Привет, Хабр! Сегодня посвятим наш спич разговорам о видеокартах, их различиям и вопросам импортозамещения технологий.
Все мы знаем, что графические процессоры — это специализированные чипы, которые могут выполнять параллельные вычисления и расчеты одновременно и намного быстрее, чем центральные процессоры. Первоначально они были разработаны для обработки компьютерной графики. По мере роста спроса на более качественную графику GPU-чипам требовалось повысить свои вычислительные возможности. Эта вычислительная мощность позволяла обрабатывать множество матричных операций и линейную алгебру лучше, чем это делали центральные процессоры.
Что делает GPU хорошо подходящими для задач глубокого обучения, так это наличие огромного количества ядер, которые могут одновременно обрабатывать большие объемы данных. Хотя эти ядра не сильно отличаются по своей сути от вычислительных ядер в CPU, их количество на порядок выше, что позволяет эффективно выполнять операции параллельно. В отличие от CPU, которые оптимизированы для последовательных вычислений, GPU идеально подходит для массовых параллельных операций, таких как матричные умножения и операции с большими массивами данных, что особенно важно для задач глубокого обучения.
Современные GPU имеют еще и тензорные ядра: аппаратные блоки, которые могут обрабатывать тензорные операции, такие как умножение матриц, намного лучше, чем обычные процессоры. Самое интересное, что такие ядра есть не только в серверных, но и в потребительских решениях. Вот только в потребительских видеокартах серии RTX тензорные ядра в первую очередь предназначены для реализации таких технологий, как DLSS (Deep Learning Super Sampling), что снижает нагрузку на графические процессоры и улучшает производительность в играх. Хотя потребительские GPU с тензорными ядрами могут быть использованы и для ИИ-задач, основное их назначение — улучшение графических процессов и повышение качества визуализации, а не прямое участие в нейросетевых вычислениях.
С параллельной архитектурой, которая предлагает тысячи ядер для одновременных операций с плавающей запятой, GPU могут ускорить обучение моделей машинного обучения и статистический анализ больших данных на порядки. Стоит однако разделять корпоративные задачи и потребительские. Ведь если в домашнем использовании нейроалгоритмы, заложенные в той же программе Topaz Video AI помогают нам поработать с улучшением видео, то в производственном формате на видеокарты возложена работа с гораздо большими объемами данных, так что одной-двумя потребительскими вариантами уровня RTX 4060 здесь, зачастую, не ограничиться.
Все-таки ЦОД — это не какой-то там производительный домашний ПК для личных задач, на котором можно даже собственную нейросеть развернуть и обучить. Здесь речь идет о гораздо более серьезной производительности и масштабах в области глубокого обучения. К слову, свое место в акселерации есть и у CPU, и у ASIC, и у FPGA и у TPU, но GPU являются максимально гибкими в своем применении, что неоднократно подтверждено