Q:
Mengapa unit pemrosesan grafis (GPU) penting untuk pembelajaran yang mendalam?
SEBUAH:Penggunaan unit pemrosesan grafis (GPU) memiliki kepentingan khusus untuk bidang pembelajaran yang mendalam. Alasannya berkaitan dengan seberapa dalam sistem pembelajaran diatur, dan apa yang dimaksudkan untuk dilakukan.
Para ahli mendefinisikan pembelajaran yang mendalam sebagai jenis pembelajaran mesin di mana algoritma menggunakan banyak lapisan untuk analisis data progresif.
Beberapa mengutip contoh-contoh tertentu, seperti convolutional neural networks (CNNs) dengan berbagai lapisannya yang melibatkan penyatuan maks, pemfilteran, pengisian, pengerjaan dan tugas lainnya.
Dalam arti yang lebih luas, hal-hal seperti pemrosesan gambar dan pemrosesan bahasa alami bergantung pada prosedur multi-langkah, multi-algoritma, banyak di antaranya menyerupai jaringan saraf yang dipelajari dan dipelajari oleh para profesional pembelajaran mesin.
Seperti yang telah kami catat di artikel sebelumnya, GPU umumnya dihargai dalam pembelajaran mesin, karena kemampuan pemrosesan paralelnya. Seiring kemajuan pembelajaran mesin, dunia perangkat keras juga mengalami kemajuan dari ide inti CPU yang kuat menjadi beberapa unit dengan pemrosesan paralel yang dapat menangani pekerjaan komputasi dalam jumlah besar dengan lebih cepat.
Dengan sistem pembelajaran mendalam yang merangkul model generatif tingkat yang lebih tinggi seperti jaringan kepercayaan yang mendalam, mesin Boltzmann dan sistem gema, ada kebutuhan khusus untuk pemrosesan paralel dan desain inti khusus. Anda bisa mengatakan bahwa penggunaan GPU agak mirip dengan penggunaan Advanced RISC Machines dalam beberapa jenis pemrosesan lainnya - bahwa mengkustomisasi chip untuk penggunaan tertentu masuk akal.
Selain utilitas GPU untuk pembelajaran mendalam, Anda juga melihat jenis prosesor yang sama ini menjadi populer dalam gerakan menuju perubahan mendasar dalam struktur komputasi yang dikenal sebagai komputasi kuantum.
Sekali lagi, kompleksitas dan urutan daya komputasi yang lebih tinggi inilah yang membutuhkan kemampuan pemrosesan paralel. Dalam komputasi kuantum, bit tradisional diganti dengan qubit, yang dapat memiliki nilai 1, 0 atau kombinasi yang tidak ditentukan. Semacam ini "bit Schroedinger" membentuk dasar untuk model komputasi yang dapat mengubah dunia IT di atas kepalanya.
Bagi mereka yang berkepentingan dengan teknologi yang muncul, itu akan menjadi kunci untuk menonton penggunaan GPU dan penerusnya dalam sistem seperti jaringan pembelajaran yang mendalam dan pengaturan komputasi kuantum. Kedua hal ini, menurut banyak ahli, masih dalam masa pertumbuhan dan akan matang dan membawa hasil di tahun-tahun mendatang.
