Mentre le CPU sono in grado di elaborare molte attività generali in modo rapido e sequenziale, le GPU utilizzano il calcolo parallelo per suddividere problemi enormemente complessi in più calcoli simultanei di minori dimensioni. Ciò le rende ideali per gestire i processi di calcolo distribuiti su larga scala che sono necessari per il machine learning.
In questo articolo confronteremo le differenze tra una CPU e una GPU, nonché le applicazioni per ciascuna di esse nell’ambito del machine learning, delle reti neurali e del deep learning.
Che cos’è una CPU?
Un’unità di elaborazione centrale, o CPU, è un processore che elabora le istruzioni di base di un computer, come le funzioni aritmetiche e logiche, e le operazioni di I/O. In genere si tratta di un piccolo ma potente chip integrato nella scheda madre del computer.
La CPU è considerata il cervello del computer perché interpreta ed esegue la maggior parte delle sue istruzioni hardware e software.
I componenti standard di una CPU comprendono uno o più core, la cache, l’unità di gestione della memoria (MMU), nonché il clock e l’unità di controllo della CPU. Tutti questi componenti lavorano insieme per consentire al computer di eseguire più applicazioni contemporaneamente.
Il core è l’architettura centrale della CPU, dove vengono eseguiti tutti i calcoli e la logica.
In passato le CPU erano a singolo core, ma oggi sono multicore, cioè dotate di due o più processori per migliorare le performance. Una CPU elabora le attività in modo sequenziale e le suddivide tra i vari core per abilitare il multitasking.
Che cos’è una GPU?
Una GPU, o unità di elaborazione grafica, è un processore per computer che utilizza calcoli accelerati per eseguire il rendering intensivo di immagini e grafica ad alta risoluzione. Sebbene siano state originariamente progettate per il rendering di immagini, video e animazioni 2D e 3D su un computer, oggi le GPU sono utilizzate in applicazioni che vanno ben oltre l’elaborazione grafica, tra cui gli analytics dei Big Data e il machine learning. Questo tipo di calcolo viene spesso definito “GPGPU” o “General Purpose GPU”.
Le GPU funzionano in modo simile alle CPU e contengono componenti simili (ad esempio, core, memoria e così via). Possono essere integrate nella CPU o essere separate dalla CPU e dotate di una propria RAM.
Le GPU utilizzano il calcolo parallelo, dividendo le attività in attività secondarie più piccole che vengono distribuite tra numerosi processori nella GPU. In questo modo si ottiene un’elaborazione più rapida delle attività di calcolo specializzate.
CPU e GPU a confronto: qual è la differenza?
La differenza fondamentale tra GPU e CPU risiede nel fatto che le CPU sono ideali per eseguire rapidamente operazioni sequenziali, mentre le GPU utilizzano l’elaborazione parallela per eseguire le attività simultaneamente con velocità ed efficienza maggiori.
Le CPU sono processori di uso generale in grado di gestire quasi tutti i tipi di calcolo. Sono in grado di allocare una potenza elevata per eseguire il multitasking tra diversi set di istruzioni lineari allo scopo di velocizzare l’esecuzione di tali istruzioni.
Sebbene le CPU siano in grado di eseguire operazioni sequenziali su calcoli complessi in modo rapido ed efficiente, sono meno efficienti nell’elaborazione parallela di un’ampia gamma di attività.
Le GPU sono eccellenti nel gestire calcoli specializzati e possono avere migliaia di core in grado di eseguire operazioni parallele su più data point. Grazie all’esecuzione in batch delle istruzioni e all’invio di enormi quantità di dati a volumi elevati, possono velocizzare i workload oltre le funzionalità di una CPU.
In questo modo, le GPU accelerano notevolmente attività specializzate come il machine learning, gli analytics dei dati e altre applicazioni di intelligenza artificiale (AI).
Come funziona una GPU?
Mentre le CPU dispongono in genere di un numero inferiore di core che funzionano ad alta velocità, le GPU hanno molti core di elaborazione che operano a bassa velocità. Quando riceve l’assegnazione di un’attività, una GPU la divide in migliaia di attività secondarie più piccole e le elabora in modo simultaneo, anziché seriale.
Nel rendering grafico, le GPU gestiscono calcoli matematici e geometrici complessi per creare effetti visivi e immagini realistiche. Le istruzioni devono essere eseguite simultaneamente per disegnare e ridisegnare immagini centinaia di volte al secondo allo scopo di offrire un’esperienza visiva fluida.
Le GPU eseguono anche l’elaborazione dei pixel, un processo complesso che richiede un’enorme quantità di potenza di elaborazione per eseguire il rendering di più livelli e creare le complesse texture necessarie per una grafica realistica.
Grazie a questo elevato livello di potenza di elaborazione, le GPU sono indicate per il machine learning, l’intelligenza artificiale e altre attività che richiedono centinaia o migliaia di calcoli complessi. I team possono aumentare la capacità di calcolo con cluster di calcolo a performance elevate aggiungendo più GPU per nodo in grado di dividere le attività in migliaia di attività secondarie più piccole e di elaborarle tutte contemporaneamente.
CPU e GPU a confronto per il machine learning
Il machine learning è una forma di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi e dati storici per identificare modelli e prevedere risultati con un intervento umano minimo o nullo. Il machine learning richiede l’immissione di grandi dataset continui per migliorare la precisione dell’algoritmo.
Sebbene le CPU non siano considerate altrettanto efficienti per i processi di machine learning data-intensive, sono comunque convenienti nelle situazioni in cui la GPU non è indicata.
Tali casi d’uso includono algoritmi di machine learning, come i dati delle serie temporali, che non richiedono il calcolo parallelo, e i sistemi di raccomandazione per la formazione che necessitano di un’elevata quantità di memoria per l’integrazione dei livelli. Alcuni algoritmi sono inoltre ottimizzati per l’uso delle CPU rispetto alle GPU.
Maggiore è la quantità di dati, migliore e più veloce è l’apprendimento di un algoritmo di machine learning. La tecnologia delle GPU si è evoluta al di là dell’elaborazione grafica a performance elevate per essere applicata ai casi d’uso che richiedono l’elaborazione di dati ad alta velocità e calcoli paralleli. Di conseguenza, le GPU forniscono l’elaborazione parallela necessaria per supportare i processi complessi in più passaggi del machine learning.
CPU e GPU a confronto per le reti neurali
Le reti neurali apprendono da enormi quantità di dati nel tentativo di simulare il comportamento del cervello umano. Durante la fase di addestramento, una rete neurale analizza i dati in ingresso e li confronta con dati standard, in modo da poter formulare previsioni.
Poiché le reti neurali utilizzano principalmente enormi dataset, il tempo di addestramento può aumentare man mano che il volume dei dataset cresce. Sebbene sia possibile addestrare reti neurali su scala ridotta utilizzando le CPU, queste ultime diventano meno efficienti nell’elaborazione di elevati volumi di dati, causando un aumento del tempo di addestramento man mano che vengono aggiunti altri livelli e parametri.
Le reti neurali costituiscono la base del deep learning (una rete neurale con tre o più livelli) e sono progettate per essere eseguite in parallelo, con ogni attività eseguita in modo indipendente dall’altra. Questo rende le GPU più adatte all’elaborazione degli enormi dataset e dei complessi dati matematici usati per l’addestramento delle reti neurali.
CPU e GPU a confronto per il deep learning
Un modello di deep learning è una rete neurale con tre o più livelli. I modelli di deep learning hanno architetture altamente flessibili che consentono loro di apprendere direttamente da dati raw. L’addestramento delle reti di deep learning con elevati dataset può aumentare la loro precisione predittiva.
Le CPU sono meno efficienti delle GPU per il deep learning perché elaborano le attività sequenzialmente, una alla volta. Man mano che si utilizzano più data point per l’input e la previsione, diventa più difficile per una CPU gestire tutte le attività associate.
Il deep learning richiede velocità e performance elevate, e i modelli apprendono più rapidamente quando tutte le operazioni vengono elaborate contemporaneamente. Grazie alle migliaia di core di cui dispongono, le GPU sono ottimizzate per l’addestramento di modelli di deep learning e possono elaborare più attività parallele fino a tre volte più velocemente di una CPU.
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