Im Folgenden werden wir neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Netzwerke genauer definieren, ihre Unterschiede beleuchten und uns einige Beispiele aus der Praxis ansehen.
Deep Learning versus neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?
Ein neuronales Netzwerk ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der die vernetzten Neuronen des menschlichen Gehirns modelliert werden.
Im menschlichen Gehirn ist jedes Neuron mit einem anderen Neuron verbunden, um Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und an andere Neuronen weiterzuleiten. Neuronale Netzwerke empfangen auf ähnliche Weise Informationen in der Eingabeschicht, verarbeiten sie in mindestens einer verborgenen Zwischenschicht und geben das Ergebnis dann an die Ausgabeschicht weiter. In seiner einfachsten Form besteht ein neuronales Netzwerk also aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht.
Deep Learning hingegen besteht aus mehreren verborgenen Schichten neuronaler Netzwerke, die komplexe Operationen mit riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten durchführen. Sie erkennen Muster in realen Daten wie Bildern, Texten, Tönen und Zeitreihen und verwenden Trainingsdaten, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.
Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?
Neuronale Netzwerke können so trainiert werden, dass sie „denken“ und verborgene Beziehungen, Muster sowie Trends in Daten im Kontext erkennen.
Im ersten Schritt des Prozesses des neuronalen Netzwerks empfängt die erste Schicht die rohen Eingabedaten; anschließend empfängt jede nachfolgende Schicht die Ausgabe der vorangegangenen Schicht. Jede Schicht enthält eine Datenbank, in der alles gespeichert ist, was das Netzwerk zuvor gelernt hat, sowie programmierte oder interpretierte Regeln. Die Verarbeitung wird in jeder Schicht fortgesetzt, bis die Daten die Ausgabeschicht erreichen. Diese liefern dann das letztendliche Ergebnis.
Ein neuronales Netzwerk kann mit überwachtem oder unüberwachtem Lernverfahren trainiert werden. Beim überwachten Lernen erhält das Netzwerk die gewünschten Eingabe- und Ausgabealgorithmen, während beim unüberwachten Lernen das Netzwerk die Eingabe interpretieren und Ergebnisse ohne vorprogrammierte Anweisungen erzeugen kann.
5 Beispiele eines neuronalen Netzwerks für Deep Learning
Im Folgenden finden Sie fünf Beispiele dafür, wie neuronale Netzwerke für Deep Learning verwendet werden können:
1. Prognosen in der Finanzwelt
In der Finanzwirtschaft wird Deep Learning eingesetzt, um Vorhersagen über Aktienkurse, Währungen, Optionen und mehr zu treffen. Anhand der vergangenen Wertentwicklung von Aktien, Non-Profit-Kennzahlen und Jahresrenditen treffen die Anwendungen Vorhersagen, die Finanzmanagern helfen, Marktprognosen in Echtzeit zu stellen.
2. Autonome Fahrzeuge
Auf der Grundlage von Daten, die in Echtzeit von über 1 Million Fahrzeugen gesammelt wurden, verwendet Tesla neuronale Netzwerke, um autonome Fahrzeuge bei der Navigation durch Ampeln und komplexe Straßenverläufe zu unterstützen und eine optimale Strecke zu finden. Das System nutzt Daten von Sensoren, Kameras und Radargeräten, um Personen, Objekte und andere Fahrzeuge im Umfeld des Fahrzeugs zu erkennen.
3. Analyse des Benutzerverhaltens
Neuronale Netzwerke verarbeiten und analysieren große Mengen an Inhalten, die von Benutzern auf sozialen Medien, Websites und mobilen Anwendungen generiert werden. Die daraus gewonnenen wertvollen Erkenntnisse werden genutzt, um gezielte Werbekampagnen zu entwickeln, die auf den Vorlieben, den Aktivitäten und dem Kaufverhalten der Benutzer basieren.
4. Diagnose und Therapie
Neuronale Netzwerke werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt, um lebensbedrohliche Krankheiten wie Krebs zu erkennen, chronische Krankheiten zu behandeln und Anomalien mithilfe medizinischer Bildgebung zu erkennen.
5. Polizeiliche Überwachung
Zwar ist der Einsatz von Deep Learning für diesen Zweck umstritten, dennoch nutzen einige Strafverfolgungsbehörden diese Technologie, um Verbrechen aufzudecken und zu verhindern. In diesen Fällen gleichen konvolutionale neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) mithilfe von Algorithmen zur Gesichtserkennung menschliche Gesichter mit riesigen Mengen digitaler Bilder ab. So können sie ungewöhnliches Verhalten erkennen, Warnungen über verdächtige Aktivitäten versenden oder bekannte Flüchtige identifizieren.
4 Deep-Learning-Tools für den Aufbau neuronaler Netzwerke
Mit Deep-Learning-Tools lassen sich die Entwicklung von Prototypen beschleunigen, die Modellgenauigkeit erhöhen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl der beliebtesten Optionen:
1. TensorFlow
TensorFlow, eines der am weitesten verbreiteten Deep-Learning-Frameworks, ist eine auf Python basierende Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um Deep-Learning-Anwendungen effizient zu trainieren.
TensorFlow wurde in C++ mit NVIDIAs GPU-Programmiersprache CUDA geschrieben und umfasst Support für mehrere GPUs, Graphen-Visualisierung und Warteschlangen. Darüber hinaus unterstützt es Sprachen wie Java, Python, R und Go für die Erstellung von Wrapper-Bibliotheken und zeichnet sich durch eine hervorragende Dokumentation, äußerst hilfreiche Anleitungen und eine aktive Community aus.
2. Keras
Keras ist eine benutzerfreundliche Deep-Learning-API, bei deren Entwicklung vor allem die Geschwindigkeit im Mittelpunkt stand. Mit dieser API lassen sich schnell und effizient hochentwickelte neuronale Netzwerke erstellen. Keras ist in Python geschrieben und unterstützt Multi-GPU-Parallelität, verteiltes Training, Multi-Input- und Multi-Output-Training sowie mehrere Deep-Learning-Backends, einschließlich Support für konvolutionale und rekurrente Netzwerke.
Keras wird mit einer umfangreichen Dokumentation und Entwicklerhandbüchern ausgeliefert und lässt sich nahtlos in TensorFlow integrieren. Die API dient als vereinfachte Schnittstelle zur komplexeren grafischen Benutzeroberfläche von TensorFlow.
3. Caffe
Das von Berkeley AI Research (BAIR) mit Beiträgen aus der Community entwickelte Deep-Learning-Framework Caffe wird üblicherweise zur Modellierung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken für die visuelle Erkennung verwendet. Caffe ist für seine Geschwindigkeit bekannt und kann mit einer einzigen NVIDIA-GPU über 60 Millionen Bilder pro Tag verarbeiten.
Caffe unterstützt sowohl CPUs als auch GPUs sowie mehrere Programmierschnittstellen, darunter C, C++ und Python, und kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden – von akademischen Forschungsprojekten bis hin zu groß angelegten Unternehmensanwendungen.
4. Torch und PyTorch
Torch ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das schnellen und effizienten GPU-Support bietet. Es verwendet die Skriptsprache LuaJIT mit einer zugrunde liegenden C/CUDA-Implementierung für die GPU-Programmierung. Das Framework bietet mehrere Algorithmen für Deep-Learning-Anwendungen in den Bereichen Computer Vision (Maschinelles Sehen), Signalverarbeitung sowie Video- und Bildverarbeitung.
PyTorch, eine in C++, CUDA und Python geschriebene Version von Torch, ist eine Portierung auf Torch für den Aufbau von tiefen neuronalen Netzwerken, die den Prozess weniger komplex macht. Sie wird in der Regel für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision verwendet.
Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk?
Deep Learning, ebenfalls ein Teilbereich des maschinellen Lernens, setzt Algorithmen ein, um Muster in komplexen Daten zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Im Gegensatz zu Algorithmen des maschinellen Lernens, die beschriftete Datensätze benötigen, können Deep-Learning-Netzwerke mit unüberwachtem Lernen (das keine beschrifteten Datensätze benötigt) trainiert werden. So können sie eine Merkmalsextraktion durchführen, ohne auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.
Die Bezeichnung „Deep Learning“ rührt daher, dass im Deep-Learning-Modell mehrere verborgene Schichten genutzt werden. Während ein einfaches neuronales Netzwerk aus einer Eingabe-, einer Ausgabe- und einer verborgenen Zwischenschicht besteht, hat ein tiefes neuronales Netzwerk mehrere verborgene Verarbeitungsschichten.
Durch diese zusätzlichen Schichten können Deep-Learning-Systeme Vorhersagen mit größerer Genauigkeit treffen. Im Vergleich zu einem einfacheren neuronalen Netzwerk benötigen sie jedoch Millionen von Beispieldatenpunkten und Hunderte von Trainingsstunden.
Siehe auch: Deep Learning versus maschinelles Lernen
Neuronale Netzwerke versus tiefe neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?
Ein tiefes neuronales Netzwerk ist eine kompliziertere Form eines neuronalen Netzwerks. Während neuronale Netzwerke ein einzelnes Ergebnis liefern, z. B. ein Wort, eine Lösung oder eine Aktion, erstellen tiefe Netzwerke eine globale Lösung auf der Grundlage aller eingegebenen Daten.
Da es mehrere Schichten beinhaltet, dauert das Training eines tiefen neuronalen Netzwerks zwar länger als das eines neuronalen Netzwerks, aber dafür bietet es eine höhere Performance, Effizienz und Genauigkeit.
Ein neuronales Netzwerk umfasst Komponenten wie Neuronen, Verbindungen, Weitergabefunktionen, Lernrate und Gewichtung. Im Gegensatz dazu besteht ein Deep-Learning-Netzwerk in der Regel aus einer Hauptplatine, Prozessoren (CPU oder GPU), großen Mengen an RAM und einer großen Stromversorgungseinheit (PSU) für die Verarbeitung komplexer Deep-Learning-Funktionen und umfangreicher Datensätze.
Zu den Arten der Architektur neuronaler Netzwerke gehören Feed-Forward-, rekurrente und symmetrisch verbundene neuronale Netzwerke, während zu den Deep-Learning-Typen unüberwachte vortrainierte, konvolutionale, rekurrente und rekursive neuronale Netzwerke gehören.
Siehe auch: Maschinelles Lernen versus KI
Weshalb werden neuronale Netzwerke mit GPUs schneller ausgeführt?
CPUs sind leistungsstark und vielseitig. Ihre Fähigkeit, Aufgaben in einer sequenziellen Reihenfolge auszuführen, ermöglicht es ihnen, zwischen den vielen Aufgaben der allgemeinen Datenverarbeitung beliebig hin und her zu wechseln. Allerdings bedeutet dies, dass sie bei jeder Aufgabe mehrere Wege zurücklegen müssen, um Daten in den und aus dem Speicher zu übertragen.
Neuronale Netzwerke benötigen einen hohen Durchsatz, um große Datenmengen nahezu in Echtzeit präzise zu verarbeiten. Im Vergleich zu CPUs bieten GPUs eine höhere Speicherbandbreite, einen schnelleren Speicherzugriff und die notwendige Parallelität, um die Hochleistungsanforderungen eines neuronalen Netzwerks zu erfüllen.
Dank der Parallelität können sie mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen. Eine GPU kann z. B. aktuelle Matrixblöcke verarbeiten, während sie weitere Blöcke aus dem Systemspeicher abruft, anstatt eine Aufgabe nach der anderen zu erledigen, wie es bei einer CPU der Fall ist.
Dadurch eignet sie sich perfekt für die Architektur des neuronalen Netzwerks, da Aufgaben und Workloads mit denselben Operationen für eine schnellere und effizientere Verarbeitung auf mehrere GPU-Cores verteilt werden können.
Da neuronale Netzwerke für eine bessere Genauigkeit umfangreiche und komplexe Daten benötigen, kann das Training mehrere Tage bis Wochen dauern. Eine Hochleistungs-Performance wird extrem wichtig, wenn größere kontinuierliche Datensätze zur Erweiterung und Verfeinerung des neuronalen Netzwerks verwendet werden.
Beschleunigung von Deep-Learning-Workflows mit AIRI//S
Deep-Learning-Algorithmen führen unzählige komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen durch, um zu lernen und Merkmale zu extrahieren. Da die Nachfrage nach Big-Data und KI steigt, sind GPUs und Parallelverarbeitung unerlässlich geworden, um die Lernzeiten von Deep-Learning-Anwendungen zu verkürzen.
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Die Begriffe „neuronales Netzwerk“ und „Deep Learning“ werden oft synonym verwendet, allerdings gibt es einige feine Unterschiede zwischen den beiden Konzepten. Beide sind Teilbereiche des maschinellen Lernens. Ein neuronales Netzwerk ahmt die Funktionsweise der biologischen Neuronen im menschlichen Gehirn nach, während ein Deep-Learning-Netzwerk mehrere Schichten von neuronalen Netzwerken umfasst.
Im Folgenden werden wir neuronale Netzwerke und Deep-Learning-Netzwerke genauer definieren, ihre Unterschiede beleuchten und uns einige Beispiele aus der Praxis ansehen.
Deep Learning versus neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?
Ein neuronales Netzwerk ist eine Form des maschinellen Lernens, bei der die vernetzten Neuronen des menschlichen Gehirns modelliert werden.
Im menschlichen Gehirn ist jedes Neuron mit einem anderen Neuron verbunden, um Informationen zu empfangen, zu verarbeiten und an andere Neuronen weiterzuleiten. Neuronale Netzwerke empfangen auf ähnliche Weise Informationen in der Eingabeschicht, verarbeiten sie in mindestens einer verborgenen Zwischenschicht und geben das Ergebnis dann an die Ausgabeschicht weiter. In seiner einfachsten Form besteht ein neuronales Netzwerk also aus einer Eingabeschicht, einer verborgenen Zwischenschicht und einer Ausgabeschicht.
Deep Learning hingegen besteht aus mehreren verborgenen Schichten neuronaler Netzwerke, die komplexe Operationen mit riesigen Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten durchführen. Sie erkennen Muster in realen Daten wie Bildern, Texten, Tönen und Zeitreihen und verwenden Trainingsdaten, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.
Wie funktioniert ein neuronales Netzwerk?
Neuronale Netzwerke können so trainiert werden, dass sie „denken“ und verborgene Beziehungen, Muster sowie Trends in Daten im Kontext erkennen.
Im ersten Schritt des Prozesses des neuronalen Netzwerks empfängt die erste Schicht die rohen Eingabedaten; anschließend empfängt jede nachfolgende Schicht die Ausgabe der vorangegangenen Schicht. Jede Schicht enthält eine Datenbank, in der alles gespeichert ist, was das Netzwerk zuvor gelernt hat, sowie programmierte oder interpretierte Regeln. Die Verarbeitung wird in jeder Schicht fortgesetzt, bis die Daten die Ausgabeschicht erreichen. Diese liefern dann das letztendliche Ergebnis.
Ein neuronales Netzwerk kann mit überwachtem oder unüberwachtem Lernverfahren trainiert werden. Beim überwachten Lernen erhält das Netzwerk die gewünschten Eingabe- und Ausgabealgorithmen, während beim unüberwachten Lernen das Netzwerk die Eingabe interpretieren und Ergebnisse ohne vorprogrammierte Anweisungen erzeugen kann.
5 Beispiele eines neuronalen Netzwerks für Deep Learning
Im Folgenden finden Sie fünf Beispiele dafür, wie neuronale Netzwerke für Deep Learning verwendet werden können:
1. Prognosen in der Finanzwelt
In der Finanzwirtschaft wird Deep Learning eingesetzt, um Vorhersagen über Aktienkurse, Währungen, Optionen und mehr zu treffen. Anhand der vergangenen Wertentwicklung von Aktien, Non-Profit-Kennzahlen und Jahresrenditen treffen die Anwendungen Vorhersagen, die Finanzmanagern helfen, Marktprognosen in Echtzeit zu stellen.
2. Autonome Fahrzeuge
Auf der Grundlage von Daten, die in Echtzeit von über 1 Million Fahrzeugen gesammelt wurden, verwendet Tesla neuronale Netzwerke, um autonome Fahrzeuge bei der Navigation durch Ampeln und komplexe Straßenverläufe zu unterstützen und eine optimale Strecke zu finden. Das System nutzt Daten von Sensoren, Kameras und Radargeräten, um Personen, Objekte und andere Fahrzeuge im Umfeld des Fahrzeugs zu erkennen.
3. Analyse des Benutzerverhaltens
Neuronale Netzwerke verarbeiten und analysieren große Mengen an Inhalten, die von Benutzern auf sozialen Medien, Websites und mobilen Anwendungen generiert werden. Die daraus gewonnenen wertvollen Erkenntnisse werden genutzt, um gezielte Werbekampagnen zu entwickeln, die auf den Vorlieben, den Aktivitäten und dem Kaufverhalten der Benutzer basieren.
4. Diagnose und Therapie
Neuronale Netzwerke werden zunehmend im Gesundheitswesen eingesetzt, um lebensbedrohliche Krankheiten wie Krebs zu erkennen, chronische Krankheiten zu behandeln und Anomalien mithilfe medizinischer Bildgebung zu erkennen.
5. Polizeiliche Überwachung
Zwar ist der Einsatz von Deep Learning für diesen Zweck umstritten, dennoch nutzen einige Strafverfolgungsbehörden diese Technologie, um Verbrechen aufzudecken und zu verhindern. In diesen Fällen gleichen konvolutionale neuronale Netzwerke (Convolutional Neural Networks, CNNs) mithilfe von Algorithmen zur Gesichtserkennung menschliche Gesichter mit riesigen Mengen digitaler Bilder ab. So können sie ungewöhnliches Verhalten erkennen, Warnungen über verdächtige Aktivitäten versenden oder bekannte Flüchtige identifizieren.
4 Deep-Learning-Tools für den Aufbau neuronaler Netzwerke
Mit Deep-Learning-Tools lassen sich die Entwicklung von Prototypen beschleunigen, die Modellgenauigkeit erhöhen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl der beliebtesten Optionen:
1. TensorFlow
TensorFlow, eines der am weitesten verbreiteten Deep-Learning-Frameworks, ist eine auf Python basierende Open-Source-Bibliothek, die von Google entwickelt wurde, um Deep-Learning-Anwendungen effizient zu trainieren.
TensorFlow wurde in C++ mit NVIDIAs GPU-Programmiersprache CUDA geschrieben und umfasst Support für mehrere GPUs, Graphen-Visualisierung und Warteschlangen. Darüber hinaus unterstützt es Sprachen wie Java, Python, R und Go für die Erstellung von Wrapper-Bibliotheken und zeichnet sich durch eine hervorragende Dokumentation, äußerst hilfreiche Anleitungen und eine aktive Community aus.
2. Keras
Keras ist eine benutzerfreundliche Deep-Learning-API, bei deren Entwicklung vor allem die Geschwindigkeit im Mittelpunkt stand. Mit dieser API lassen sich schnell und effizient hochentwickelte neuronale Netzwerke erstellen. Keras ist in Python geschrieben und unterstützt Multi-GPU-Parallelität, verteiltes Training, Multi-Input- und Multi-Output-Training sowie mehrere Deep-Learning-Backends, einschließlich Support für konvolutionale und rekurrente Netzwerke.
Keras wird mit einer umfangreichen Dokumentation und Entwicklerhandbüchern ausgeliefert und lässt sich nahtlos in TensorFlow integrieren. Die API dient als vereinfachte Schnittstelle zur komplexeren grafischen Benutzeroberfläche von TensorFlow.
3. Caffe
Das von Berkeley AI Research (BAIR) mit Beiträgen aus der Community entwickelte Deep-Learning-Framework Caffe wird üblicherweise zur Modellierung von konvolutionalen neuronalen Netzwerken für die visuelle Erkennung verwendet. Caffe ist für seine Geschwindigkeit bekannt und kann mit einer einzigen NVIDIA-GPU über 60 Millionen Bilder pro Tag verarbeiten.
Caffe unterstützt sowohl CPUs als auch GPUs sowie mehrere Programmierschnittstellen, darunter C, C++ und Python, und kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden – von akademischen Forschungsprojekten bis hin zu groß angelegten Unternehmensanwendungen.
4. Torch und PyTorch
Torch ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das schnellen und effizienten GPU-Support bietet. Es verwendet die Skriptsprache LuaJIT mit einer zugrunde liegenden C/CUDA-Implementierung für die GPU-Programmierung. Das Framework bietet mehrere Algorithmen für Deep-Learning-Anwendungen in den Bereichen Computer Vision (Maschinelles Sehen), Signalverarbeitung sowie Video- und Bildverarbeitung.
PyTorch, eine in C++, CUDA und Python geschriebene Version von Torch, ist eine Portierung auf Torch für den Aufbau von tiefen neuronalen Netzwerken, die den Prozess weniger komplex macht. Sie wird in der Regel für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision verwendet.
Was ist ein tiefes neuronales Netzwerk?
Deep Learning, ebenfalls ein Teilbereich des maschinellen Lernens, setzt Algorithmen ein, um Muster in komplexen Daten zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen. Im Gegensatz zu Algorithmen des maschinellen Lernens, die beschriftete Datensätze benötigen, können Deep-Learning-Netzwerke mit unüberwachtem Lernen (das keine beschrifteten Datensätze benötigt) trainiert werden. So können sie eine Merkmalsextraktion durchführen, ohne auf menschliche Eingaben angewiesen zu sein.
Die Bezeichnung „Deep Learning“ rührt daher, dass im Deep-Learning-Modell mehrere verborgene Schichten genutzt werden. Während ein einfaches neuronales Netzwerk aus einer Eingabe-, einer Ausgabe- und einer verborgenen Zwischenschicht besteht, hat ein tiefes neuronales Netzwerk mehrere verborgene Verarbeitungsschichten.
Durch diese zusätzlichen Schichten können Deep-Learning-Systeme Vorhersagen mit größerer Genauigkeit treffen. Im Vergleich zu einem einfacheren neuronalen Netzwerk benötigen sie jedoch Millionen von Beispieldatenpunkten und Hunderte von Trainingsstunden.
Siehe auch: Deep Learning versus maschinelles Lernen
Neuronale Netzwerke versus tiefe neuronale Netzwerke: Worin besteht der Unterschied?
Ein tiefes neuronales Netzwerk ist eine kompliziertere Form eines neuronalen Netzwerks. Während neuronale Netzwerke ein einzelnes Ergebnis liefern, z. B. ein Wort, eine Lösung oder eine Aktion, erstellen tiefe Netzwerke eine globale Lösung auf der Grundlage aller eingegebenen Daten.
Da es mehrere Schichten beinhaltet, dauert das Training eines tiefen neuronalen Netzwerks zwar länger als das eines neuronalen Netzwerks, aber dafür bietet es eine höhere Performance, Effizienz und Genauigkeit.
Ein neuronales Netzwerk umfasst Komponenten wie Neuronen, Verbindungen, Weitergabefunktionen, Lernrate und Gewichtung. Im Gegensatz dazu besteht ein Deep-Learning-Netzwerk in der Regel aus einer Hauptplatine, Prozessoren (CPU oder GPU), großen Mengen an RAM und einer großen Stromversorgungseinheit (PSU) für die Verarbeitung komplexer Deep-Learning-Funktionen und umfangreicher Datensätze.
Zu den Arten der Architektur neuronaler Netzwerke gehören Feed-Forward-, rekurrente und symmetrisch verbundene neuronale Netzwerke, während zu den Deep-Learning-Typen unüberwachte vortrainierte, konvolutionale, rekurrente und rekursive neuronale Netzwerke gehören.
Siehe auch: Maschinelles Lernen versus KI
Weshalb werden neuronale Netzwerke mit GPUs schneller ausgeführt?
CPUs sind leistungsstark und vielseitig. Ihre Fähigkeit, Aufgaben in einer sequenziellen Reihenfolge auszuführen, ermöglicht es ihnen, zwischen den vielen Aufgaben der allgemeinen Datenverarbeitung beliebig hin und her zu wechseln. Allerdings bedeutet dies, dass sie bei jeder Aufgabe mehrere Wege zurücklegen müssen, um Daten in den und aus dem Speicher zu übertragen.
Neuronale Netzwerke benötigen einen hohen Durchsatz, um große Datenmengen nahezu in Echtzeit präzise zu verarbeiten. Im Vergleich zu CPUs bieten GPUs eine höhere Speicherbandbreite, einen schnelleren Speicherzugriff und die notwendige Parallelität, um die Hochleistungsanforderungen eines neuronalen Netzwerks zu erfüllen.
Dank der Parallelität können sie mehrere Aufgaben gleichzeitig erledigen. Eine GPU kann z. B. aktuelle Matrixblöcke verarbeiten, während sie weitere Blöcke aus dem Systemspeicher abruft, anstatt eine Aufgabe nach der anderen zu erledigen, wie es bei einer CPU der Fall ist.
Dadurch eignet sie sich perfekt für die Architektur des neuronalen Netzwerks, da Aufgaben und Workloads mit denselben Operationen für eine schnellere und effizientere Verarbeitung auf mehrere GPU-Cores verteilt werden können.
Da neuronale Netzwerke für eine bessere Genauigkeit umfangreiche und komplexe Daten benötigen, kann das Training mehrere Tage bis Wochen dauern. Eine Hochleistungs-Performance wird extrem wichtig, wenn größere kontinuierliche Datensätze zur Erweiterung und Verfeinerung des neuronalen Netzwerks verwendet werden.
Beschleunigung von Deep-Learning-Workflows mit AIRI//S
Deep-Learning-Algorithmen führen unzählige komplexe Berechnungen mit riesigen Datenmengen durch, um zu lernen und Merkmale zu extrahieren. Da die Nachfrage nach Big-Data und KI steigt, sind GPUs und Parallelverarbeitung unerlässlich geworden, um die Lernzeiten von Deep-Learning-Anwendungen zu verkürzen.
Pure Storage® und NVIDIA haben gemeinsam die moderne KI-Infrastruktur AIRI//S™ entwickelt. AIRI//S basiert auf Pure FlashBlade//S® und der DGX A100-GPU von NVIDIA, einer für Deep Learning entwickelten und optimierten GPU der nächsten Generation. Mit einer schnellen, einfachen und zukunftssicheren Infrastruktur vereinfacht AIRI//S die KI auf breiter Basis.
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