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深度学习为什么需要GPU服务器?如何选择
2021-11-18

深度学习为什么需要GPU服务器??

熟悉深度学习的人都知道,深度学习是需要训练的,所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别,而最终获得的数值并非是人工确定的数字,而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习,不断总结规律,计算机就可以实现像人一样思考。因而,更擅长并行计算和高带宽的GPU,则成了大家关注的重点。GPU云服务器具有超强的计算功能,可应用于海量数据处理方面的运算,如搜索、大数据推荐、智能输入法等。

下图对CPU与GPU中的逻辑架构进行了对比。其中Control是控制器、ALU算术逻辑单元、Cache是CPU内部缓存、DRAM就是内存。可以看到GPU设计者将更多的晶体管用作执行单元,而不是像CPU那样用作复杂的控制单元和缓存。从实际来看,CPU芯片空间的5%是ALU,而GPU空间的40%是ALU。这也是导致GPU计算能力超强的原因。

深度学习为什么需要GPU服务器?

为什么CPU不像GPU那样设计呢,这样计算能力也强悍了!

为什么?CPU要做得很通用。CPU需要同时很好的支持并行和串行操作,需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要支持复杂通用的逻辑判断,这样会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂,计算单元的比重被降低了。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。因此GPU的芯片比CPU芯片简单很多。

因为GPU的特点特别适合于大规模并行运算,GPU在“深度学习”领域发挥着巨大的作用, GPU可以平行处理大量琐碎信息。深度学习所依赖的是神经系统网络——与人类大脑神经高度相似的网络——而这种网络出现的目的,就是要在高速的状态下分析海量的数据。例如,如果你想要教会这种网络如何识别出猫的模样,你就要给它提供无数多的猫的图片。而这种工作,正是GPU芯片所擅长的事情。而且相比于CPU,GPU的另一大优势,就是它对能源的需求远远低于CPU。GPU擅长的是海量数据的快速处理。

将GPU加速器用于机器学习的早期用户包括诸多规模的网络和社交媒体公司,另外还有数据科学和机器学习领域中一流的研究机构。与单纯使用CPU的做法相比,GPU具有数以千计的计算核心、可实现10-100倍应用吞吐量,因此GPU已经成为数据科学家处理大数据的处理器。

而且就目前而言,越来越多的深度学习标准库支持基于GPU的深度学习加速,通俗点描述就是深度学习的编程框架会自动根据GPU所具有的线程/Core数,去自动分配数据的处理策略,从而达到优化深度学习的时间。而这些软件上的全面支持也是其它计算结构所欠缺的。

简单来看,选择GPU有四个重要参数:浮点运算能力、显存、数据传输与价格。对于很多科学计算而言,服务器性能主要决定于-GPU-的浮点运算能力。特别是对深度学习任务来说,单精浮点运算以及更低的半精浮点运算性能则更为重要。如果资金充足的情况下,可以选择应用NVLink技术单精计算性能高、显存大的GPU卡片。如果资金有限的话,则要仔细考量核心需求,选择性价比更高的GPU卡片。

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