GPU so với CPU trong AI: Vì sao GPU vượt trội trong nhiều tác vụ và khi nào CPU vẫn còn quan trọng

Những điểm chính GPU thường phù hợp hơn với khối lượng công việc AI khi công việc có tính song song cao, đặc biệt là huấn luyện mạng nơ-ron, tinh chỉnh và suy luận thông lượng cao. CPU vẫn đóng vai trò quan trọng trong AI vì chúng xử lý tốt luồng điều khiển, tiền xử lý, điều phối, học máy cổ điển và các tác vụ nhỏ hơn. Câu hỏi hữu ích không phải là liệu GPU có "tốt hơn" CPU mãi mãi hay không. Câu hỏi hữu ích là phần nào của quy trình làm việc AI được hưởng lợi từ tính toán song song. Người dùng có thể không cần GPU nếu đang học tập, làm sạch dữ liệu, xây dựng đường cơ sở, chạy học máy cổ điển hoặc phục vụ một mô hình nhỏ với khối lượng thấp. Nếu rõ ràng cần tính toán bằng GPU nhưng việc mua phần cứng không phù hợp với dự án, thì việc truy cập GPU đám mây ngắn hạn có thể là một bước tiếp theo thiết thực. Giới thiệu Cách đơn giản nhất để hiểu về GPU so với CPU cho AI là ngừng coi hai bộ xử lý này là các phiên bản cạnh tranh của cùng một công cụ. CPU được xây dựng cho công việc đa năng, phân nhánh nhanh, hiệu suất đơn luồng mạnh mẽ và điều phối hệ thống. GPU được xây dựng để chạy nhiều phép toán số học tương tự cùng một lúc. Sự khác biệt đó rất quan trọng vì AI hiện đại, đặc biệt là học sâu, chứa đầy các phép toán lặp lại. Huấn luyện mạng nơ-ron, chạy các lô yêu cầu suy luận và xử lý các tensor lớn có thể liên quan đến hàng triệu hoặc hàng tỷ phép tính tương tự. GPU thường có thể thực hiện loại công việc đó nhanh hơn vì nó có nhiều lõi nhỏ hơn hoạt động song song. Điều đó không có nghĩa là mọi dự án AI đều cần GPU. CPU vẫn có thể là lựa chọn phù hợp để chuẩn bị dữ liệu, điều phối mô hình, học máy cổ điển, suy luận khối lượng thấp và thử nghiệm ban đầu. Intel, IBM và NVIDIA đều mô tả sự phân chia cơ bản tương tự trong tài liệu của họ: CPU và GPU là các công cụ tính toán khác nhau, và hiệu suất AI phụ thuộc vào việc khớp khối lượng công việc với công cụ phù hợp. Đó là lý do tại sao GPU so với CPU cho AI nên được coi là câu hỏi về sự phù hợp với tác vụ trước khi trở thành câu hỏi về việc mua phần cứng. Câu trả lời thực tế là câu trả lời về sự phù hợp với khối lượng công việc. GPU mạnh nhất đối với các phần của AI trông giống như toán học song song quy mô lớn. CPU mạnh nhất đối với các phần cần logic phân nhánh, di chuyển dữ liệu, điều khiển ứng dụng và độ phức tạp thiết lập thấp hơn. GPU so với CPU - sự khác biệt cốt lõi trong một hình ảnh CPU giống như một nhóm nhỏ các nhà điều hành có kinh nghiệm có thể chuyển đổi giữa nhiều loại tác vụ. GPU giống như một xưởng lớn gồm các công nhân chuyên biệt, tất cả đều thực hiện các phép tính tương tự cùng một lúc. CPU tốt hơn khi công việc thay đổi hình dạng thường xuyên. GPU tốt hơn khi cùng một loại phép toán phải được lặp lại trên một lượng lớn dữ liệu. Đó là lý do tại sao CPU máy tính để bàn hoặc máy chủ có thể cảm thấy nhanh chóng để viết mã, logic ứng dụng, xử lý tệp, tải dữ liệu và công việc hệ điều hành, trong khi GPU có thể nhanh hơn nhiều cho học sâu. CPU có ít lõi hơn, có khả năng hơn. GPU có nhiều lõi đơn giản hơn được thiết kế cho thông lượng số học song song. Bộ xử lý Được xây dựng cho Vai trò AI tốt nhất Hạn chế CPU Công việc đa năng, tuần tự, nhiều nhánh và nhiều điều khiển Luồng điều khiển, tiền xử lý, điều phối, học máy cổ điển, tải dữ liệu, đánh giá và các tác vụ nhỏ hơn Chậm hơn đối với khối lượng công việc tensor và ma trận lớn có thể được song song hóa GPU Công việc số học song song lớn Huấn luyện mạng nơ-ron, tinh chỉnh, suy luận thông lượng cao, các phép toán tensor lớn và xử lý theo lô Chi phí cao hơn, tiêu thụ điện năng nhiều hơn, cần thiết lập nhiều hơn và không cần thiết cho mọi tác vụ AI Trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), sự khác biệt thể hiện rõ khi khối lượng công việc có thể được chia thành nhiều phép tính độc lập. Nếu mỗi bước phụ thuộc nhiều vào kết quả trước đó, logic điều khiển của CPU có thể hữu ích. Nếu hàng nghìn phép tính tương tự có thể diễn ra cùng lúc, GPU có lợi thế tự nhiên. Cùng một hệ thống AI có thể sử dụng cả hai. Một tác vụ huấn luyện có thể sử dụng CPU để tải tệp, mã hóa văn bản, lên lịch công việc, quản lý nhật ký và điều phối quy trình. GPU sau đó xử lý các phép toán ma trận chiếm phần lớn thời gian huấn luyện. Cơ sở hạ tầng AI tốt sẽ giao cho mỗi bộ xử lý công việc mà nó được thiết kế để thực hiện. Tại sao khối lượng công việc AI thường ưu tiên GPU Học sâu là lý do chính khiến GPU trở thành trung tâm của AI. Mạng nơ-ron học bằng cách xử lý dữ liệu thông qua các lớp phép toán ma trận và tensor. Các phép toán đó lặp đi lặp lại, mang tính số học và thường đủ độc lập để chạy song song. Trong quá trình huấn luyện, mô hình tính toán các dự đoán, đo lường lỗi và cập nhật trọng số lặp đi lặp lại. Trong quá trình suy luận, mô hình chạy một chuỗi các phép toán tensor khác để tạo ra câu trả lời, hình ảnh, phân loại, nhúng hoặc mã thông báo được tạo. Trong cả hai trường hợp, công việc thường có thể được xử lý theo lô. Thay vì xử lý từng ví dụ một, hệ thống có thể xử lý nhiều ví dụ cùng lúc, điều này mang lại cho GPU nhiều công việc song song hơn để thực hiện. Tài liệu AI của NVIDIA mô tả sức mạnh của GPU xoay quanh các phép tính kỹ thuật tăng tốc cho huấn luyện và suy luận. Hiệu quả thực tế không phải là GPU thay đổi những gì một mô hình có thể tự học. Hiệu quả thực tế là một GPU phù hợp có thể giảm thời gian chạy, tăng thông lượng và làm cho các khối lượng công việc lớn hơn trở nên khả thi về mặt vận hành. Ba mô hình AI đặc biệt ưu tiên GPU: Huấn luyện mạng nơ-ron lớn. Huấn luyện sử dụng các lượt truyền tiến và lùi lặp đi lặp lại qua mô hình. Các mô hình lớn hơn, lô lớn hơn và tập dữ liệu lớn hơn tạo ra nhiều phép toán song song hơn. Tinh chỉnh và thích ứng. Ngay cả khi một mô hình cơ sở đã tồn tại, việc điều chỉnh nó cho một tác vụ có thể yêu cầu đủ tính toán tensor và băng thông bộ nhớ để làm cho việc truy cập GPU trở nên có giá trị. Suy luận thông lượng cao. CPU có thể xử lý các yêu cầu không thường xuyên, nhưng nhiều yêu cầu đồng thời hoặc mục tiêu độ trễ thấp thường đẩy các nhóm hướng tới GPU. Bộ nhớ cũng quan trọng. Một mô hình phải phù hợp với bộ nhớ khả dụng, và khối lượng công việc học sâu thường quan tâm đến VRAM của GPU nhiều như tính toán thô. Một mô hình nhỏ có thể chạy chấp nhận được trên CPU. Một mô hình lớn hơn có thể cần GPU vì bố cục bộ nhớ, thư viện tăng tốc và đường dẫn xử lý theo lô được xây dựng xung quanh việc thực thi GPU. Tránh các tuyên bố cố định về tăng tốc GPU so với CPU trừ khi điểm chuẩn nêu tên mô hình.