Q:
యంత్ర అభ్యాసానికి కంపెనీలు GPU లను ఎందుకు సోర్సింగ్ చేస్తున్నాయి?
A:మీరు మెషీన్ లెర్నింగ్ గురించి చదువుతుంటే, మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులలో గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు లేదా జిపియుల ఉపయోగాల గురించి మీరు చాలా వింటున్నారు, తరచుగా సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు లేదా సిపియులకు ప్రత్యామ్నాయంగా. మెషీన్ లెర్నింగ్ ప్రాజెక్టులకు, ముఖ్యంగా చాలా సమాంతర ప్రాసెసింగ్ అవసరమయ్యే, లేదా మరో మాటలో చెప్పాలంటే, బహుళ థ్రెడ్ల ఏకకాల ప్రాసెసింగ్‌తో సరిపోయే నిర్దిష్ట లక్షణాల కారణంగా GPU లు యంత్ర అభ్యాసానికి ఉపయోగించబడతాయి.
| ఉచిత డౌన్‌లోడ్: మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు ఎందుకు ఇది ముఖ్యమైనది |
యంత్ర అభ్యాసానికి GPU లు ఎందుకు కావాల్సినవిగా ఉన్నాయో మాట్లాడటానికి చాలా మార్గాలు ఉన్నాయి. సాంప్రదాయిక CPU లోని చిన్న సంఖ్యలో కోర్లను సాధారణ GPU లో ఎక్కువ సంఖ్యలో కోర్లతో విభేదించడం సరళమైన మార్గాలలో ఒకటి. గ్రాఫిక్స్ మరియు యానిమేషన్‌ను మెరుగుపరచడానికి GPU లు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, కానీ ఇతర రకాల సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌కు కూడా ఇవి ఉపయోగపడతాయి - వాటిలో, యంత్ర అభ్యాసం. ఒక సాధారణ GPU లోని చాలా కోర్లు (కొన్నిసార్లు డజన్ల కొద్దీ) CPU యొక్క తక్కువ కోర్ల కంటే సరళంగా ఉన్నప్పటికీ, పెద్ద సంఖ్యలో కోర్లను కలిగి ఉండటం మంచి సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యానికి దారితీస్తుందని నిపుణులు అభిప్రాయపడుతున్నారు. ML ప్రాజెక్ట్‌లో కొనసాగుతున్న వాస్తవ అభ్యాసాన్ని వైవిధ్యపరిచే “సమిష్టి అభ్యాసం” యొక్క ఇదే ఆలోచనతో ఈ డొవెటెయిల్స్: పెద్ద సంఖ్యలో బలహీనమైన ఆపరేటర్లు తక్కువ సంఖ్యలో బలమైన ఆపరేటర్లను అధిగమిస్తారనేది ప్రాథమిక ఆలోచన.
కొంతమంది నిపుణులు GPU లు ఫ్లోటింగ్ పాయింట్ నిర్గమాంశను ఎలా మెరుగుపరుస్తాయి లేదా డై ఉపరితలాలను సమర్థవంతంగా ఉపయోగిస్తాయి లేదా ప్రాసెసింగ్‌లో వందలాది ఏకకాలిక థ్రెడ్‌లను ఎలా ఉంచుతాయి అనే దాని గురించి మాట్లాడుతారు. వారు డేటా సమాంతరత మరియు బ్రాంచ్ డైవర్జెన్స్ మరియు సమాంతర ప్రాసెసింగ్ ఫలితాల ద్వారా అల్గోరిథంలు మద్దతు ఇచ్చే ఇతర రకాల పని కోసం బెంచ్‌మార్క్‌ల గురించి మాట్లాడవచ్చు.
యంత్ర అభ్యాసంలో GPU ల యొక్క జనాదరణ పొందిన వాడకాన్ని చూడటానికి మరొక మార్గం నిర్దిష్ట యంత్ర అభ్యాస పనులను చూడటం.
ప్రాథమికంగా, ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ నేటి యంత్ర అభ్యాస పరిశ్రమలో ప్రధాన భాగంగా మారింది. ఇమేజ్ వర్గీకరణ డేటా సెట్లను తయారుచేసే అనేక రకాల ఫీచర్లు మరియు పిక్సెల్ కాంబినేషన్లను ప్రాసెస్ చేయడానికి యంత్ర అభ్యాసం బాగా సరిపోతుంది మరియు దృశ్య క్షేత్రంలోని వ్యక్తులు లేదా జంతువులను (అంటే పిల్లులు) లేదా వస్తువులను గుర్తించడానికి యంత్ర రైలుకు సహాయపడుతుంది. CPU లు యానిమేషన్ ప్రాసెసింగ్ కోసం రూపొందించబడ్డాయి మరియు ఇప్పుడు సాధారణంగా ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉపయోగించబడుతున్నాయి. గ్రాఫిక్స్ మరియు యానిమేషన్ రెండరింగ్ చేయడానికి బదులుగా, అదే మల్టీ-థ్రెడ్, అధిక సామర్థ్యం గల మైక్రోప్రాసెసర్‌లు ఉపయోగకరమైన ఫలితాలతో ముందుకు రావడానికి ఆ గ్రాఫిక్స్ మరియు యానిమేషన్‌ను అంచనా వేయడానికి ఉపయోగిస్తారు. అంటే, చిత్రాలను చూపించే బదులు, కంప్యూటర్ “చిత్రాలను చూడటం” - కాని ఆ రెండు పనులు ఒకే దృశ్య క్షేత్రాలలో మరియు చాలా సారూప్య డేటా సెట్లలో పనిచేస్తాయి.
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, యంత్ర అభ్యాసం మరియు కృత్రిమ మేధస్సుతో ఎక్కువ చేయడానికి కంపెనీలు GPU లను (మరియు GPGPU లు వంటి తదుపరి స్థాయి సాధనాలను) ఎందుకు ఉపయోగిస్తున్నాయో చూడటం సులభం.
