İçerik
Sunan: AltaML
S:
Grafik öğrenme birimleri (GPU'lar) derin öğrenme için neden önemlidir?
A:
Grafik işlem birimlerinin (GPU'ların) kullanımı, derin öğrenme alanında özel bir öneme sahiptir. Sebep, derin öğrenme sistemlerinin nasıl kurulduğuyla ve ne yapmaları gerektiği ile ilgilidir.
Uzmanlar, derin öğrenmeyi, algoritmaların ilerici veri analizi için çoklu katmanları kullandığı bir makine öğrenmesi türü olarak tanımlar.
Bazıları, maksimum havuzu, filtrelemeyi, dolguyu, sıyırmayı ve diğer görevleri içeren çeşitli katmanları olan evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi belirli örnekleri belirtir.
Daha geniş bir anlamda, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi şeyler, birçoğunun makine öğrenmesi profesyonellerinin tanımlamayı ve analiz etmeyi öğrendiği sinir ağlarına benzeyen çok adımlı, çok algoritmalı prosedürlere dayanır.
Önceki bir makalede belirttiğimiz gibi, GPU'lar paralel işleme yetenekleri nedeniyle genellikle makine öğrenmede değerlenir. Makine öğrenmesi ilerledikçe, donanım dünyası, bireysel güçlü bir CPU çekirdeği fikrinden, büyük miktarda hesaplama işini daha hızlı bir şekilde idare edebilecek paralel işlemeli çoklu birimlere de ilerliyordu.
Derin inanç ağları, Boltzmann makineleri ve yankı durum sistemleri gibi daha yüksek seviyedeki üretken modelleri içeren derin öğrenme sistemleri ile paralel işleme ve özel çekirdek tasarımına özel bir ihtiyaç vardır. GPU'ların kullanımının, bazı diğer işlem türlerinde Advanced RISC Makinelerinin kullanımına benzer olduğunu söyleyebiliriz - çiplerin belirli bir kullanıma göre özelleştirilmesinin çok anlamlı olduğunu söyleyebiliriz.
Derin öğrenme için GPU'ların kullanımına ek olarak, bu aynı tür işlemcilerin kuantum hesaplama olarak bilinen hesaplama yapısındaki temel değişikliklere doğru ilerlemekte popüler hale geldiğini görüyorsunuz.
Yine burada, paralel işlem kabiliyeti gerektiren bilgi işlem gücünün karmaşıklığı ve üst düzey siparişi veriliyor. Kuantum hesaplamada, geleneksel bitler, 1, 0 değerine veya belirsiz bir kombinasyona sahip olabilen, bitler ile değiştirilir. Bu tür “Schroedinger’ın biti”, BT dünyasını başını döndürebilecek bir bilgisayar modelinin temelini oluşturuyor.
Gelişen teknolojilere ilgi duyanlar için, derin öğrenme ağları ve kuantum hesaplama kurulumları gibi sistemlerde GPU'ların ve haleflerinin kullanımını izlemek anahtar olacaktır. Bunların her ikisi de, birçok uzmanın, başlangıç aşamasında olduklarını ve gelecek yıllarda olgunlaşacağını ve sonuç getireceğini söylüyorlar.
