GPU — один из главных двигателей развития искусственного интеллекта. Графические процессоры идеально подходят для параллельных матричных операций, на которых держится обучение и инференс нейросетей.
Короткое определение
GPU — это графический процессор, оптимизированный для выполнения миллионов параллельных вычислений, что делает его ключевым инструментом для обучения и работы ИИ.
Подробное объяснение
GPU изначально создавались для рендеринга графики, но их архитектура идеально подошла задачам нейросетей: матричные умножения, операции над тензорами, параллельная обработка огромных массивов данных.
В отличие от CPU, которые выполняют задачи последовательно, GPU могут обрабатывать тысячи потоков одновременно. Это ускоряет обучение моделей на порядки.
NVIDIA стала лидером индустрии благодаря CUDA, Tensor Cores и экосистеме для ML. Высокий спрос на GPU сформировал целую отрасль вокруг облачных серверов и AI-кластеров.
Большие модели — GPT, Claude, Llama, YandexGPT, GigaChat — обучаются на кластерах из тысяч GPU, соединённых в высокоскоростные вычислительные сети.
В инференсе GPU обеспечивают высокую скорость, но постепенно уступают часть задач NPU и специализированным чипам.
Примеры использования
- Обучение больших нейросетей.
- Инференс мультимодальных моделей.
- Рендеринг изображений и 3D-графики.
- Разработка и тестирование LLM локально.
- Промышленные вычислительные кластеры.
Связанные термины
- TPU
- NPU
- Tensor Cores
- Квантизация
- Инференс