GPU, или графические процессоры, играют ключевую роль в разработке и обучении современных нейросетей. В отличие от центральных процессоров (CPU), GPU оптимизированы для параллельных вычислений, что позволяет значительно ускорить работу с большими массивами данных.
Нейросети, особенно глубокие нейронные сети, требуют выполнения огромного количества однотипных математических операций во время обучения. Например, для распознавания изображений глубокими сверточными нейросетями приходится производить свертку каждого изображения тысячами фильтров на каждом слое сети. Без использования GPU такие вычисления заняли бы неприемлемо долгое время.
Благодаря массовому параллелизму тысяч ядер на GPU, каждое из которых может одновременно обрабатывать часть данных, время обучения сокращается в десятки и сотни раз. Например, обучение распространенной архитектуры ResNet-50 на наборе данных ImageNet занимает около 1 часа на одном GPU, в то время как на CPU потребовалось бы более 10 часов.
Помимо скорости, современные GPU обладают достаточной памятью и пропускной способностью для хранения и быстрой передачи колоссальных массивов данных, с которыми работают глубокие нейросети. Графические процессоры имеют высокоскоростную память пропускной способностью в сотни гигабайт в секунду. Это позволяет эффективно перемещать огромные объемы данных между ядрами GPU в процессе параллельных вычислений.
Кроме того, объем оперативной памяти на GPU постоянно увеличивается. Например, графические процессоры NVIDIA Tesla нового поколения, такие как A100, содержат до 80 гигабайт памяти на одном чипе, а модели H100 предоставят до 192 гигабайт. Для сравнения, похожие по вычислительной мощности серверные процессоры редко имеют более 2-4 гигабайт ОЗУ. Такие объемы памяти критичны для работы с большими датасетами при обучении нейросетей.
Благодаря этому на GPU можно загружать и обрабатывать модели и данные практически любого размера, что недоступно на центральных процессорах из-за их ограничений по памяти. Например, флагманские GPU от Nvidia позволяют загрузить в память нейросети размером до нескольких сотен гигабайт и эффективно их обучать. В то время как на CPU с ограниченной памятью в несколько гигабайт это невозможно.
Это особенно важно при масштабировании нейросетей до сотен миллиардов параметров, как у самых больших современных моделей типа GPT-3, которая насчитывает 175 миллиардов параметров. Обучение таких гигантских сетей требует соответствующих объемов памяти для хранения весов, активаций нейронов, промежуточных вычислений, что может достигать терабайт. При использовании центральных процессоров потребовался бы целый серверный кластер, чтобы обеспечить необходимую память.
В то же время одна топовая GPU с 80-100 гигабайтами ОЗУ способна справиться с этой задачей. Более того, подключение нескольких GPU по протоколу NVLink позволяет масштабировать доступную память до нескольких терабайт. Это открывает возможности для создания еще бóльших моделей искусственного интеллекта следующих поколений, оперирующих данными астрономических размеров. Таким образом, именно GPU делают возможным современный прогресс в области глубокого обучения.
Наконец, использование GPU позволяет значительно масштабировать нейросети, параллельно обучая несколько моделей одновременно или тренируя очень большие сети, достигающие миллиардов параметров. Без GPU невозможно было бы обучение в разумные сроки огромных моделей, как GPT-3 или более поздние версии DALL-E.
Таким образом, успехи в развитии глубокого обучения и нейросетей в последние годы во многом обусловлены параллельными вычислительными возможностями GPU. И в ближайшем будущем роль графических процессоров как основной вычислительной платформы для искусственного интеллекта будет только возрастать. Например, компания NVIDIA анонсировала специальный процессор Grace для обучения больших языковых моделей, способный заменить сотни GPU предыдущего поколения.
