اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی

با این که هوش مصنوعی، ترکیبی از یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است، عملکرد آن کاملا به سخت‌ افزار وابسته است. در دنیای دیجیتال امروز، استفاده از GPU (واحدهای پردازش گرافیکی) بسیار رایج شده است. به نظر میرسد هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به شهرت قابل توجهی دست یافته است، هرچند این تکنولوژی از دهه 1950 وجود داشت. هوش مصنوعی و بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر، از هوش تجاری گرفته تا تجزیه و تحلیل داده‌های فشرده، به نیاز روز افزون استفاده از پردازنده‌های گرافیکی تاکید می‌کنند. برنامه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به قابلیت پردازش پردازنده‌های گرافیکی نیاز دارند. قدرت محاسباتی یک GPU امکان پردازش میلیاردها ردیف داده را در صدم ثانیه فراهم می‎کند. در این مقاله اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی را بررسی می کنیم تا با مزایای این پردازنده بیشتر آشنا شوید.

اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی

برای درک این که چرا پردازنده‌های گرافیکی مهم هستند، باید آن را در فناوری‌های مختلف جستجو کرد که شامل: هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین می‌باشند. همانطور که می دانید هوش مصنوعی (AI) یک فناوری فراگیر است و یادگیری ماشین و یادگیری عمیق بخشی از چشم انداز هوش مصنوعی را تشکیل می‌دهند. GPU با ایجاد راهکارهای سفارشی و جدید، به پیشرفت‌ در حوزه های هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی کمک شایانی کرده است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به زبان ساده

ساده‌ترین تعریف هوش مصنوعی این است که یک ماشین از تمام داده‌های موجود و مرتبط استفاده می‌کند تا شانس موفقیت خود را به حداکثر برساند. هوش مصنوعی با استفاده از استدلال و احتمال، به ماشین یا سیستم اجازه می‌دهد تا در تصمیم گیری شرکت کند. هوش مصنوعی متکی بر «یادگیری» سیستم است و دو نوع اصلی یادگیری مرتبط با این فناوری وجود دارد: یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

استفاده از یادگیری ماشین در دنیای فناوری رایج شده است و بسیاری از سیستم‌ها بر اساس این رویکرد کار می‌کنند. یادگیری ماشینی توسط رسانه‌های اجتماعی، موتورهای جست و جو، خدمات آنلاین و سیستم‌های مدیریت داده استفاده می‌شود. این تکنولوژی داده‌ها را از طریق الگوریتم‌های مختلف اجرا کرده و از نتایج آن برای پیش بینی اتفاقات آینده استفاده می‌کند.

یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق چه تفاوت هایی باهم دارند؟

یک راه حل خوب برای درک تفاوت این دو سیستم وجود دارد. سیستم‌ یادگیری ماشینی برای یافتن سریع‌ترین راه حل، میلیون‌ها گزینه را بررسی می‌کند. اما سیستم‌ یادگیری عمیق از دانش و تجربه از قبل به دست آمده برای درک محیط استفاده می‌کنند و با فیلتر کردن رویدادهای گذشته تصمیم می‌گیرد که چگونه عمل کند. یادگیری عمیق به یادگیری ماشینی برتری دارد و از الگوریتم‌های متعددی برای درک محیط اطراف خود استفاده می کند تا براساس آن تصمیم بگیرد.

حداکثر استفاده از GPU ها برای پروژه یادگیری عمیق

پردازنده‌های گرافیکی (GPU) که در اصل برای تسریع پردازش گرافیکی توسعه یافته‌اند، به طرز چشمگیری سرعت پردازش‌ یادگیری عمیق را افزایش ‌می‌دهند. سرعت یکی از اهمیت های پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی است. پردازنده‌های گرافیکی بخش مهمی از زیر ساخت هوش مصنوعی امروزی هستند و GPUهای جدید به طور خاص برای یادگیری عمیق توسعه یافته و بهینه شده‌اند.

اصول محاسباتی پردازنده های گرافیکی چگونه است؟

پردازنده‌های گرافیکی هسته‌های پردازشی تخصصی هستند که برای سرعت بخشیدن به فرآیندهای محاسباتی استفاده می‌شوند. در ابتدا این هسته‌ها برای پردازش تصاویر و داده‌های بصری طراحی شدند، اما در حال حاظر، پردازنده‌های گرافیکی برای بهبود سایر فرآیندهای محاسباتی مانند: یادگیری عمیق، مورد استفاده قرار می‌گیرند.

نحوه ارتباط پردازنده های گرافیکی با هوش مصنوعی چگونه است؟

GPU به یک عنصر کلیدی برای بهینه سازی یادگیری عمیق، افزایش سرعت پردازش کد نویسی، بهبود مدیریت داده، ایجاد محتوا و مدیریت تحلیل داده‌ها تبدیل شده است. تمام این فرایندها به پردازش سریع محاسبات وابسته هستند. هنگامی پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data)، GPU وارد عمل می‌شود و کارهای پیچیده و بزرگ را به میلیون‌ها کار کوچک تقسیم می‌کند. به همین ترتیب، پیدا کردن راه حل‌ بسیار آسان‌ خواهد شد.

به همین دلیل است که از GPU برای یادگیری عمیق نیز استفاده می‌شود، اما اهمیت پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی بیشتر از اینهاست. GPUها چندین محاسبات را به طور همزمان انجام می دهند و این امر سرعت عملکرد یادگیری ماشین را به طرز قابل توجهی افزایش می‌دهد. با پردازنده‌های گرافیکی، هسته‌های زیادی در اختیار خواهید داشت؛ بدون این که کارایی یا قدرت آن‌ها کاهش دهند.

پردازنده‌های گرافیکی در طراحی معماری یادگیری عمیق

گنجاندن پردازنده‌های گرافیکی در سیستم یادگیری عمیق به دو عامل بستگی دارد:

پهنای باند حافظه: GPU پهنای باند مورد نیاز برای قرار دادن داده‌های بزرگ را فراهم می‌کند. دلیل این امر این است که پردازنده‌های گرافیکی دارای رم اختصاصی ویدیویی (VRAM) هستند که به شما امکان می‌دهد حافظه CPU را به انجام کارهای دیگر اختصاص دهید.

اندازه مجموعه داده: GPUها داده‌های بیشتری را نسبت به CPUها پردازش می‌کنند. با استفاده از آن‌ها می‌توانید مجموعه داده‌های بزرگ را با سرعت بیشتری پردازش کنید. هرچه مجموعه داده‌های شما بزرگ‌تر باشد، مزایای بیشتری از GPUها به دست خواهید آورد.

مزایا و ویژگی‌های بی شمار GPU چیست؟

پردازنده‌های گرافیکی که به‌عنوان یک پردازنده همراه برای CPU عمل می‌کنند، نقش بزرگی در افزایش سرعت پردازش سیستم ایفا می کنند. پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی، پردازش داده‌های فنی و علمی را بسیار سریع تر انجام می‌دهد و زمانی که در کنار CPU قرار می‌گیرند، باعث افزایش کارایی می‌شوند.

مزیت دیگر استفاده از پردازنده‌های گرافیکی این است که با تقسیم داده‌ها به تکه‌های کوچک‌تر، بار روی CPU را کاهش می‌دهند. GPU این قابلیت را دارد که در عین حل کردن مشکلات پیش آمده، پردازش را بدون محدودیت انجام دهد. از دیگر ویژگی‌های پردازنده گرافیکی میتوان به موارد زیر اشاره کرد:

قدرت پردازش بیشتر

افزایش فضای ذخیره سازی و پهنای باند

تجزیه و تحلیل قوی داده‌ها

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی (ML)

پردازش سریع در بازی و کارهای گرافیکی

راه اندازی آسان در مراکز داده

پردازش GPU چگونه انجام می‌شود؟

پردازنده‌ گرافیکی با اجرای مجموعه‌ای از پردازش‌های CPU، برنامه‌ها را قادر می‌سازد تا با کارایی فوق‌العاده اجرا شوند. پردازنده‌ گرافیکی از طریق صدها هسته خود هزاران کار را با پردازش موازی در چند ثانیه محاسبه می‌کند. پردازش موازی به تابعی اشاره می‌کند که در آن مجموعه داده‌ها به هسته‌های پردازشی یک GPU هدایت می‌شوند و مشکلات را به طور همزمان حل می‌کنند. این در حالی است که CPU تنها وظیفه اجرای برنامه‌ها را برعهده دارد و در نتیجه، کارایی بسیار افزایش می‌یابد. GPU با تجزیه و تحلیل داده‌ها، راه را برای حل مسئله و افزایش عملکرد باز می‌کند. توانایی GPU در پردازش سریع حجم عظیمی از داده‌ها به صنایع مختلف این امکان را می دهد تا با سرعت بیشتری به داده‌ها دسترسی داشته باشند و بر اساس آن‌ها نوآوری های بزرگی ایجاد کنند.

نتیجه گیری

هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هنوز از نظر امنیتی در مراحل ابتدایی هستند اما قرار است ایده‌های بزرگی را پیاده سازی کنند. نکته مهم برای یکپارچه‌سازی‌ آن ها، داشتن سخت‌افزار مناسب برای پاسخ به حجم کاری بالاست. سازمان‌ها اغلب از پردازنده گرافیکی برای سرعت بخشیدن به حجم زیادی از کارها استفاده می‌کنند. به طور کلی، برای پشتیبانی از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کارهای پردازشی سنگین به چندین تراشه GPU نیاز خواهید داشت. که در این مقاله به دلایل نیاز پردازنده‌ گرافیکی برای هوش مصنوعی اشاره نمودیم.