Q:
Warum sind Grafikprozessoren (GPUs) für Deep Learning wichtig?
EIN:Der Einsatz von Grafikprozessoren (GPUs) ist für das Deep Learning von besonderer Bedeutung. Der Grund hängt damit zusammen, wie tiefgreifende Lernsysteme eingerichtet sind und was sie tun sollen.
Experten definieren Deep Learning als eine Art maschinellen Lernens, bei dem Algorithmen mehrere Ebenen für die progressive Datenanalyse verwenden.
Einige nennen bestimmte Beispiele, wie beispielsweise CNNs (Convolutional Neural Networks) mit ihren verschiedenen Schichten, die Maximal-Pooling, Filtering, Padding, Striding und andere Aufgaben umfassen.
Im weiteren Sinne beruhen Dinge wie die Bildverarbeitung und die Verarbeitung natürlicher Sprache auf mehrstufigen Verfahren mit mehreren Algorithmen, von denen viele den neuronalen Netzen ähneln, die maschinelle Lernfachleute zu identifizieren und zu analysieren lernen.
Wie bereits in einem früheren Artikel erwähnt, werden GPUs beim maschinellen Lernen aufgrund ihrer Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung im Allgemeinen geschätzt. Mit dem Fortschritt des maschinellen Lernens entwickelte sich auch die Hardware-Welt von der Idee eines einzelnen starken CPU-Kerns zu mehreren Einheiten mit paralleler Verarbeitung, die größere Mengen an Rechenarbeit schneller adäquat handhaben können.
Da Deep-Learning-Systeme übergeordnete generative Modelle wie Deep-Believe-Netzwerke, Boltzmann-Maschinen und Echozustandsysteme umfassen, besteht ein spezifischer Bedarf an Parallelverarbeitung und spezialisiertem Core-Design. Man könnte sagen, dass die Verwendung von GPUs der Verwendung von Advanced RISC Machines in einigen anderen Verarbeitungsarten etwas ähnelt - dass die Anpassung von Chips an eine bestimmte Verwendung durchaus sinnvoll ist.
Abgesehen von der Nützlichkeit von GPUs für Deep Learning werden diese Prozessortypen auch immer beliebter, wenn es um eine grundlegende Änderung der Rechenstruktur geht, die als Quanten-Computing bezeichnet wird.
Auch hier ist es die Komplexität und höhere Ordnung der Rechenleistung, die die Fähigkeit zur parallelen Verarbeitung erfordert. Beim Quantencomputing werden herkömmliche Bits durch Qubits ersetzt, die einen Wert von 1, 0 oder eine nicht spezifizierte Kombination haben können. Diese Art von „Schrödinger-Bit“ bildet die Grundlage für ein Computermodell, das die IT-Welt auf den Kopf stellen kann.
Für diejenigen, die Interesse an neuen Technologien haben, wird es von entscheidender Bedeutung sein, die Verwendung von GPUs und ihren Nachfolgern in Systemen wie Deep-Learning-Netzwerken und Quantencomputer-Setups zu beobachten. Beide, so würden viele Experten, stecken noch in den Kinderschuhen und werden in den kommenden Jahren reifen und Ergebnisse bringen.
