विषय
द्वारा प्रस्तुत: AltaML
प्रश्न:
गहन सीखने के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs) क्यों महत्वपूर्ण हैं?
ए:
गहरी सीखने के क्षेत्र के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUs) के उपयोग का विशेष महत्व है। इसका कारण यह है कि लर्निंग सिस्टम कैसे स्थापित किए जाते हैं और वे क्या करने का इरादा रखते हैं।
विशेषज्ञ एक प्रकार की मशीन लर्निंग के रूप में गहन शिक्षण को परिभाषित करते हैं जिसमें एल्गोरिदम प्रगतिशील डेटा विश्लेषण के लिए कई परतों का उपयोग करते हैं।
अधिकतम पूलिंग, फ़िल्टरिंग, पैडिंग, स्ट्राइडिंग और अन्य कार्यों से जुड़ी विभिन्न परतों के साथ कुछ विशेष उदाहरण, जैसे कि कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (CNN)।
व्यापक अर्थों में इमेज प्रोसेसिंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग जैसी चीजें मल्टी-स्टेप, मल्टी-एल्गोरिदम प्रक्रियाओं पर निर्भर करती हैं, जिनमें से कई तंत्रिका नेटवर्क से मिलती जुलती हैं जिन्हें मशीन लर्निंग प्रोफेशनल्स पहचानना और विश्लेषण करना सीखते हैं।
जैसा कि हमने एक पूर्व लेख में उल्लेख किया है, GPU आमतौर पर मशीन लर्निंग में मूल्यवान हैं, क्योंकि उनकी समानांतर प्रसंस्करण क्षमता है। जैसे-जैसे मशीन सीखने की प्रगति हुई, हार्डवेयर दुनिया समानांतर प्रसंस्करण के साथ कई इकाइयों के लिए एक व्यक्तिगत मजबूत सीपीयू कोर के विचार से भी आगे बढ़ रही थी जो कि बड़ी मात्रा में कम्प्यूटेशनल कार्य को जल्दी से पर्याप्त रूप से संभाल सकती है।
गहरी शिक्षा प्रणालियों के साथ उच्च स्तर के जेनरेटर मॉडल जैसे कि गहरी विश्वास नेटवर्क, बोल्ट्जमैन मशीन और इको स्टेट सिस्टम को गले लगाते हुए समानांतर प्रसंस्करण और विशिष्ट कोर डिजाइन की विशिष्ट आवश्यकता है। आप कह सकते हैं कि GPU का उपयोग कुछ अन्य प्रकार के प्रसंस्करण में उन्नत RISC मशीनों के उपयोग के समान है - किसी विशेष उपयोग के लिए चिप्स को अनुकूलित करना एक अच्छा सौदा है।
डीप लर्निंग के लिए जीपीयू की उपयोगिता के अलावा, आप इसी प्रकार के प्रोसेसर को क्वांटम कंप्यूटिंग के रूप में जाना जाने वाले कंप्यूटिंग संरचना में एक मूलभूत बदलाव की दिशा में आगे बढ़ते हुए देखते हैं।
यहां फिर से, यह कंप्यूटिंग शक्ति की जटिलता और उच्च-स्तरीय क्रम है जिसके समानांतर प्रसंस्करण क्षमता की आवश्यकता होती है। क्वांटम कंप्यूटिंग में, पारंपरिक बिट्स को क्वैब्स द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, जिसमें 1, 0 या अनिर्दिष्ट संयोजन का मान हो सकता है। "श्रोडिंगर का बिट" इस प्रकार एक कंप्यूटिंग मॉडल के लिए आधार बनाता है जो आईटी की दुनिया को अपने सिर पर बदल सकता है।
उभरती प्रौद्योगिकियों में रुचि रखने वालों के लिए, इस तरह के सिस्टम में गहरी शिक्षा नेटवर्क और क्वांटम कंप्यूटिंग सेटअप के रूप में GPU और उनके उत्तराधिकारियों के उपयोग को देखना महत्वपूर्ण होगा। ये दोनों, कई विशेषज्ञ कहते हैं, अपनी प्रारंभिक अवस्था में हैं और परिपक्व होंगे और आने वाले वर्षों में परिणाम लाएंगे।
