큐:
기업들이 머신 러닝을 위해 GPU를 소싱하는 이유는 무엇입니까?
ㅏ:머신 러닝에 대해 읽고 있다면 머신 러닝 프로젝트에서 그래픽 처리 장치 또는 GPU를 사용하는 경우가 많으며 종종 중앙 처리 장치 나 CPU를 대체 할 수 있습니다. GPU는 머신 러닝 프로젝트, 특히 많은 병렬 처리가 필요한, 즉 여러 스레드의 동시 처리가 필요한 머신과 더 잘 어울리는 특정 속성으로 인해 머신 러닝에 사용됩니다.
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머신 러닝에 GPU가 바람직한 이유에 대해 여러 가지 방법으로 이야기 할 수 있습니다. 가장 간단한 방법 중 하나는 기존 CPU의 적은 수의 코어와 일반적인 GPU의 많은 수의 코어를 대조하는 것입니다. GPU는 그래픽과 애니메이션을 향상시키기 위해 개발되었지만 머신 러닝과 같은 다른 종류의 병렬 처리에도 유용합니다. 전문가들은 일반적인 GPU의 많은 코어 (수십 개)가 CPU의 적은 코어보다 단순한 경향이 있지만 코어 수가 많을수록 병렬 처리 기능이 향상된다고 지적합니다. 이는 ML 프로젝트에서 진행되는 실제 학습을 다양 화하는 유사한 "앙상블 학습"아이디어와 유사합니다. 기본 아이디어는 더 많은 수의 약한 운영자가 소수의 더 강한 연산자보다 성능이 우수하다는 것입니다.
일부 전문가는 GPU가 부동 소수점 처리량을 개선하거나 다이 표면을 효율적으로 사용하는 방법 또는 처리시 수백 개의 동시 스레드를 수용하는 방법에 대해 이야기합니다. 데이터 병렬 처리 및 분기 분기 및 벤치 마크에서 병렬 처리 결과로 알고리즘이 지원하는 다른 유형의 작업에 대한 벤치 마크에 대해 이야기 할 수 있습니다.
머신 러닝에서 널리 사용되는 GPU 사용을 보는 또 다른 방법은 특정 머신 러닝 작업을 보는 것입니다.
기본적으로 이미지 처리는 오늘날 머신 러닝 산업의 주요 부분이되었습니다. 이는 머신 러닝이 이미지 분류 데이터 세트를 구성하는 많은 유형의 기능과 픽셀 조합을 처리하는 데 적합하고 기계가 시각적 인 사람이나 동물 (예 : 고양이) 또는 물체를 인식하도록 훈련시키기 때문입니다. CPU가 애니메이션 처리를 위해 설계되었으며 현재 이미지 처리에 일반적으로 사용되는 것은 우연이 아닙니다. 그래픽과 애니메이션을 렌더링하는 대신 동일한 멀티 스레드 대용량 마이크로 프로세서를 사용하여 그래픽과 애니메이션을 평가하여 유용한 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, 컴퓨터는 단순히 이미지를 표시하는 대신 "이미지를보고 있습니다"– 그러나 두 작업 모두 동일한 시각적 필드와 매우 유사한 데이터 세트에서 작동합니다.
이를 염두에두고 기업이 GPU (및 GPGPU와 같은 차세대 도구)를 사용하여 기계 학습 및 인공 지능으로 더 많은 일을하는 이유를 쉽게 알 수 있습니다.
