Q:
لماذا تعتبر وحدات معالجة الرسومات (GPUs) مهمة للتعلم العميق؟
أ:استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPUs) له أهمية خاصة في مجال التعلم العميق. السبب في ذلك يتعلق بكيفية إعداد أنظمة التعلم العميقة ، وما المقصود منها القيام به.
يعرف الخبراء التعلم العميق كنوع من التعلم الآلي تستخدم فيه الخوارزميات طبقات متعددة لتحليل البيانات التدريجي.
يستشهد البعض بأمثلة معينة ، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) مع طبقاتها المختلفة التي تتضمن أقصى تجمع وتصفية وحشو وخطوات وغيرها من المهام.
بمعنى أوسع ، تعتمد أشياء مثل معالجة الصور ومعالجة اللغة الطبيعية على إجراءات متعددة الخوارزميات ، يشبه الكثير منها الشبكات العصبية التي يتعلم محترفي التعلم الآلي تحديدها وتحليلها.
كما لاحظنا في مقال سابق ، يتم تقييم وحدات معالجة الرسومات بشكل عام في التعلم الآلي ، نظرًا لقدرتها على المعالجة المتوازية. مع تقدم التعلم الآلي ، كان عالم الأجهزة يتقدم أيضًا من فكرة وحدة المعالجة المركزية القوية الفردية إلى وحدات متعددة مع معالجة متوازية يمكنها معالجة كميات كبيرة من العمل الحسابي بسرعة أكبر.
مع وجود أنظمة تعلم عميقة تضم نماذج توليفية عالية المستوى مثل شبكات الإيمان العميق ، وآلات Boltzmann وأنظمة حالة الصدى ، هناك حاجة خاصة للمعالجة المتوازية والتصميم الأساسي المتخصص. يمكنك القول أن استخدام وحدات معالجة الرسومات يشبه إلى حد ما استخدام آلات RISC المتقدمة في بعض أنواع المعالجة الأخرى - أن تخصيص الرقائق لاستخدام معين يجعلها ذات مغزى كبير.
بالإضافة إلى فائدة وحدات معالجة الرسومات للتعلم العميق ، ترى أيضًا أن هذه الأنواع نفسها من المعالجات أصبحت شائعة في التحركات نحو تغيير أساسي في بنية الحوسبة المعروفة باسم الحوسبة الكمومية.
هنا مرة أخرى ، يتطلب الأمر تعقيدًا وترتيب المستوى الأعلى من طاقة الحوسبة إمكانية معالجة متوازية. في الحوسبة الكمومية ، يتم استبدال البتات التقليدية بوحدات البت ، والتي يمكن أن يكون لها قيمة 1 أو 0 أو مجموعة غير محددة. هذا النوع من "بت شرودنجر" يشكل الأساس لنموذج الحوسبة الذي يمكن أن يدير عالم تكنولوجيا المعلومات رأسا على عقب.
بالنسبة لأولئك الذين يهتمون بالتقنيات الناشئة ، سيكون من الأهمية بمكان مراقبة استخدام وحدات معالجة الرسومات (GPU) وخلفائهم في أنظمة مثل شبكات التعلم العميقة وإعدادات الحوسبة الكمومية. كلاهما ، كما يقول العديد من الخبراء ، في مراحله الأولى وسوف ينضج ويحقق نتائج في السنوات المقبلة.
