طولانی‌ترین و پرمصرف‌ترین مرحله در اکثر پیاده‌سازی‌های یادگیری عمیق، مرحله آموزش است. این مرحله را می‌توان برای مدل‌هایی با تعداد پارامترهای کمتر در زمان معقولی انجام داد، اما با افزایش تعداد پارامترها، زمان آموزش نیز افزایش می‌یابد. این مسئله هزینه دوگانه‌ای دارد: منابع شما برای مدت طولانی‌تری اشغال می‌شوند و تیم شما مجبور به انتظار می‌ماند و زمان ارزشمندی را از دست می‌دهد.
واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) می‌توانند این هزینه‌ها را کاهش دهند و به شما امکان می‌دهند مدل‌هایی با تعداد بسیار زیادی پارامتر را به سرعت و کارآمد اجرا کنید. دلیل این امر آن است که GPUها به شما امکان می‌دهند تا وظایف آموزشی خود را موازی‌سازی کنید، وظایف را بین خوشه‌هایی از پردازنده‌ها توزیع کنید و عملیات محاسباتی را همزمان انجام دهید.
GPUها همچنین برای انجام وظایف هدفمند بهینه شده‌اند و محاسبات را سریع‌تر از سخت‌افزارهای غیر تخصصی به پایان می‌رسانند. این پردازنده‌ها به شما امکان می‌دهند تا همان وظایف را سریع‌تر پردازش کنید و CPUهای خود را برای وظایف دیگر آزاد بگذارید. این امر گلوگاه‌های ایجاد شده توسط محدودیت‌های محاسباتی را از بین می‌برد.
به زبان ساده‌تر:
وقتی می‌خواهیم به یک مدل یادگیری عمیق آموزش دهیم، مثل این است که به یک کودک آموزش می‌دهیم تا چیزی را تشخیص دهد. هرچه اطلاعاتی که به کودک می‌دهیم بیشتر باشد، زمان بیشتری طول می‌کشد تا او یاد بگیرد. در یادگیری عمیق هم هرچه مدل پیچیده‌تر باشد، زمان آموزش بیشتر می‌شود.
کارت‌های گرافیکی مثل GPUها به ما کمک می‌کنند تا این فرایند آموزش را بسیار سریع‌تر کنیم. آن‌ها می‌توانند هزاران محاسبه را همزمان انجام دهند، درست مثل اینکه چندین معلم به طور همزمان به یک کودک آموزش دهند. این باعث می‌شود که مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده را بتوان در زمان بسیار کمتری آموزش داد.
در نتیجه:
کارت‌های گرافیکی به دلیل توانایی آن‌ها در انجام محاسبات موازی و سریع، نقش بسیار مهمی در پیشرفت یادگیری عمیق دارند. آن‌ها به محققان و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا مدل‌های پیچیده‌تر و دقیق‌تری را در زمان کوتاه‌تری آموزش دهند.
دیدگاهتان را بنویسید