és az MI. A GPU-k párhuzamos feldolgozási képességei ideálissá tették őket a mélytanulás számítási igényeinek, amely nagy adatkészleteken történő neurális hálózatok betanítását jelenti.

Mélytanulás és neurális hálózatok

A mélytanulás a gépi tanulás egy részhalmaza, amely sok rétegű mesterséges neurális hálózatok betanítását foglalja magában. Ezek a hálózatok hierarchikus adatreprezentációkat tudnak megtanulni, lehetővé téve számukra, hogy összetett feladatokat, mint például képosztályozást, természetes nyelvfeldolgozást és beszédfelismerést végezzenek.

A mély neurális hálózatok betanítása számítási szempontból igényes feladat, amely nagy adatkészleteken végzett mátrixszorzások és egyéb műveletek végrehajtását foglalja magában. Itt ragyognak a GPU-k, mivel ezeket a műveleteket párhuzamosítani tudják ezreik magján keresztül, lehetővé téve sokkal gyorsabb betanítási időket a CPU-khoz képest.

A GPU-k mélytanuláshoz kapcsolódó kulcsfontosságú előnyei:

• Gyorsabb betanítási idők: A GPU-k mély neurális hálózatokat töredék idő alatt tudnak betanítani, mint a CPU-k, lehetővé téve a kutatók számára, hogy nagyobb modellekkel és adatkészletekkel kísérletezzenek.
• Nagyobb modellek: A modern GPU-k memóriakapacitása és sávszélessége lehetővé teszi nagyobb és összetettebb neurális hálózatok betanítását, ami jobb teljesítményhez vezethet a kihívást jelentő feladatokon.
• Skálázhatóság: Több GPU együttes használatával tovább lehet párhuzamosítani a betanítást, lehetővé téve még nagyobb modellek és adatkészletek használatát.

A GPU-k hatása a mélytanulásra nem hangsúlyozható eléggé. Az AI-ban elért számos legutóbbi áttörés, az AlexNet-től a GPT-3-ig, a GPU-k hatalmas párhuzamosságának és számítási teljesítményének köszönhető.

GPU-architektúrák az MI-hez

Ahogy az igény a GPU-számítástechnika iránt az MI-ben növekedett, a GPU-gyártók olyan architektúrákat kezdtek tervezni, amelyek kifejezetten a gépi tanulási terhelésekre vannak optimalizálva. Különösen a NVIDIA volt az élen ezen a téren a Volta és Ampere architektúráival.

Ezen MI-optimalizált GPU-architektúrák kulcsfontosságú jellemzői:

• Tenzor magok: Speciális számítási egységek, amelyek hatékonyan hajtják végre a mélytanulásban gyakran előforduló mátrixműveleteket.Itt a magyar fordítás a megadott markdown fájlhoz. A kódban nem fordítottam le a kommenteket.

A NVIDIA A100 GPU-t a mély tanulási terhelések mátrixszorzási és konvolúciós műveleteinek elvégzésére tervezték.

• Vegyes pontosság: Támogatja az alacsonyabb pontosságú adattípusokat, mint az FP16 és a BFLOAT16, amelyek felgyorsíthatják a tanítást és a következtetést anélkül, hogy csökkentenék a pontosságot.
• Nagyobb memóriakapacitások: Akár 80 GB HBM2e memória az NVIDIA A100-ban, ami lehetővé teszi a nagyobb modellek betanítását.
• Gyorsabb összekapcsolások: Nagy sávszélességű összekapcsolások, mint az NVLink és az NVSwitch, amelyek gyorsabb kommunikációt tesznek lehetővé a GPU-k között többGPU-s rendszerekben.

Ezek a architektúrális innovációk tovább erősítették a GPU-k szerepét, mint az AI és a mély tanulási terhelések platformja.

A GPU-architektúra jövője

Ahogy a GPU-számítási igény tovább nő, amit az AI, a grafika és a nagy teljesítményű számítástechnika fejlődése hajt, a GPU-architektúrák tovább fognak fejlődni, hogy megfeleljenek ezeknek a kihívásoknak. Néhány kulcsfontosságú trend, amire érdemes figyelni:

Növekvő párhuzamosság és specializáció

A GPU-gyártók tovább fogják tágítani a párhuzamosság határait, olyan tervezésekkel, amelyek még több magot és specializált egységet tartalmaznak az AI és a grafikai terhelésekhez. Az NVIDIA Hopper architektúrája például új funkciókat vezet be, mint a Hopper Transformer Engine és egy új Thread Block Cluster a jobb párhuzamosság és hatékonyság érdekében.

Szorosabb integráció a CPU-kkal

Ahogy a GPU-k egyre központibbá válnak a számítási terhelésekben, törekvés lesz a GPU-k és a CPU-k szorosabb integrációjára. Ez lehet heterogén architektúrák, mint az AMD APU-k, amelyek CPU- és GPU-magokat egyesítenek egy lapkán, vagy nagy sávszélességű összekapcsolások, mint az Intel CXL, amelyek gyorsabb kommunikációt tesznek lehetővé a CPU-k és a gyorsítók között.

Verseny más architektúrákkal

Míg a GPU-k eddig a domináns platform voltak az AI és a párhuzamos számítás számára, egyre növekvő versennyel kell szembenézniük más architektúráktól, mint a Field Programmable Gate Array-k (FPGA-k) és az Application-Specific Integrated Circuit-ek (ASIC-ek). Ezek.### Fenntarthatóság és energiahatékonyság

Ahogy a GPU-számítástechnika energiaigénye tovább nő, egyre nagyobb hangsúly kerül majd a fenntarthatóságra és az energiahatékonyságra. Ez magában foglalhat innovációkat a chipkialakításban, a hűtőrendszerekben és az energiaellátásban, valamint a hatékonyabb algoritmusok és szoftverek felé való elmozdulást.

Következtetés

A GPU hosszú utat tett meg az eredetileg specializált grafikus processzorból. Ma a modern számítástechnikai táj kritikus komponense, amely mindenre kiterjedően működteti a játékokat és a vizualizációt, a tudományos számításokat és a mesterséges intelligenciát.

A GPU-k párhuzamos architektúrája, ezreinek egyszerű magjaival és nagy memóriasávszélességével ideálisan alkalmas e feladatok hatalmas számítási igényeinek kielégítésére. Ahogy a GPU-számítástechnika iránti kereslet tovább nő, az MI és más területek fejlődésének hajtóerejétől vezérelve, a GPU-architektúrák folyamatosan fejlődni és innoválódni fognak.

A GPGPU térnyerésétől és a GPU-k mélytanulásra gyakorolt hatásától kezdve a specializált MI-architektúrák fejlesztésén és a CPU-kkal való fokozottabb integrációra való törekvésen át a GPU-számítástechnika jövője fényes. Előretekintve világos, hogy a GPU-k továbbra is központi szerepet fognak játszani a számítástechnika jövőjének formálásában, és lehetővé teszik a mesterséges intelligencia és más területek következő generációs áttöréseit.