Перевод на русский язык:

title: "CPU vs GPU: В чем разница для ИИ?"

CPU vs GPU: В чем разница для ИИ?

Введение: Понимание архитектуры GPU

В быстро развивающемся ландшафте вычислений графический процессор (GPU) стал ключевым компонентом, особенно в областях искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Но что такое GPU и почему он стал так важен в этих областях?

В своей основе GPU является специализированным типом процессора, предназначенного для выполнения сложных математических расчетов, необходимых для визуализации изображений, видео и 3D-графики. Однако возможности параллельной обработки GPU сделали их незаменимыми для широкого спектра приложений, выходящих за рамки только графики, включая научные вычисления, майнинг криптовалют и, что особенно важно, ИИ и МО.

Развитие глубокого обучения и нейронных сетей стимулировало спрос на GPU, поскольку их высокопараллельная архитектура идеально подходит для огромных вычислительных требований при обучении и запуске этих моделей. В этой статье мы исследуем архитектуру GPU, сравним их с CPU и рассмотрим их ключевую роль в революции ИИ.

Обзор архитектуры GPU: Разработано для параллельной обработки

Уникальная архитектура GPU отличает ее от CPU и обеспечивает ее возможности параллельной обработки. В то время как CPU предназначены для общих вычислений и превосходят в последовательной обработке, GPU созданы для параллельной обработки и оптимизированы для пропускной способности.

Потоковые мультипроцессоры: Сердце параллелизма GPU

Основой параллельной вычислительной мощи GPU являются его потоковые мультипроцессоры (SM). Каждый SM содержит сотни простых ядер, позволяя GPU одновременно выполнять тысячи потоков. Это контрастирует с CPU, которые, как правило, имеют меньше, но более сложных ядер, оптимизированных для последовательной обработки.

              Диаграмма архитектуры GPU
              ========================

               +---------------------.--+
               |    Потоковая обработка |
               |   Многопроцессорные    |
               |         (SM)          |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
               +-----------v-----------+
               |                       |
               |   Общая память        |
               |                       |
               +-----+------------+----+
                     |            |
                     |            |
       +-------------v+           +v-------------+
       |                                        |
       |    L1 Кэш            L1 Кэш           |
       |                                        |
       +-------------+           +-------------+
                     |           |
                     |           |
                     v           v
               +-----------+-----------+
               |                       |
               |      L2 Кэш          |
               |                       |
               +-----------+-----------+
                           |
                           |
                           v
               +-----------------------+
               |                       |
               |    Высокоскоростная   |
               |    Память (HBM)       |
               |                       |
               +-----------------------+

Простые ядра внутри SM предназначены для выполнения одной операции над множеством данных одновременно, что называется Одна Инструкция, Множество Данных (SIMD). Это позволяет GPU эффективно обрабатывать большие объемы данных параллельно, что делает их идеальными для задач, таких как рендеринг графики, где одна и та же операция должна быть выполнена на миллионах пикселей.

Иерархия памяти: Оптимизирована для высокой пропускной способности

Чтобы обеспечить тысячи своих ядер данными, GPU требуется огромная пропускная способность памяти. Это достигается за счет иерархии памяти, включающей:

Высокоскоростная.Ширина памяти (HBM): Тип стековой памяти, обеспечивающий широкий интерфейс для передачи данных на GPU и с нее.
Кэш L2: Более крупный, общий кэш, доступный для всех SМ.
Кэш L1: Каждый SМ имеет свой собственный кэш L1 для быстрого доступа к часто используемым данным.
Общая память: Быстрая, встроенная память, позволяющая потокам внутри SМ обмениваться данными и совместно их использовать.

Эта иерархия памяти предназначена для обеспечения GPU высокой пропускной способностью, необходимой для загрузки его ядер и оптимизации производительности.

Сравнение с архитектурой CPU

В то время как GPU предназначены для параллельной обработки, CPU оптимизированы для последовательной обработки и общего назначения. Некоторые ключевые различия включают:

Количество и сложность ядер: CPU имеют меньше, но более сложных ядер, в то время как GPU имеют тысячи простых ядер.
Размер кэша: CPU имеют более крупные кэши для снижения задержки, в то время как GPU имеют меньшие кэши и больше полагаются на память с высокой пропускной способностью.
Логика управления: CPU имеют сложные возможности прогнозирования ветвлений и внепорядковое выполнение, в то время как GPU имеют более простую логику управления.

Эти архитектурные различия отражают различные приоритеты CPU и GPU. CPU ориентированы на низкую задержку и производительность одного потока, в то время как GPU ориентированы на высокую пропускную способность и параллельную обработку.

Параллелизм GPU: SIMT и варпы

GPU достигают своего массового параллелизма благодаря уникальной модели выполнения, называемой Single Instruction, Multiple Thread (SIMT). В этой модели потоки объединяются в "варпы" или "волнофронты", обычно содержащие 32 или 64 потока. Все потоки в варпе одновременно выполняют одну и ту же инструкцию, но над разными данными.

Эта модель выполнения хорошо подходит для задач параллельной обработки данных, когда одну и ту же операцию нужно выполнить над многими данными. Некоторые распространенные примеры включают:

Графическая визуализация: Каждый пиксел на экране может обрабатываться независимо, что делает его идеальным кандидатом для параллельной обработки.
Глубокое обучение: Обучение нейронных сетей включает выполнение одних и тех же операций.Вот перевод на русский язык:

Операции с большими наборами данных, которые могут быть распараллелены на ядрах GPU.

Используя модель выполнения SIMT и обработку на основе варпов, GPU могут достичь массового параллелизма и высокой пропускной способности при обработке параллельных данных.

Вычисления на GPU и GPGPU

Хотя GPU изначально были разработаны для графической обработки, их возможности параллельной обработки сделали их привлекательными и для общих вычислений. Это привело к развитию концепции General-Purpose computing on Graphics Processing Units (GPGPU).

GPGPU стало возможным благодаря разработке моделей программирования и API, которые позволяют разработчикам использовать мощность GPU для задач, не связанных с графикой. Некоторые популярные платформы GPGPU включают:

NVIDIA CUDA: Проприетарная платформа, разработанная NVIDIA для программирования их GPU.
OpenCL: Открытый стандарт для параллельного программирования на гетерогенных платформах, включая GPU, CPU и FPGA.

Эти платформы предоставляют абстракции и библиотеки, которые позволяют разработчикам писать параллельный код, который может выполняться на GPU, без необходимости понимания низкоуровневых деталей архитектуры GPU.

GPGPU нашло применение в широком спектре областей, включая:

Научные вычисления: GPU используются для моделирования, анализа данных и других вычислительно-интенсивных задач в таких областях, как физика, химия и биология.
Майнинг криптовалют: Возможности параллельной обработки GPU делают их хорошо подходящими для криптографических расчетов, необходимых для майнинга криптовалют, таких как Bitcoin и Ethereum.
Машинное обучение и искусственный интеллект: GPU стали платформой выбора для обучения и запуска моделей глубокого обучения, которые требуют огромного количества параллельных вычислений.

Развитие GPGPU привело к созданию более мощных и гибких архитектур GPU, а также к более тесной интеграции GPU и CPU в современных вычислительных системах.

GPU в машинном обучении и искусственном интеллекте

Возможно, самое значительное влияние GPU в последние годы было в области .Вот перевод на русский язык:

Глубокое обучение и нейронные сети

Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, которое включает в себя обучение искусственных нейронных сетей с множеством слоев. Эти сети могут изучать иерархические представления данных, позволяя им выполнять сложные задачи, такие как классификация изображений, обработка естественного языка и распознавание речи.

Обучение глубоких нейронных сетей является вычислительно интенсивной задачей, которая включает в себя выполнение матричных умножений и других операций на больших наборах данных. Здесь GPU сияют, так как они могут параллелизовать эти операции на своих тысячах ядер, что позволяет значительно ускорить время обучения по сравнению с CPU.

Некоторые ключевые преимущества GPU для глубокого обучения включают:

Более быстрое время обучения: GPU могут обучать глубокие нейронные сети за долю времени, которое потребовалось бы на CPU, позволяя исследователям экспериментировать с более крупными моделями и наборами данных.
Более крупные модели: Емкость памяти и пропускная способность современных GPU позволяют обучать более крупные и сложные нейронные сети, что может привести к лучшей производительности на сложных задачах.
Масштабируемость: Несколько GPU можно использовать вместе для дальнейшей параллелизации обучения, что позволяет создавать еще более крупные модели и наборы данных.

Влияние GPU на глубокое обучение невозможно переоценить. Многие последние прорывы в области искусственного интеллекта, от AlexNet до GPT-3, были обеспечены массовым параллелизмом и вычислительной мощностью GPU.

Архитектуры GPU для ИИ

По мере роста спроса на вычисления GPU в ИИ производители GPU начали разрабатывать архитектуры, специально оптимизированные для рабочих нагрузок машинного обучения. В частности, NVIDIA находится на переднем крае этой тенденции со своими архитектурами Volta и Ampere.

Некоторые ключевые особенности этих оптимизированных для ИИ архитектур GPU включают:

Тензорные ядра: Специализированные вычислительные блоки для эффективного выполнения операций с тензорами, которые лежат в основе многих алгоритмов глубокого обучения.Вот перевод на русский язык:

Архитектура GPU, предназначенная для операций матричного умножения и свертки, которые являются основой рабочих нагрузок глубокого обучения.

Смешанная точность: поддержка типов данных с меньшей точностью, таких как FP16 и BFLOAT16, что может ускорить обучение и вывод без ущерба для точности.
Большие объемы памяти: до 80 ГБ памяти HBM2e в NVIDIA A100, что позволяет обучать более крупные модели.
Более быстрые межсоединения: высокоскоростные межсоединения, такие как NVLink и NVSwitch, которые обеспечивают более быструю связь между GPU в многоузловых системах.

Эти архитектурные инновации еще больше укрепили роль GPU как платформы выбора для рабочих нагрузок ИИ и глубокого обучения.

Будущее архитектуры GPU

По мере того, как спрос на вычисления на GPU продолжает расти, движимый достижениями в области ИИ, графики и высокопроизводительных вычислений, архитектуры GPU будут продолжать развиваться, чтобы справиться с этими задачами. Некоторые ключевые тенденции, за которыми стоит следить, включают:

Увеличение параллелизма и специализации

Производители GPU будут продолжать расширять границы параллелизма, с конструкциями, которые включают еще больше ядер и специализированных блоков для рабочих нагрузок ИИ и графики. Архитектура NVIDIA Hopper, например, вводит новые функции, такие как Hopper Transformer Engine и новый Thread Block Cluster для улучшения параллелизма и эффективности.

Более тесная интеграция с ЦП

По мере того, как GPU становятся более центральными для рабочих нагрузок вычислений, будет наблюдаться стремление к более тесной интеграции между GPU и ЦП. Это может принять форму гетерогенных архитектур, таких как APU AMD, которые объединяют ядра ЦП и GPU на одном кристалле, или высокоскоростных межсоединений, таких как Intel CXL, которые обеспечивают более быструю связь между ЦП и ускорителями.

Конкуренция с другими архитектурами

Хотя GPU были доминирующей платформой для ИИ и параллельных вычислений, они будут сталкиваться с растущей конкуренцией со стороны других архитектур, таких как программируемые вентильные матрицы (FPGA) и заказные интегральные схемы (ASIC). Эти.Архитектуры предлагают потенциал для еще большей эффективности и специализации для конкретных рабочих нагрузок.

Устойчивость и энергоэффективность

По мере того, как энергетические потребности вычислений на GPU продолжают расти, все больше внимания будет уделяться устойчивости и энергоэффективности. Это может включать в себя инновации в области проектирования микросхем, систем охлаждения и подачи питания, а также переход к более эффективным алгоритмам и программному обеспечению.

Заключение

GPU прошел долгий путь от своих истоков в качестве специализированного графического процессора. Сегодня он является критически важным компонентом современного вычислительного ландшафта, питая все, от игр и визуализации до научных вычислений и искусственного интеллекта.

Параллельная архитектура GPU, с ее тысячами простых ядер и высокой пропускной способностью памяти, сделала их идеально подходящими для огромных вычислительных требований этих рабочих нагрузок. По мере того, как спрос на вычисления на GPU продолжает расти, движимый достижениями в области ИИ и других областях, архитектуры GPU будут продолжать развиваться и внедрять инновации.

От роста GPGPU и влияния GPU на глубокое обучение до разработки специализированных архитектур ИИ и стремления к большей интеграции с ЦП, будущее вычислений на GPU выглядит ярким. Глядя в будущее, очевидно, что GPU будут продолжать играть центральную роль в формировании будущего вычислений и обеспечении следующего поколения прорывов в области ИИ и не только.

Convolutional Neural Network Tensorflow Google TPU: A Beginner's Walkthrough