A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a mély tanulás szerves részét képezik a modern kornak, ahol az üzleti élet és a tudomány megtalálja a módját, hogy a nagy adathalmazokat hasznosítható információkká alakítsák.
A GPU-k rendkívül népszerű választás ezen a területen, mivel jóval gyorsabban képesek feldolgozni az adatokat, mint a CPU-k, méghozzá rendkívül pontosan. Párhuzamos feldolgozóképességük okán, akár 10-100-szor nagyobb teljesítményt képesek elérni egy hagyományos processzorhoz képest. Ezenkívül a grafikus kártyák sokkal alacsonyabb energiaköltséggel működnek, mint a CPU-k, illetve integrált hűtési funkciókkal is rendelkeznek.
De mi az a GPU? Melyek a legfontosabb tulajdonságai/jellemzői?
A GPU nem más, mint egy grafikus feldolgozó egység, mely leggyakrabban személyi számítógépekben található meg, de használják videójáték-konzolokban és mobileszközökben is. Úgy tervezték meg őket, hogy hihetetlenül növelni tudják a rendszer sebességét azáltal, hogy egyszerre több műveletet hajtanak végre. Ezek a speciális számítási egységek így kifejezetten alkalmasak matematikai egyenletek gyors kiszámítására vagy 3D jelenetek (grafika) renderelésére.
Manapság pedig egy teljesen új területen is kamatoztatható a GPU-kban rejlő hatalmas potenciál: egyre több helyen használják mélytanulási vagy mesterséges intelligencia programokban / alkalmazások esetén, hiszen felfoghatatlan mennyiségű adat kezelésére képesek rendkívül alacsony késleltetéssel és igen csak nagy sebességgel.
Hogyan válasszak megfelelő grafikus egységet?
Ebben a témában két alapvető kérdést kell először tisztázni.
Egy: neked vagy a cégednek milyen teljesítményre van szüksége?
Kettő: milyen anyagi keretet tudsz biztosítani ezeknek a szükségleteknek?
Alapvetően a hossztávú célok figyelembevételével az ár/teljesítmény kontextust kell mindig szem előtt tartani. Ugyanis lehet, hogy pillanatnyilag jól jársz egy kisebb teljesítményű, kevesebb tudású GPU-val, azonban egy modernebb, gyorsabb GPU töredék idő alatt végez ugyanazzal a munkával, ezzel időt és pénzt takarítva meg.
Arról nem is beszélve, hogy adott idő alatt több projekt elvégzését is el tudod vállalni, így duplán jól járva, hiszen igen rövid idő alatt megtérül a befektetett pénzed.
Fontos továbbá, hogy a választott GPU-nak tartósnak, méretezhetőnek, könnyen használhatónak kell lennie a gépi tanulási alkalmazásokhoz.
Sokszor olcsóbbnak tűnhet, egy consumer piacra szánt videókártya vásárlása mesterséges intelligencia alkalmazáshoz, ám ettől is óva intünk. Ezek az egységek nem ilyen nagyfokú igénybevételre lettek tervezve, az életciklusuk jelentősen rövidebb lesz.
Emellett jó tudni, hogy a consumer használatra fejlesztetett videókártyáknál nem feltétlen kulcsfontosságú a maximális pontosság. Amíg például egy videójáték közben egy-egy képkocka hibás renderelése fel sem tűnik az átlag felhasználónak – addig a professzionális felhasználóknak szánt grafikus egységekkel történő, fontos kutatási folyamatok során nem megengedhető még a minimális malőr sem. Éppen ezért hiba ellenőrzési és javítási technológiával (ECC) ellátott memóriamodulokkal látják el ezeket az eszközöket.
További tényezők, amiket mérlegelni kell a választáskor
GPU-k összekapcsolásának lehetősége
Sok AI-feladat esetén kevésnek bizonyulhat egyetlen grafikus kártya teljesítménye. Több egység együttes hatékony használata azonban sok gyártó termékénél csak részlegesen megoldható. Ezzel szemben például az NVIDIA lehetőségét biztosít, hogy több GPU-t is össze lehessen kapcsolni, ezzel is még inkább fokozva a produktivitást, a határok kitolását. Az NVlink névre keresztelt konnektor szerepe így meghatározó, ugyanis segítségével nem csak a feldolgozási sebesség tud jelentősen növekedni, hanem a rendelkezésre álló videókártyák memóriája is összeadódik és egy tömbként működik.
Támogató szoftver
Különböző szoftverek, különböző GPU-k támogatására képesek. Így GPU kiválasztásakor meghatározó, hogy az adott GPU milyen támogató gépi tanulási könyvtárakat használ.
Példaként, az NVIDIA GPU támogatja a legtöbb általános keretrendszert és gépi tanulási könyvtárat, mint például a PyTorch és a TensorFlow.
Algoritmusok használata
Ahhoz, hogy hatékony mesterséges intelligencia-munkaállomást alakítsunk ki, fontos tisztában lenni azzal, hogyan működik az AI algoritmusunk, amivel dolgozunk, és mi az amivel gyorsítani tudnánk annak lefutását. Az algoritmusok skálázásának alapvetően az alábbi befolyásoló tényezői vannak:
- A grafikus kártyának a memória mennyisége az egyik legmeghatározóbb tényező, melyet a futó folyamatok memóriaigényének tudatában érdemes megválasztani. Például a hosszabb videók elemzéséhez vagy az orvosi képfeldolgozáshoz kapcsolódó algoritmusokhoz kiemelkedően sok memóriával rendelkező GPU-ra van szükség.
- Nem kevésbé fontos a memória sávszélessége. Ez jelentősen befolyásolja, hogy milyen gyorsan tudsz dolgozni nagy adatkészletekkel. A nagy sávszélesség mellett futó párhuzamos számítások nagyságrendekkel csökkentik az adott feladatok végrehajtásához szükséges időt. Ezt amúgy úgy érik el, hogy a munkaterheléseket szétosztják a processzorcsoportok között. Ez az architektúra módszer SIMD vagy SIMT (Single Instruction Multi Data) néven is ismert.
- Egyre több hangsúlyt kap ma már a mátrixszámításokhoz tervezett magok száma. A tenzormagok gyorsabb mátrixműveleteket tesznek lehetővé, növelve az átviteli sebességet és csökkentve a késleltetést. A modern vállalati felhasználásra tervezett GPU-k már rendelkeznek tenzormaggal, ezek számát mindenképp ellenőrizzük vásárlás előtt.
Összegzés
A megfelelően kiválasztott GPU kulcsfontosságú a profitábilis működéshez. Az eszközök kiválasztásakor azt kell szem előtt tartanod, hogy a vállalatodnak milyen teljesítményre van szüksége ma, és a későbbi igények növekedésével hogyan tudod költséghatékonyan bővíteni rendszered.
Tény, hogy a megvalósításhoz szükséges GPU-k beszerzése jelentős beruházással jár, azonban nem szabad megfeledkezni arról, hogy ha már ma egy nagyobb teljesítményű, kifejezetten erre a célra tervezett grafikus kártyára ruházol be, nagyobb teljesítményt tudsz elérni, így a hatékonyság növekedése rövid időn belül megtérül.
