Contenu
Présenté par: AltaML
Q:
Pourquoi les unités de traitement graphique (GPU) sont-elles importantes pour l'apprentissage en profondeur?
UNE:
L'utilisation d'unités de traitement graphique (GPU) revêt une importance particulière dans le domaine de l'apprentissage en profondeur. Cela tient à la manière dont les systèmes d’apprentissage en profondeur sont mis en place et à ce qu’ils sont censés faire.
Les experts définissent l'apprentissage en profondeur comme un type d'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes utilisent plusieurs couches pour l'analyse de données progressive.
Certains citent des exemples particuliers, tels que les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) avec leurs différentes couches impliquant une mise en pool maximale, un filtrage, un remplissage, une foulée et d'autres tâches.
Dans un sens plus large, le traitement des images et le traitement du langage naturel reposent sur des procédures multi-étapes et multi-algorithmes, dont beaucoup ressemblent aux réseaux de neurones que les professionnels de l'apprentissage automatique apprennent à identifier et à analyser.
Comme nous l’avons noté dans un article précédent, les GPU sont généralement appréciés dans l’apprentissage automatique, en raison de leur capacité de traitement parallèle. Au fur et à mesure que l'apprentissage de la machine progressait, le monde du matériel informatique était également en train de passer de l'idée d'un cœur de processeur puissant à des unités multiples avec un traitement parallèle capable de gérer plus efficacement de grandes quantités de travail informatique rapidement.
Avec des systèmes d’apprentissage approfondis englobant des modèles génératifs de niveau supérieur tels que les réseaux de croyances profondes, les machines Boltzmann et les systèmes d’écho-état, il existe un besoin spécifique de traitement parallèle et de conception de base spécialisée. Vous pouvez dire que l'utilisation de GPU est un peu similaire à l'utilisation de machines RISC avancées dans certains autres types de traitement: la personnalisation de puces pour une utilisation particulière a beaucoup de sens.
Outre l'utilité des GPU pour l'apprentissage en profondeur, vous constaterez également que ces mêmes types de processeurs deviennent populaires pour passer à un changement fondamental de la structure informatique appelée calcul quantique.
Là encore, c’est la complexité et la hiérarchisation de la puissance de calcul qui exigent la capacité de traitement parallèle. En informatique quantique, les bits traditionnels sont remplacés par des qubits, qui peuvent avoir une valeur de 1, 0 ou une combinaison non spécifiée. Ce type de «bit de Schroedinger» forme la base d’un modèle informatique capable de révolutionner le monde informatique.
Pour ceux qui s'intéressent aux technologies émergentes, il sera essentiel de surveiller l'utilisation des GPU et de leurs successeurs dans des systèmes tels que les réseaux d'apprentissage en profondeur et les installations informatiques quantiques. De nombreux experts diraient que ces deux-là en sont à leurs balbutiements et qu’ils mûriront et produiront des résultats dans les années à venir.
