GPU 如何成为机器学习领域的游戏规则改变者？

GPU（图形处理器）是最初为处理计算机上渲染对象、图像和视频的复杂且资源密集型任务而开发的专用硬件。随着时间的推移，GPU 的功能已从图形处理扩展到包括机器学习、科学计算和人工智能在内的各种计算领域，这主要是因为它们能够同时执行多个计算。GPU 处理并行处理任务的能力使其成为需要海量数据进行快速高效处理的应用不可或缺的一部分。

GPU 的起源和发展

GPU 最初是为了将视频游戏和图形软件中渲染复杂图像的任务从 CPU（中央处理器）卸载而开发的。GPU 的主要目标是加速视频游戏、纹理制作、着色和绘制多边形等视觉内容的开发。这些操作涉及高度并行的计算，这非常适合 GPU 的架构。与 CPU 逐个执行任务不同，GPU 可以同时执行数千次计算，每次计算处理不同的数据块，这对于处理现代 3D 图形渲染的挑战至关重要。

随着计算机图形学的进步，视频游戏和媒体制作的需求也开始上升，因为更高的分辨率和帧率变得越来越必要。

并行计算的兴起

GPU 在各个领域日益重要性的秘诀在于其并行架构。虽然 CPU 经过优化，能够顺序处理少量任务，并在需要某种决策、逻辑流程或分支的任务上表现出色，但 GPU 的设计旨在处理可以拆分为大量可同时完成的小型子任务的任务。这使得 GPU 特别适合需要并行处理大型数据集的问题，例如机器学习模型的后端，如矩阵乘法。

在机器学习，特别是深度学习中，模型通常需要大量的高维数据数学计算。例如，神经网络中输入的加权和非常适合 GPU 的并行特性。一个 GPU 可以拥有数千个核心，可以并行执行许多此类操作，从而节省大量训练复杂机器学习模型所需的时间。

扩展到机器学习和人工智能

研究人员和工程师很快意识到，机器学习和人工智能的统治地位将需要利用 GPU 来加速训练。训练深度学习模型——例如用于图像处理的卷积神经网络或用于自然语言处理的循环神经网络——需要巨大的计算资源。这些模型包含数十亿个参数，通常在非常大的数据集上进行训练，需要大量的矩阵乘法和其他线性代数运算。GPU 凭借其并行处理能力优势，可以比 CPU 快得多地执行这些极其复杂的计算。

如今，由于 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等框架都经过 GPU 加速优化，机器学习从业者现在能够以最少的代码编写复杂性在 GPU 上运行模型。例如，cuDNN，一个 CUDA 深度神经网络库，专门用于充分利用 NVIDIA GPU 的计算能力。这些库提供了高度优化的操作，非常适合神经网络的结构。这就是为什么可以使用 GPT 和 BERT 等模型来处理自然语言理解，或使用 ResNet 和 EfficientNet 来处理计算机视觉，其训练时间仅为仅使用 CPU 的一小部分。

GPU 的其他应用

虽然 GPU 已成为机器学习和人工智能的重要组成部分，但其高性能和高计算能力在许多应用中都发挥着作用，例如：

1. 科学计算：物理、化学和生物学等领域需要大量的计算来进行模拟和建模。GPU 处理并行任务的能力使其在模拟复杂物理系统、天气预报、分子建模和药物发现方面发挥了重要作用。
2. 医学影像：图形处理器 (GPU) 主要用于处理 MRI 和 CT 扫描等医学图像，从而能够使用先进的可视化方法进行实时图像重建。GPU 也有助于利用深度学习方法检测肿瘤等异常。
3. 自动驾驶汽车：在自动驾驶汽车中，需要实时检测物体，GPU 通过执行物体检测、路径规划和决策制定等任务，实时处理来自摄像头、激光雷达和雷达等传感器的数据。
4. 游戏和虚拟现实 (VR)：GPU 为视频游戏渲染高质量图形，并通过逼真的视觉效果和物理模拟实现虚拟现实和增强现实 (AR) 体验。
5. 加密货币挖矿：GPU 被广泛用于比特币和以太坊等加密货币的挖矿，通过执行验证区块链所需的高速数学计算。
6. 金融建模：在金融领域，GPU 被广泛用于风险建模、算法交易和蒙特卡洛模拟，提供快速的数据分析以进行实时决策。
7. 工程模拟：GPU 主要用于航空航天和汽车工程等工程领域，用于执行复杂的计算，并用于执行结构模拟。

为什么 GPU 用于深度学习？

GPU 能够同时执行多个计算，这使其在并行处理任务方面非常高效。这种能力将实际训练过程分解为许多核心，这些核心以加速机器学习操作而闻名。与拥有少数强大核心且大部分执行是顺序的传统 CPU 不同，GPU 拥有数千个更小、更高效的核心，旨在并行处理海量数据。在深度学习中，诸如矩阵乘法、张量运算和反向传播等任务需要复杂的计算，GPU 的这一特性非常有优势。

在构建深度学习架构时，决定添加 GPU 取决于各种关键因素，如下所示：

1. 内存带宽：在深度学习工作流中，内存带宽至关重要。它们拥有高带宽专用视频内存，以确保其内存能够处理大型数据集和计算密集型操作。此外，GPU 经过优化，可以快速读取和写入大量数据块，从而有效地减少延迟，同时提高训练和推理的处理效率。
2. 数据大小：GPU 的设计比 CPU 更能有效地扩展以进行并行大规模任务计算。这意味着可以比 CPU 快得多地处理海量数据集，这对于深度学习和数据密集型应用程序都非常有利。
3. 优化：GPU 的一个缺点是尝试优化耗时但独立的任务，这通常比 CPU 困难得多。这是因为 GPU 专为高吞吐量的并行处理而设计，并且擅长可以分解为顺序或相互依赖的复杂工作负载上的小型独立操作的任务。然而，CPU 可以获得比这些 GPU 高得多的性能效率。

此外，开发和微调算法以更有效地利用 GPU 架构需要非常专业的知识，例如 CUDA 编程或并行化技术。这使得优化过程在一定程度上对本质上不是天然并行化的应用程序更加复杂。虽然 GPU 对于特定工作负载来说是无价的，但从耗时、顺序操作的角度来看，它们确实带来了架构上的挑战。

深度学习的 GPU 技术选项

将 GPU 纳入深度学习实现中有几种方法，其中主导者是 NVIDIA。从消费级 GPU 到企业级任务的高性能解决方案，各种需求和预算的解决方案比比皆是。面向消费者的 GPU，如 GeForce 系列，非常适合小型深度学习应用项目；它以稍低的成本提供了入门级的访问机会，但性能对于许多机器学习模型来说仍然很棒。另一方面，由 Tesla 或 A100 系列设计的服务器级 GPU，则拥有强大的计算能力和更高的内存带宽，可以训练大型数据集中的最大模型。

消费级 GPU

消费级 GPU 由于内存有限且计算能力低于高端企业级 GPU，因此不足以应对大型深度学习项目。尽管如此，它仍然是成本相对较低的入门途径——最好用于小型实现和初始实验阶段的测试。这类计算机非常适合模型原型设计、初步测试以及运行中等复杂度的模型。消费级 GPU 以较低的成本补充现有系统，使个人和小团队能够探索机器学习概念、微调算法或验证想法，而无需昂贵的硬件。它们没有足够的能力处理真正大的数据集或高性能生产模型，但由于其成本效益和在深度学习学习和基础技能中的多功能性，仍然是有价值的工具。

1. NVIDIA Titan V - 在提供的版本中，内存容量在 12GB 到 32GB 之间。这使得同一 GPU 可以用于处理各种计算工作负载。性能能力范围在 110 到 125 TFLOPS 之间。根据需求，处理速度极快，处理能力强大。它还具有专用的 Tensor Cores，可增强深度学习计算，主要支持矩阵运算和 AI 模型训练。该芯片基于 NVIDIA 的 Volta 架构构建。创新技术的芯片实现旨在优化性能和能源效率。通过使用这项技术，GPU 提供了强大的并行处理能力，并且对于机器学习、科学模拟和其他高性能计算应用领域非常有效。其强大的规格确保能够应对复杂任务，包括训练复杂的神经网络以极高的速度和精度执行最密集的模拟。
2. NVIDIA Titan RTX - 它配备 24GB 内存，因此在处理大型数据集和内存密集型应用程序时能够充分发挥其容量。其峰值性能达到 130 TFLOPS，使其拥有出色的计算能力来应对复杂的计算任务。它拥有 Tensor Cores，旨在加速深度学习活动中的 AI 模型训练和推理，以及 RT Cores，旨在进一步增强光线追踪功能——提高图形渲染应用程序中光照、阴影和反射的真实感效果。该 GPU 基于 NVIDIA Turing 架构的创新而设计，融入了图形和 AI 技术的开创性进步，以实现终极性能和能源效率。它提供了高级功能：同时进行浮点和整数运算、自适应着色以及统一内存架构，可极大地提高处理速度和灵活性。这些功能使该 GPU 非常适合各种应用，例如专业 3D 渲染、AI 研究、科学模拟和实时光线追踪游戏体验。其强大的功能和先进的技术使其成为许多复杂计算项目开发和研究的工具。
3. NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti - 该 GPU 提供 11GB 内存，可为高分辨率纹理和复杂图形数据处理提供足够的容量。凭借 120 TFLOPS 的性能基准，它拥有令人印象深刻的计算能力，可满足几乎所有游戏爱好者的需求。虽然与专业 GPU 不同，但这款型号非常适合提供出色的游戏体验，可以轻松应对要求苛刻的游戏和应用程序。

作为 NVIDIA Turing GPU 架构的产品，它旨在提供实时光线追踪和 AI 增强图形等尖端功能，这些功能创造了逼真的视觉效果和沉浸式环境。这款 GPU 中的 Turing 架构包含可变速率着色、并发浮点和整数运算处理等功能，从而提高了效率和整体性能。这款 GPU 非常适合游戏，但对于大型深度学习应用程序或专业 3D 渲染来说并不理想。相反，它非常适合那些期望最佳视频质量、最流畅游戏玩法和增强高性能视觉效果的游戏玩家，因此可以满足硬核游戏玩家的期望。

数据中心的 GPU

生产级深度学习实现可以通过数据中心 GPU 来定义，这些 GPU 专为满足大规模和高性能计算需求而设计。它们在处理海量数据、复杂模型和其他密集工作负载方面具有出色的方法，因为它们专为企业级可扩展性和可靠性而设计，而这些是任何前沿 AI 研究、训练或部署中不可或缺的属性。

1. NVIDIA A100：NVIDIA A100 提供 40GB 内存，性能高达 624 TFLOPS，非常适合高性能计算 (HPC)、数据分析和机器学习任务。此外，它集成了多实例 GPU (MIG) 技术，可实现可扩展性和高效的资源利用，轻松应对要求苛刻的工作负载。
2. NVIDIA V100：该系统提供 32GB 内存，性能高达 149 TFLOPS。它建立在 NVIDIA 的先进 Volta 技术之上，旨在用于高性能计算 (HPC)、机器学习和深度学习应用程序，确保对复杂计算任务进行稳健高效的处理。
3. NVIDIA Tesla P100：该系统配备 16GB 内存，性能为 21 TFLOPS；该系统旨在提供高性能计算和机器学习应用程序。
4. NVIDIA Tesla K80：提供 24GB 内存，性能为 8.73 TFLOPS，该系统针对数据分析和科学计算进行了优化。该系统基于 Kepler 架构，提供可靠高效的处理能力，使其非常适合管理复杂数据集，用于进行模拟，并在多个不同的科学领域进行计算研究。
5. Google Tensor Processing Units (TPUs)：TPU 比 GPU 更强大，但它们不是 GPU，主要用于深度学习工作负载。TPU，即 Tensor Processing Units，是专用集成电路 (ASIC)，专门设计用于加速深度学习任务。这些处理器可以应用于云端，为多种用例提供灵活性。这些 TPU 主要设计用于与 Google Cloud Platform 集成；TPU 针对 TensorFlow 进行了优化，而 TensorFlow 是最流行的深度学习框架之一。

DGX 服务器

NVIDIA DGX 服务器的性能旨在为机器学习和深度学习的运行提供完整的全栈解决方案。这些系统旨在满足 AI 工作负载的计算需求，并提供一个简化高效的平台，用于训练和部署先进的神经网络。DGX 服务器具有即插即用功能，易于与各种环境集成，能够快速部署，只需最少的设置。它们可以部署在裸机服务器上，以获得最佳性能，并增强可扩展性和资源管理。这些服务器非常适合将强大硬件与优化的软件堆栈相结合的企业和研究机构，以确保各种 AI 应用的无缝兼容性和高效率，使其成为加速自动系统、自然语言处理和预测分析等领域创新的宝贵资产。各种类型的 DGX 服务器有：

1. DGX 1：它是一款高性能双路 Intel Xeon CPU AI 系统，配备多达 8 个 NVIDIA 100 Tensor Core GPU，每个 GPU 配备 32GB 高速内存。这种强大的集成设计旨在提供卓越的计算能力，非常适合高级深度学习工作。DGX-1 专为研究人员开发，提供了一个完整的解决方案，用于加速 AI 工作流程，促进更快的洞察，并在计算机视觉、自然语言处理和科学计算等领域取得突破性成果。
2. DGX-2：该系统包含双路 Intel Xeon Platinum CPU，并配备 16 个出色的 NVIDIA V100 Tensor Core GPU，提供 32GB 高带宽内存。这种硬件配置实现了卓越的并行性，使其能够有效地处理最苛刻的 AI 工作。该系统采用 NVSwitch 网络连接，可提供增强的性能，与 NVIDIA DGX-1 相比，训练速度提高了 195 倍。
3. DGX A100：该系统包含两个强大的 64 核 AMD CPU，搭配八个 NVIDIA A100 GPU；每个 CPU 配备 320GB 内存，提供高达五 PFLOPS 的计算性能。该系统的高性能主要设计用于高级机器学习工作负载，包括训练和推理以及数据分析任务。对于需要更多计算资源的用户，可以将多个 DGX A100 单元集成起来构建超级计算集群，从而为大型人工智能研究和开发项目提供无与伦比的性能。该系统非常适合研究人员、数据科学家和应对最苛刻的 AI 和机器学习需求的人员；由于其可扩展性和效率，它是 NLP、CV（计算机视觉）和高级分析等领域高性能计算的基石。

评估深度学习 GPU 性能的指标

为了提高 GPU 投资的性能并确保资源得到充分利用，仔细关注 GPU 的使用情况并记录特定的性能指标非常重要。这提供了优化的工作负载和资源分配，这些资源直接用于 GPU 提供的速度。以下是一些应遵循的关键指标，用于评估深度学习 GPU 的性能：

1. 利用率：它评估 GPU 容量的实际使用百分比。低利用率通常表明系统中的其他瓶颈，例如 CPU 限制或数据加载效率低下。
2. 内存使用情况：计算 GPU 内存的使用情况。内存使用不足会减慢处理速度并浪费资源。
3. 内核执行：它捕获内核执行时间，即运行 GPU 内核所花费的时间。长的内核时间可能适用于低效的代码或模型本身过多的额外计算。
4. 数据传输速率：这评估 CPU 和 GPU 之间数据传输的速度。缓慢的数据传输可能会造成瓶颈，阻碍 GPU 的充分利用。
5. 空闲时间：查找 GPU 空闲或未处理任何任务的时间。高空闲时间可能表明任务调度不当以及工作执行中并行性不足。

使用 Run:AI 高效管理深度学习

Run:AI 是一个自动化的资源管理平台——一个旨在尽可能高效地编排 ML 基础设施工作负载的产品。通过利用先进的自动化功能，Run:AI 使组织能够最大程度地利用其计算资源，同时消除浪费。没有任何 GPU 或 CPU 容量会闲置。通过 Run:AI，用户可以无缝执行尽可能多的计算密集型实验，而无需人工干预。该平台会根据训练和推理任务的工作负载需求自动扩展，并允许更高效的执行。这是因为它实现了智能调度，将高优先级任务优先执行，低优先级任务排队或分布，而不会损害整体性能。

Run:AI 的优势

1. 自动资源分配：消除了手动管理资源的复杂性。Run:AI 会自动为每次实验提供所需的基础设施。
2. 提高实验吞吐量：并行运行多个机器学习实验，加速开发和迭代周期。
3. 动态扩展：为了适应工作负载，无论是一次 GPU 任务还是大规模分布式训练作业，都可以使用自适应基础设施。
4. 提高资源利用率：防止昂贵的计算资源（如 GPU）的利用不足，以确保最优工作负载的分配。

通过自动化和优化机器学习基础设施管理，Run:AI 使数据科学家、研究人员和工程师能够专注于创新和实验。