AI & GPU
Cpu Vs Gpu in Ai

ترجمه فارسی:

پردازنده مرکزی (CPU) در مقابل پردازنده گرافیکی (GPU): چه تفاوتی برای هوش مصنوعی دارند؟

مقدمه: درک معماری GPU

در منظره رو به رشد محاسبات، پردازنده گرافیکی (GPU) به عنوان یک جزء حیاتی، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) ظهور کرده است. اما GPU دقیقاً چیست و چرا در این حوزه ها بسیار حیاتی شده است؟

در اصل، GPU نوعی پردازنده تخصصی است که برای انجام محاسبات ریاضی پیچیده مورد نیاز برای رندر کردن تصاویر، ویدئوها و گرافیک سه بعدی طراحی شده است. با این حال، قابلیت های پردازش موازی GPU آن را برای طیف گسترده ای از کاربردها فراتر از صرفاً گرافیک، از جمله محاسبات علمی، استخراج ارز دیجیتال و به طور برجسته، AI و ML ارزشمند کرده است.

ظهور یادگیری عمیق و شبکه های عصبی تقاضا برای GPU را افزایش داده است، زیرا معماری بسیار موازی آنها برای نیازهای محاسباتی عظیم آموزش و اجرای این مدل ها ایده آل است. در این مقاله، ما به بررسی معماری GPU، مقایسه آن با CPU و بررسی نقش حیاتی آن در انقلاب هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

نمای کلی معماری GPU: طراحی شده برای پردازش موازی

معماری منحصر به فرد GPU آن را از CPU متمایز کرده و قابلیت های پردازش موازی آن را امکان پذیر می کند. در حالی که CPU ها برای محاسبات کلی طراحی شده اند و در پردازش سریالی برتری دارند، GPU ها برای پردازش موازی ساخته شده اند و برای پهنای باند بهینه سازی شده اند.

چندپردازنده های جریانی: قلب موازی سازی GPU

پایه قدرت پردازش موازی GPU در چندپردازنده های جریانی (SM) آن نهفته است. هر SM شامل صدها هسته ساده است، که به GPU امکان اجرای هزاران رشته همزمان را می دهد. این در تضاد با CPU است که معمولاً تعداد کمتری هسته پیچیده تر برای پردازش سریالی دارد.

              نمودار معماری GPU
              ========================

               +---------------------.--+
               |    پخش جریانی          |
               |   چندپردازنده‌ها       |
               |         (SMs)         |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   حافظه مشترک         |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    کش L1            کش L1              |
       |                                        |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      کش L2            |
               |                       |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    حافظه پهنای باند   |
               |    بالا (HBM)         |
               |                       |
               +-----------------------+

هسته‌های ساده درون یک SM برای انجام یک عملیات بر روی چندین داده همزمان طراحی شده‌اند، که به آن مفهوم Single Instruction, Multiple Data (SIMD) گفته می‌شود. این امر به GPU‌ها امکان می‌دهد تا به طور موثر مقادیر زیادی داده را به صورت موازی پردازش کنند، که آن‌ها را برای وظایفی مانند رندرینگ گرافیک مناسب می‌سازد، جایی که همان عملیات باید بر روی میلیون‌ها پیکسل انجام شود.

سلسله مراتب حافظه: بهینه‌سازی شده برای پهنای باند بالا

برای تأمین داده مورد نیاز هزاران هسته خود، GPU به مقدار زیادی پهنای باند حافظه نیاز دارد. این امر از طریق یک سلسله مراتب حافظه که شامل موارد زیر است، محقق می‌شود:

  • پهنای باند بالا.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

پهنای باند حافظه (HBM): نوعی از حافظه چیده‌شده که یک رابط پهن برای انتقال داده به GPU و از آن فراهم می‌کند.

  • حافظه کش L2: یک حافظه کش بزرگتر و مشترک که توسط همه‌ی SM‌ها قابل دسترسی است.
  • حافظه کش L1: هر SM دارای حافظه کش L1 خود برای دسترسی سریع به داده‌های مورد استفاده‌ی مکرر است.
  • حافظه اشتراکی: یک حافظه‌ی سریع و درون‌تراشه‌ای که به رشته‌های درون یک SM اجازه می‌دهد تا با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و داده را به اشتراک بگذارند.

این سلسله‌مراتب حافظه طراحی شده است تا GPU را با پهنای باند مورد نیاز برای فعال نگه داشتن هسته‌های خود و بهینه‌سازی پهنای باند تأمین کند.

مقایسه با معماری CPU

در حالی که GPU‌ها برای پردازش موازی طراحی شده‌اند، CPU‌ها برای پردازش سریالی و محاسبات کلی‌منظوره بهینه‌سازی شده‌اند. برخی از تفاوت‌های کلیدی شامل:

  • تعداد و پیچیدگی هسته‌ها: CPU‌ها تعداد کمتری هسته‌های پیچیده‌تر دارند، در حالی که GPU‌ها هزاران هسته‌ی ساده دارند.
  • اندازه‌ی حافظه کش: CPU‌ها حافظه کش‌های بزرگ‌تری برای کاهش تأخیر دارند، در حالی که GPU‌ها حافظه کش‌های کوچک‌تری دارند و بیشتر به حافظه‌ی پهنای باند بالا متکی هستند.
  • منطق کنترل: CPU‌ها قابلیت‌های پیچیده‌ی پیش‌بینی شاخه و اجرای خارج از ترتیب دارند، در حالی که GPU‌ها منطق کنترل ساده‌تری دارند.

این تفاوت‌های معماری بازتاب اولویت‌های متفاوت CPU‌ها و GPU‌ها است. CPU‌ها تأخیر پایین و عملکرد تک‌رشته‌ای را اولویت می‌دهند، در حالی که GPU‌ها پهنای باند بالا و پردازش موازی را اولویت می‌دهند.

موازی‌سازی GPU: SIMT و وارپ‌ها

GPU‌ها موازی‌سازی گسترده‌ی خود را از طریق یک مدل اجرای منحصربه‌فرد به نام Single Instruction, Multiple Thread (SIMT) به دست می‌آورند. در این مدل، رشته‌ها در "وارپ‌ها" یا "موج‌جبهه‌ها" گروه‌بندی می‌شوند که معمولاً شامل 32 یا 64 رشته هستند. همه‌ی رشته‌های یک وارپ همزمان همان دستور را اجرا می‌کنند، اما بر روی داده‌های متفاوت.

این مدل اجرا برای مسائل موازی‌سازی داده مناسب است، جایی که همان عملیات باید بر روی بسیاری از نقاط داده انجام شود. برخی از مثال‌های رایج شامل:

  • رندرینگ گرافیکی: هر پیکسل در صفحه نمایش می‌تواند به طور مستقل پردازش شود، که آن را به یک کاندیدای ایده‌آل برای پردازش موازی تبدیل می‌کند.
  • یادگیری عمیق: آموزش شبکه‌های عصبی شامل انجام همان عملیات.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید و هیچ نظر اضافی در ابتدای فایل اضافه نکنید.

عملیات بر روی مجموعه‌های داده بزرگ، که می‌توانند در سراسر هسته‌های GPU موازی‌سازی شوند.

با استفاده از مدل اجرای SIMT و پردازش مبتنی بر وارپ، GPU‌ها می‌توانند موازی‌سازی گسترده و پهنای باند بالایی را در بارهای کاری موازی داده به دست آورند.

محاسبات GPU و GPGPU

در حالی که GPU‌ها اصلاً برای پردازش گرافیکی طراحی شده‌اند، قابلیت‌های پردازش موازی آنها باعث شده است که برای محاسبات عمومی نیز جذاب باشند. این امر به ظهور محاسبات عمومی بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPGPU) منجر شده است.

GPGPU با توسعه مدل‌های برنامه‌نویسی و API‌هایی که به توسعه‌دهندگان امکان بهره‌برداری از قدرت GPU‌ها برای وظایف غیر گرافیکی را می‌دهند، امکان‌پذیر شده است. برخی از پلتفرم‌های GPGPU محبوب عبارتند از:

  • NVIDIA CUDA: یک پلتفرم مالکیتی توسعه یافته توسط NVIDIA برای برنامه‌نویسی GPU‌های خود.
  • OpenCL: یک استاندارد باز برای برنامه‌نویسی موازی در پلتفرم‌های ناهمگن، از جمله GPU‌ها، CPU‌ها و FPGA‌ها.

این پلتفرم‌ها انتزاعات و کتابخانه‌هایی را ارائه می‌دهند که به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند کد موازی را بنویسند که می‌تواند بر روی GPU‌ها اجرا شود، بدون نیاز به درک جزئیات سطح پایین معماری GPU.

GPGPU در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها کاربرد یافته است، از جمله:

  • محاسبات علمی: GPU‌ها برای شبیه‌سازی، تحلیل داده و سایر وظایف محاسباتی سنگین در زمینه‌هایی مانند فیزیک، شیمی و زیست‌شناسی استفاده می‌شوند.
  • استخراج ارز دیجیتال: قابلیت‌های پردازش موازی GPU‌ها آنها را برای محاسبات رمزنگاری مورد نیاز برای استخراج ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین و اتریوم مناسب می‌کند.
  • یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی: GPU‌ها به پلتفرم انتخابی برای آموزش و اجرای مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند، که نیاز به محاسبات موازی گسترده دارند.

ظهور GPGPU باعث توسعه معماری‌های GPU قدرتمندتر و انعطاف‌پذیرتر، همچنین یکپارچگی نزدیک‌تر بین GPU‌ها و CPU‌ها در سیستم‌های محاسباتی مدرن شده است.

GPU‌ها در یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی

شاید مهم‌ترین تأثیر GPU‌ها در سال‌های اخیر در حوزه .ترجمه فارسی:

یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی

یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است که شامل آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های زیاد می‌شود. این شبکه‌ها می‌توانند نمایش‌های سلسله‌مراتبی از داده‌ها را یاد بگیرند، به آن‌ها اجازه می‌دهد تا وظایف پیچیده‌ای مانند طبقه‌بندی تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار را انجام دهند.

آموزش شبکه‌های عصبی عمیق یک وظیفه محاسباتی بسیار سنگین است که شامل انجام ضرب ماتریس و سایر عملیات بر روی مجموعه‌های داده بزرگ است. در اینجا است که GPU‌ها درخشان هستند، زیرا می‌توانند این عملیات را در سراسر هزاران هسته خود موازی سازی کنند، که منجر به زمان‌های آموزش بسیار سریع‌تر در مقایسه با CPU‌ها می‌شود.

برخی از مزایای کلیدی GPU‌ها برای یادگیری عمیق عبارتند از:

  • زمان‌های آموزش سریع‌تر: GPU‌ها می‌توانند شبکه‌های عصبی عمیق را در کسری از زمانی که روی یک CPU انجام می‌شود، آموزش دهند، که به محققان امکان می‌دهد با مدل‌ها و مجموعه‌های داده بزرگ‌تر آزمایش کنند.
  • مدل‌های بزرگ‌تر: ظرفیت حافظه و پهنای باند GPU‌های مدرن امکان آموزش شبکه‌های عصبی بزرگ‌تر و پیچیده‌تر را فراهم می‌کند، که می‌تواند به عملکرد بهتر در وظایف چالش‌برانگیز منجر شود.
  • مقیاس‌پذیری: چندین GPU می‌توانند برای موازی‌سازی بیشتر آموزش با هم استفاده شوند، که امکان مدل‌ها و مجموعه‌های داده بزرگ‌تر را فراهم می‌کند.

تأثیر GPU‌ها بر یادگیری عمیق را نمی‌توان کم اهمیت دانست. بسیاری از پیشرفت‌های اخیر در هوش مصنوعی، از AlexNet تا GPT-3، با موازی‌سازی گسترده و قدرت محاسباتی GPU‌ها امکان‌پذیر شده‌اند.

معماری‌های GPU برای هوش مصنوعی

همانطور که تقاضا برای محاسبات GPU در هوش مصنوعی افزایش یافته است، تولیدکنندگان GPU شروع به طراحی معماری‌هایی کرده‌اند که به طور خاص برای بار کاری یادگیری ماشینی بهینه شده‌اند. NVIDIA به ویژه در این روند پیشتاز بوده است با معماری‌های Volta و Ampere.

برخی از ویژگی‌های کلیدی این معماری‌های GPU بهینه‌شده برای هوش مصنوعی عبارتند از:

  • هسته‌های تنسوری: واحدهای محاسباتی تخصصی برای عملیات ضرب ماتریس سریع.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

طراحی شده برای عملیات ضرب ماتریس و عملیات卷积، که ستون فقرات کارهای یادگیری عمیق هستند.

  • دقت مختلط: پشتیبانی از انواع داده با دقت پایین‌تر مانند FP16 و BFLOAT16، که می‌توانند آموزش و استنتاج را بدون از دست دادن دقت سرعت ببخشند.
  • ظرفیت‌های حافظه بزرگ‌تر: تا 80 گیگابایت حافظه HBM2e در NVIDIA A100، که امکان آموزش مدل‌های بزرگ‌تر را فراهم می‌کند.
  • اتصالات سریع‌تر: اتصالات پرپهنای باند مانند NVLink و NVSwitch، که ارتباط سریع‌تر بین GPU‌ها در سیستم‌های چند GPU را ممکن می‌سازند.

این نوآوری‌های معماری نقش GPU‌ها را به عنوان پلتفرم انتخابی برای کارهای هوش مصنوعی و یادگیری عمیق بیشتر تثبیت کرده‌اند.

آینده معماری GPU

همانطور که تقاضا برای محاسبات GPU به دلیل پیشرفت‌های هوش مصنوعی، گرافیک و محاسبات با عملکرد بالا ادامه می‌یابد، معماری‌های GPU نیز برای مقابله با این چالش‌ها ادامه خواهند یافت. برخی از روندهای کلیدی که باید مورد توجه قرار گیرند عبارتند از:

افزایش موازی‌سازی و تخصصی‌سازی

سازندگان GPU به مرزهای موازی‌سازی ادامه خواهند داد، با طراحی‌هایی که حتی تعداد بیشتری هسته و واحدهای تخصصی برای کارهای هوش مصنوعی و گرافیکی را در خود جای می‌دهند. معماری Hopper NVIDIA، به عنوان مثال، ویژگی‌هایی جدیدی مانند Hopper Transformer Engine و Thread Block Cluster جدید را برای بهبود موازی‌سازی و کارایی معرفی می‌کند.

یکپارچگی نزدیک‌تر با CPU‌ها

همانطور که GPU‌ها در کارهای محاسباتی مرکزی‌تر می‌شوند، فشار برای یکپارچگی نزدیک‌تر بین GPU‌ها و CPU‌ها افزایش خواهد یافت. این می‌تواند به شکل معماری‌های ناهمگن مانند APU‌های AMD، که هسته‌های CPU و GPU را در یک چیپ ترکیب می‌کنند، یا اتصالات پرپهنای باند مانند CXL اینتل که ارتباط سریع‌تر بین CPU‌ها و شتاب‌دهنده‌ها را ممکن می‌سازند، ظاهر شود.

رقابت با سایر معماری‌ها

در حالی که GPU‌ها پلتفرم غالب برای هوش مصنوعی و محاسبات موازی بوده‌اند، با رقابت فزاینده از سایر معماری‌ها مانند FPGA و ASIC مواجه خواهند شد. این.ترجمه فارسی:

پایداری و کارایی انرژی

با افزایش تقاضای انرژی برای محاسبات GPU، تمرکز بیشتری بر پایداری و کارایی انرژی خواهد بود. این ممکن است شامل نوآوری در طراحی چیپ، سیستم های خنک کننده و تحویل برق باشد، همچنین شامل تغییر به سمت الگوریتم ها و نرم افزارهای کارآمدتر.

نتیجه گیری

GPU از زمان شروع به عنوان پردازنده گرافیکی تخصصی، مسیر زیادی را طی کرده است. امروزه، یک جزء حیاتی از منظره محاسباتی مدرن است که همه چیز از بازی و تصویرسازی تا محاسبات علمی و هوش مصنوعی را محرک است.

معماری موازی GPU ها، با هزاران هسته ساده و پهنای باند حافظه بالا، آنها را برای تقاضای محاسباتی عظیم این بارکارها ایده آل کرده است. همانطور که تقاضا برای محاسبات GPU همچنان رو به رشد است، به دلیل پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی و سایر حوزه ها، معماری های GPU همچنان تکامل و نوآوری خواهند کرد.

از ظهور GPGPU و تأثیر GPU ها بر یادگیری عمیق، تا توسعه معماری های هوش مصنوعی تخصصی و تلاش برای یکپارچگی بیشتر با CPU ها، آینده محاسبات GPU درخشان است. با نگاهی به آینده، مشخص است که GPU ها همچنان نقش محوری در شکل دادن به آینده محاسبات و توانمندسازی نسل بعدی دستاوردها در زمینه هوش مصنوعی و فراتر از آن خواهند داشت.

چگونگی بهره‌برداری آسان از قابلیت‌های GPU TensorFlowDCNN (Deep Convolutional Neural Networks) چیست؟ توضیح داده شده است!