یادگیری ماشین، زیر مجموعه‌ای از هوش مصنوعی، توانایی سیستم‌های کامپیوتری برای یادگیری تصمیم‌گیری و پیش‌بینی از روی مشاهدات و داده‌ها است. GPU یک واحد پردازش تخصصی با قابلیت محاسبات ریاضی پیشرفته است که شرایط را برای یادگیری ماشین ایده‌آل می‌کند.
یادگیری ماشینی چیست و چه نقشی در پردازش کامپیوتری دارد؟
یادگیری ماشینی حوزه مهمی از تحقیقات و مهندسی است که به مطالعه‌ی چگونگی یادگیری الگوریتم‌ها برای انجام وظایف خاص در همان سطح یا بهتر از انسان می‌پردازد.
یادگیری ماشین رشته‌ای است که برای دهه‌ها وجود داشته و به عنوان زیرمجموعه‌ای از حوزه بزرگتر هوش مصنوعی عمل می‌کند.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین سابقه طولانی در تحقیق و توسعه، هم در دانشگاه، هم در کسب و کارهای سازمانی دارند. با این حال، در بیشتر دهه‌های 1960 تا 1990، ماشین‌های هوشمند و یادگیری موثر با نبردی سخت در پذیرش جریان اصلی روبه‌رو بودند.
برنامه‌های تخصصی مانند سیستم‌های خبره، پردازش زبان طبیعی و رباتیک از تکنیک‌های یادگیری به هر شکلی استفاده می‌کردند اما یادگیری ماشینی مانند یک حوزه مطالعه‌ی باطنی خارج از این حوزه‌ها به نظر می‌رسید.
با ورود به قرن بیست و یکم، اکوسیستم سخت‌افزار و نرم افزار به گونه‌ای بود که پیشرفت‌های قابل توجهی در توسعه یادگیری رخ داد. این جهش رو به جلو تا حدی به دلیل چند فناوری اولیه بود:
شبکه‌های عصبی
در حالی‌که شبکه‌های عصبی مفهوم جدیدی نیستند، پیشرفت‌ها در فناوری شبکه‌های عصبی، توسعه «مغز» هوش مصنوعی را تسهیل کرد که می‌تواند از تصمیم‌گیری پیشرفته‌تر پشتیبانی کند.
به‌طور خلاصه، یک شبکه عصبی با استفاده از گره‌های به هم پیوسته و تصمیم‌گیری دانه‌ای که می‌تواند بخش‌های کوچکی از مدل‌های حل مسئله بزرگتر و پیچیده‌تر را نشان دهد، مشکلات را مدل‌سازی می‌کند؛ بنابراین، این شبکه‌ها می‌توانند مدیریت مشکلات پیچیده‌تری مانند تشخیص الگوی تصویر را نسبت به الگوریتم‌های خطی تسهیل کنند.
تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ
در این قسمت اصطلاح «داده‌های بزرگ» تقریبا به کار رفته اما به‌سختی می‌توان از اهمیت داده‌های بزرگ برای توسعه‌ی یادگیری ماشین اغراق کرد.
از آنجایی که کسب‌وکارها و فناوری‌های بیشتر داده‌های بیشتری را جمع‌آوری می‌کنند، توسعه‌دهندگان مجموعه داده‌های آموزشی گسترده‌تر برای پشتیبانی از الگوریتم‌های یادگیری پیشرفته‌تر خواهند داشت.
پلتفرم‌های ابری با کارایی بالا
زیرساخت‌های ابری کاری بیشتر از ارائه قدرت محاسباتی و ذخیره‌سازی خارج از سایت انجام می‌دهند.
این پلتفرم‌ها پتانسیل جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل جامع داده‌ها را از طریق منابع مختلف ارائه می‌دهد. محیط‌های ابری ترکیبی، می‌توانند داده‌ها را از انواع منابع ابری و داخلی استخراج کنند تا به عنوان پایه‌ای برای برنامه‌های کاربردی پیشرفته عمل کنند.
با این حال، با پیشرفت تکنولوژی، ما شاهد افزایش قابل توجهی در قدرت محاسباتی موجود برای برنامه‌های کاربردی ابری بوده‌ایم. تکامل از فضای ذخیره‌سازی ابری به برنامه‌های آنلاین SaaS به محاسبات ابری سازمانی قدرتمندی که می‌تواند برخی از فشرده‌ترین حجم‌های کاری پردازشگر را پشتیبانی کند، بخشیده است.
بخش اساسی الگوریتم‌های یادگیری آموزشی استفاده از داده‌های آموزشی است و بخش مهم دیگری از یادگیری ماشین استفاده از قدرت پردازش کافی برای پردازش این حجم عظیم از اطلاعات است تا به ماشین‌ها آموزش دهد که چگونه هنگام کار در سناریوهای واقعی عمل کنند.
علاوه‌بر این، تقاضا برای افزایش قدرت پردازش تنها زمانی که مهندسان شروع به استفاده از تکنیک‌های مختلف یادگیری می‌کنند، بیشتر می‌شود. برای مثال، Deep Learning از شبکه‌های عصبی پیچیده برای تجزیه‌ی وظایف پیچیده به لایه‌ها یا راه حل‌های کوچکتر استفاده می‌کند.
چرا از GPU در مقابل CPU برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟
دلیل آن، پیکربندی سخت‌افزاری واضح شامل پردازنده‌های سریع‌تر و قدرتمندتر برای پشتیبانی از نیازها و کارایی بالا برای یک هوش مصنوعی مدرن یا حجم کاری یادگیری ماشین است.
به گفته بسیاری از مهندسین یادگیری ماشین، CPU های مدرن لزوما بهترین ابزار برای این کار نیستند. به همین دلیل به واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) رو آورده‌اند.
در ظاهر، تفاوت بین CPU و GPU این است که GPU ها از پردازش بهتر برای بازی‌های ویدیویی و فیلم‌های با وضوح بالا پشتیبانی می‌کنند. با این حال، وقتی صحبت از رسیدگی به حجم کاری خاص می‌شود، تفاوت‌های آن‌ها بیشتر مشخص می‌شود.
هر دو CPU و GPU به روش‌های متفاوت کار می‌کنند:
یک CPU اکثر وظایف پردازشی یک کامپیوتر را انجام می‌دهد. به این ترتیب، آن‌ها همه کاره حساب می‌شوند.
CPU
به‌طور خاص، CPU ها برای انجام هر تعداد از وظایف مورد نیازی که یک کامپیوتر معمولی ممکن است انجام دهد ساخته شده‌اند: دسترسی به فضای ذخیره‌سازی هارد، ثبت ورودی‌ها، انتقال داده‌ها از حافظه پنهان به حافظه و غیره که به این معناست که CPU ها می‌توانند از عملیات عمومی‌تر یک ایستگاه کاری یا حتی یک ابر رایانه پشتیبانی کنند.
GPU
یک GPU از ابتدا برای ارائه تصاویر و گرافیک با وضوح بالا طراحی شده است. در عوض، پردازنده‌های گرافیکی بر روی همزمانی یا تقسیم وظایف پیچیده (مانند محاسبات یکسانی که برای ایجاد جلوه‌های نور، سایه‌زنی و بافت‌ها استفاده می‌شود) به وظایف فرعی کوچک‌تری که می‌توانند به طور مداوم پشت سر هم انجام شوند، تمرکز می‌کنند.
این پشتیبانی از محاسبات موازی فقط به افزایش قدرت مرتبط نیست. در حالی‌که CPU ها (از لحاظ نظری) بر اساس قانون مور (که دو برابر شدن توان CPU را هر دو سال یک بار پیش‌بینی می‌کند) شکل می‌گیرند، پردازنده‌های گرافیکی با اعمال سخت‌افزار و پیکربندی‌های محاسباتی برای یک مشکل خاص، این مشکل را حل می‌کنند.
این رویکرد به محاسبات موازی که به‌عنوان معماری تک دستورالعمل، داده‌های چندگانه (SIMD) شناخته می‌شود، به مهندسان امکان توزیع وظایف و بارهای کاری را با عملیات‌های مشابه به طور موثر در میان هسته‌های GPU می‌دهد.
چرا GPU ها برای یادگیری ماشین مناسب هستند؟
در قلب آموزش ماشینی، معمولا تقاضا برای وارد کردن مجموعه داده‌های پیوسته بزرگتر برای گسترش و اصلاح آنچه که یک الگوریتم می‌تواند انجام دهد، است.
هر چه داده بیشتر باشد، این الگوریتم‌ها بهتر می‌توانند از آن بیاموزند. (بولد)
این امر به‌ویژه در مورد الگوریتم‌های یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی که محاسبات موازی می‌توانند فرآیندهای پیچیده و چند مرحله‌ای را پشتیبانی کنند، صادق است.
در انتخاب GPU به چه چیزهایی دقت کنید؟
از آنجایی که فناوری GPU نه‌تنها برای صنعت یادگیری ماشینی بلکه برای محاسبات به یک محصول مورد توجه تبدیل شده است، چندین پردازنده‌ی گرافیکی مصرف کننده و درجه یک سازمانی در بازار وجود دارد.
به‌طور کلی، اگر به دنبال یک GPU هستید که بتواند در پیکربندی سخت‌افزار یادگیری ماشینی قرار بگیرد، برخی از مشخصات مهم‌تر برای آن واحد شامل موارد زیر است:
پهنای باند حافظه بالا
از آنجایی که GPU ها داده‌ها را در عملیات موازی می‌گیرند، پهنای باند حافظه بالایی دارند. بر خلاف یک CPU که به‌صورت متوالی کار می کند (و موازی سازی را از طریق سوئیچینگ زمینه تقلید می‌کند)، یک GPU می‌تواند داده‌های زیادی را به‌طور همزمان از حافظه بگیرد.
هسته‌های Tensor
هسته‌های Tensor امکان ضرب سریع‌تر ماتریس را در هسته، افزایش توان عملیاتی و کاهش تاخیر فراهم می‌کنند. پردازنده‌های گرافیکی جدید مانند RTX 3090 با هسته‌های تانسوری عرضه می‌شوند.
حافظه مشترک قابل توجه‌تر
پردازنده‌های گرافیکی با حافظه نهان L1 بالاتر می‌توانند سرعت پردازش داده‌ها را با در دسترس قرار دادن داده‌ها افزایش دهند اما هزینه بر است و به همین دلیل، پردازنده‌های گرافیکی با حافظه پنهان بیشتر معمولا ترجیح داده می‌شوند.
اتصال متقابل
یک راه‌حل ابری یا داخلی که از پردازنده‌های گرافیکی برای بارهای کاری با کارایی بالا استفاده می‌کند، معمولا دارای چندین واحد متصل به یکدیگر است. با این حال، همه‌ی پردازنده‌های گرافیکی به‌خوبی با یکدیگر بازی نمی‌کنند؛ بنابراین بهترین رویکرد اطمینان از توانایی یکپارچه کار کردن است.
توجه به این نکته مهم است که خرید GPU چیزی است که معمولا سازمان2هایی که عملیات‌های مقیاس بزرگ و پردازش اختصاصی دارند، انجام می‌دهند.
در عوض، سازمان‌هایی که بارهای کاری یادگیری ماشین را اجرا می‌کنند، پردازنده‌های گرافیکی فضای ابری که برای محاسبات با کارایی بالا طراحی شده است، اجاره . استفاده می‌کنند.
برای اجاره‌ی بهترین پردازنده‌های گرافیکی دنیا با بهترین قیمت، اینجا کلیک کنید.