Alors qu’un processeur central peut traiter de nombreuses tâches générales de manière rapide et séquentielle, un processeur graphique utilise le traitement parallèle pour décomposer des problèmes très complexes en plusieurs calculs plus petits effectués simultanément. Ce dernier est donc parfaitement adapté à la gestion des processus de calcul massivement distribués et nécessaires à l’apprentissage machine.
Dans cet article, nous nous intéresserons aux différences entre ces deux types de processeur et à leurs applications dans le domaine de l’apprentissage machine, des réseaux neuronaux et du deep learning
Qu’est-ce qu’un processeur central ?
Un processeur central (CPU, Central Processing Unit) traite les instructions de base d’un ordinateur, comme les fonctions arithmétiques et logiques, ainsi que les opérations d’E/S. Il s’agit généralement d’une petite puce puissante intégrée dans la carte mère d’un ordinateur.
Le processeur central s’apparente au cerveau d’un ordinateur, car il interprète et exécute la plupart des instructions provenant du matériel et des logiciels.
Il inclut le plus souvent un ou plusieurs cœurs, un cache, une unité de gestion de mémoire, une unité d’horloge et une unité de contrôle. Tous ces composants fonctionnent ensemble pour permettre à l’ordinateur d’exécuter plusieurs applications en même temps.
Le cœur forme l’architecture principale, c’est là que sont réalisés tous les calculs et que le processus logique a lieu.
Auparavant, les processeurs centraux disposaient d’un seul cœur, ils en comptent désormais deux ou plus pour des performances accrues. Ils traitent plusieurs tâches à la fois de manière séquentielle, en les répartissant entre les multiples cœurs.
Qu’est-ce qu’un processeur graphique ?
Un processeur graphique (GPU, Graphic Processing Unit) utilise des calculs accélérés pour afficher des images et des graphismes complexes en haute résolution. Conçus à l’origine pour assurer le rendu d’images 2D et 3D, de vidéos et d’animations sur un ordinateur, les processeurs graphiques sont aujourd’hui utilisés dans des applications qui vont bien au-delà du traitement graphique, notamment dans les domaines de l’analytique du Big Data et de l’apprentissage machine. On fait souvent référence à cette technologie sous le terme de « GPGPU », pour « general-purpose processing on graphics processing units » (calcul générique sur processeur graphique).
Un processeur graphique fonctionne de manière similaire à un processeur central et contient des composants semblables (cœurs, mémoire, etc.). Il peut être intégré dans le processeur central ou être discret, il est alors monté séparément et dispose de sa propre mémoire vive.
Les processeurs graphiques utilisent le traitement parallèle, en divisant les tâches en sous-tâches plus petites et distribuées dans un grand nombre de cœurs. Le traitement est ainsi plus rapide, ce qui permet de réaliser des tâches spécialisées.
Processeur central et processeur graphique : quelle différence ?
Le processeur central est spécialisé dans la réalisation de tâches séquentielles à grande vitesse, tandis qu’un processeur graphique s’appuie sur le traitement parallèle pour réaliser des tâches simultanées encore plus rapidement et efficacement.
Un processeur central est polyvalent et peut effectuer presque tous les types de calculs. Sa grande puissance de calcul permet de réaliser simultanément plusieurs séries d’instructions linéaires plus rapidement.
Alors qu’un processeur central peut effectuer des tâches séquentielles liées à des calculs complexes de manière rapide et efficace, il est moins performant pour le traitement parallèle d’un large éventail de tâches.
Les processeurs graphiques traitent les calculs spécialisés de manière remarquable et peuvent avoir des milliers de cœurs exécutant des opérations en parallèle sur plusieurs points de données. En regroupant les instructions et en transmettant de grandes quantités de données à haut volume, ils peuvent accélérer les charges de travail au-delà des capacités d’un processeur central.
Les processeurs graphiques augmentent considérablement la rapidité d’exécution des tâches spécialisées dans le domaine de l’apprentissage machine, de l’analytique de données et d’autres applications d’intelligence artificielle (IA).
Comment fonctionne un processeur graphique ?
Dans un processeur central, les cœurs sont généralement moins nombreux et fonctionnent à grande vitesse, tandis que les processeurs graphiques possèdent de nombreux cœurs fonctionnant à faible vitesse. Lorsqu’il doit réaliser une tâche, un processeur graphique la divise en milliers de sous-tâches plus petites pour les traiter de manière simultanée et non en série.
Pour le rendu graphique, les processeurs graphiques effectuent des calculs mathématiques et géométriques complexes afin de créer des effets visuels et des images réalistes. Les instructions doivent être exécutées simultanément pour tracer et modifier les images des centaines de fois par seconde afin de créer une expérience fluide.
Les processeurs graphiques traitent également les pixels, un processus compliqué qui nécessite une puissance phénoménale pour afficher plusieurs couches et créer des textures complexes en vue d’obtenir des graphismes réalistes.
C’est grâce à leur importante puissance de traitement que les processeurs graphiques sont particulièrement bien adaptés à l’apprentissage machine, à l’IA et à d’autres tâches impliquant des centaines ou des milliers de calculs complexes. Les équipes peuvent augmenter les capacités de traitement avec des clusters de calcul haute performance, en ajoutant plusieurs processeurs graphiques par nœud qui diviseront les tâches en milliers de sous-tâches plus petites et les traiteront toutes en même temps.
Processeur central et processeur graphique pour l’apprentissage machine
L’apprentissage machine est une forme d’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des données historiques pour identifier des schémas et prédire des résultats avec peu pour pas d’intervention humaine. De larges jeux de données doivent continuellement être importés afin d’améliorer la précision de l’algorithme.
Même si les processeurs centraux ne sont pas aussi efficaces pour les processus d’apprentissage machine impliquant de grandes quantités de données, ils restent une option rentable lorsque l’utilisation d’un processeur graphique n’est pas idéale.
Cela peut être le cas pour les algorithmes d’apprentissage machine avec des données de série chronologiques qui ne nécessitent pas de traitement en parallèle, ou pour les systèmes de recommandation de formation qui ont besoin de beaucoup de mémoire pour l’intégration des couches. Certains algorithmes sont également optimisés pour utiliser des processeurs centraux ou des processeurs graphiques.
Plus il y a de données, plus l’algorithme d’apprentissage machine peut apprendre rapidement et efficacement. La technologie des processeurs graphique a évolué au-delà du traitement de graphismes haute performance, vers des cas d’utilisation qui nécessitent un traitement de données à grande vitesse et des calculs massivement parallèles. Les processeurs graphiques fournissent donc le traitement parallèle nécessaire pour soutenir les processus complexes à plusieurs étapes impliqués dans l’apprentissage machine.
Processeur central et processeur graphique pour les processus neuronaux
Les réseaux neuronaux s’appuient sur des quantités massives de données pour apprendre à simuler le comportement du cerveau humain. Pendant la phase d’apprentissage, un réseau neuronal analyse les données d’entrée et les compare à des données standard pour pouvoir formuler des prédictions et des prévisions.
Puisque les réseaux neuronaux fonctionnent principalement avec de larges jeux de données, la durée de l’apprentissage peut augmenter à mesure que ces ensembles évoluent. Les processeurs centraux permettent d’entraîner des réseaux neuronaux à plus petite échelle, mais ils sont moins efficaces pour traiter d’importants volumes de données et le délai d’apprentissage s’allonge avec l’ajout de couches et de paramètres.
Les réseaux neuronaux constituent la base du deep learning (un réseau neuronal à trois couches ou plus) et sont conçus pour fonctionner en parallèle, chaque tâche étant exécutée indépendamment des autres. Les processeurs graphiques sont donc mieux adaptés au traitement des énormes jeux et des données mathématiques complexes utilisés pour entraîner les réseaux neuronaux.
Processeurs et processeurs graphiques pour le deep learning
Les modèles de deep learning sont des réseaux neuronaux à trois couches ou plus. Ils ont des architectures très flexibles qui leur permettent d’apprendre directement à partir de données brutes. L’entraînement des réseaux de deep learning avec de grands jeux de données peut augmenter leur précision prédictive.
Dans ce domaine, les processeurs centraux sont moins performants que les processeurs graphiques, car ils traitent une tâche à la fois. Plus le nombre de points de données utilisés pour les entrées et les prévisions augmente, plus un processeur central aura de difficultés à gérer toutes les tâches associées.
Le deep learning nécessite une grande rapidité et des performances élevées. De plus, les modèles apprennent plus rapidement lorsque toutes les opérations sont traitées en même temps. Avec leurs milliers de cœurs, les processeurs graphiques sont optimisés pour l’entraînement des modèles de deep learning et peuvent traiter plusieurs tâches en parallèle jusqu’à trois fois plus rapidement qu’un processeur central.
Optimisation de l’apprentissage machine grâce à une infrastructure IA nouvelle génération
Les processeurs graphiques jouent un rôle important dans le développement des applications actuelles d’apprentissage machine. Plusieurs fabricants en proposent, mais NVIDIA est l’inventeur du processeur graphique et le leader en matière de matériel et de logiciel (CUDA).
AIRI//S™ est une infrastructure IA moderne, résultat de la collaboration entre Pure Storage® et NVIDIA. Elle repose sur les systèmes NVIDIA DGX nouvelle génération et la solution de stockage FlashBlade//S™ Pure Storage.
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