విషయము
సమర్పించినవారు: AltaML
Q:
లోతైన అభ్యాసానికి గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (జిపియు) ఎందుకు ముఖ్యమైనవి?
A:
లోతైన అభ్యాస రంగానికి గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ల (జిపియు) వాడకానికి ప్రత్యేక ప్రాముఖ్యత ఉంది. లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థలు ఎలా ఏర్పాటు చేయబడ్డాయి మరియు అవి ఏమి చేయాలనుకుంటున్నాయో దానికి కారణం.
లోతైన అభ్యాసాన్ని ఒక రకమైన యంత్ర అభ్యాసంగా నిపుణులు నిర్వచించారు, ఇందులో అల్గోరిథంలు ప్రగతిశీల డేటా విశ్లేషణ కోసం బహుళ పొరలను ఉపయోగిస్తాయి.
మాక్స్ పూలింగ్, ఫిల్టరింగ్, పాడింగ్, స్ట్రైడింగ్ మరియు ఇతర పనులతో కూడిన వివిధ పొరలతో కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (సిఎన్‌ఎన్‌లు) వంటి కొన్ని ప్రత్యేక ఉదాహరణలను ఉదహరిస్తారు.
ఇమేజ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్ వంటి విస్తృత కోణంలో బహుళ-దశ, బహుళ-అల్గోరిథం విధానాలపై ఆధారపడతాయి, వీటిలో చాలావరకు మెషీన్ లెర్నింగ్ నిపుణులు గుర్తించడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి నేర్చుకునే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను పోలి ఉంటాయి.
మునుపటి వ్యాసంలో మేము గుర్తించినట్లుగా, GPU లు సాధారణంగా యంత్ర అభ్యాసంలో విలువైనవి, ఎందుకంటే వాటి సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యం. మెషీన్ లెర్నింగ్ పురోగమిస్తున్నప్పుడు, హార్డ్వేర్ ప్రపంచం కూడా ఒక వ్యక్తిగత బలమైన సిపియు కోర్ ఆలోచన నుండి సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌తో బహుళ యూనిట్లకు అభివృద్ధి చెందుతోంది, ఇది పెద్ద మొత్తంలో గణన పనిని త్వరగా నిర్వహించగలదు.
లోతైన నమ్మక నెట్‌వర్క్‌లు, బోల్ట్‌జ్మాన్ యంత్రాలు మరియు ఎకో స్టేట్ సిస్టమ్స్ వంటి ఉన్నత స్థాయి ఉత్పాదక నమూనాలను స్వీకరించే లోతైన అభ్యాస వ్యవస్థలతో, సమాంతర ప్రాసెసింగ్ మరియు ప్రత్యేకమైన కోర్ డిజైన్ కోసం ఒక నిర్దిష్ట అవసరం ఉంది. GPU ల ఉపయోగం కొన్ని ఇతర రకాల ప్రాసెసింగ్‌లో అధునాతన RISC యంత్రాల వాడకంతో కొంతవరకు సమానమని మీరు చెప్పవచ్చు - ఒక నిర్దిష్ట ఉపయోగానికి చిప్‌లను అనుకూలీకరించడం మంచి అర్ధాన్ని ఇస్తుంది.
లోతైన అభ్యాసం కోసం GPU ల యొక్క యుటిలిటీతో పాటు, క్వాంటం కంప్యూటింగ్ అని పిలువబడే కంప్యూటింగ్ నిర్మాణంలో ప్రాథమిక మార్పు వైపు కదలికలలో ఇదే రకమైన ప్రాసెసర్లు ప్రాచుర్యం పొందడాన్ని మీరు చూస్తారు.
ఇక్కడ మళ్ళీ, ఇది సమాంతర ప్రాసెసింగ్ సామర్ధ్యం అవసరమయ్యే కంప్యూటింగ్ శక్తి యొక్క సంక్లిష్టత మరియు ఉన్నత-స్థాయి క్రమం. క్వాంటం కంప్యూటింగ్‌లో, సాంప్రదాయ బిట్‌లను క్విట్‌ల ద్వారా భర్తీ చేస్తారు, ఇవి 1, 0 విలువను లేదా పేర్కొనబడని కలయికను కలిగి ఉంటాయి. ఈ విధమైన “ష్రోడింగర్ బిట్” కంప్యూటింగ్ మోడల్‌కు ఆధారాన్ని రూపొందిస్తుంది, ఇది ఐటి ప్రపంచాన్ని దాని తలపైకి మార్చగలదు.
అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలపై ఆసక్తి ఉన్నవారికి, లోతైన అభ్యాస నెట్‌వర్క్‌లు మరియు క్వాంటం కంప్యూటింగ్ సెటప్‌ల వంటి వ్యవస్థల్లో GPU లు మరియు వారి వారసుల వాడకాన్ని చూడటం కీలకం. ఈ రెండూ, చాలా మంది నిపుణులు, వారి బాల్యంలోనే ఉన్నారని మరియు పరిపక్వత చెందుతుంది మరియు రాబోయే సంవత్సరాల్లో ఫలితాలను తెస్తుంది.
