Mi az a GPU?
A GPU (Graphics Processing Unit), magyarul grafikus feldolgozóegység, eredetileg számítógépes grafika gyorsítására lett kifejlesztve. Napjainkban azonban kiemelkedő szerepet játszik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén is, mivel hatékonyan képes párhuzamosan hatalmas mennyiségű számítást elvégezni.
Miért fontos a GPU az AI szempontjából?
A modern AI-modellek, különösen a mélytanulás alapú neurális hálózatok, jelentős számítási kapacitást igényelnek. A GPU-k nagy teljesítményű párhuzamos feldolgozási képessége révén ideálisak ezekhez a feladatokhoz:
- Több ezer maggal rendelkeznek, amelyek egy időben végezhetnek számításokat
- Jelentősen gyorsítják a modelltréninget és az inferencia folyamatokat
- Segítségükkel lerövidíthető az AI-fejlesztések ideje
Mire használják a GPU-kat az AI-ban?
- Nagy nyelvi modellek (LLM-ek) tanítása és futtatása (pl. ChatGPT, BERT)
- Képfeldolgozás és számítógépes látás feladatok gyorsítása
- Generatív AI modellek (pl. DALL·E, Midjourney) futtatása
- Reinforcement learning szimulációk gyorsítása
GPU vs CPU
Míg a CPU (Central Processing Unit) univerzális feladatvégrehajtó egység, addig a GPU kifejezetten a nagy mennyiségű, párhuzamos adatfeldolgozásra optimalizált. A CPU jó általános célú műveletekre, a GPU viszont nagyságrendekkel gyorsabb lehet az AI-tréning során.
Főbb gyártók
- NVIDIA: az AI-tréningek piacvezetője (pl. RTX, A100, H100 kártyák)
- AMD: alternatív GPU-megoldások
- Intel: újabb szereplő az AI-gyorsítók piacán
Összefoglalva
A GPU-k elengedhetetlen szerepet töltenek be a modern AI-rendszerek építésében és futtatásában. Nélkülük sok generatív vagy mélytanuláson alapuló technológia nem lenne megvalósítható az elvárt sebességgel vagy költséghatékonysággal.