پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت 13: چرا GPU برای هوش مصنوعی این‌قدر مهم است؟

وقتی درباره هوش مصنوعی مدرن صحبت می‌کنیم، یکی از نام‌هایی که تقریباً همیشه شنیده می‌شود GPU است.

شاید این سؤال برای شما هم پیش آمده باشد:

چرا شرکت‌های بزرگ فناوری برای توسعه مدل‌هایی مثل ChatGPT از GPU استفاده می‌کنند؟ چرا CPUهای معمولی برای این کار کافی نیستند؟

در قسمت قبل از مجموعه «پشت پرده هوش مصنوعی» گفتیم که مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی برای اجرا و پردازش به سخت‌افزارهای قدرتمند نیاز دارند.

اما دلیل اهمیت GPU فقط قدرت بیشتر نیست؛ بلکه به نوع محاسباتی مربوط می‌شود که هوش مصنوعی انجام می‌دهد.

تفاوت اصلی CPU و GPU چیست؟

برای درک اهمیت GPU، ابتدا باید تفاوت آن با CPU را بدانیم.

CPU یا واحد پردازش مرکزی همان پردازنده‌ای است که در کامپیوترها، لپ‌تاپ‌ها و بسیاری از دستگاه‌های دیجیتال استفاده می‌شود.

CPU برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف طراحی شده است؛ از اجرای برنامه‌ها گرفته تا مدیریت سیستم‌عامل و انجام محاسبات مختلف.

این پردازنده معمولاً تعداد محدودی هسته قدرتمند دارد که می‌توانند وظایف پیچیده را با سرعت بالا انجام دهند.

اما هوش مصنوعی معمولاً با نوع دیگری از محاسبات روبه‌رو است.

چرا هوش مصنوعی به پردازش موازی نیاز دارد؟

مدل‌های هوش مصنوعی، مخصوصاً مدل‌های زبانی بزرگ، شامل میلیاردها پارامتر هستند.

در زمان آموزش یا اجرای این مدل‌ها، حجم بسیار زیادی از عملیات ریاضی باید انجام شود.

بخش زیادی از این عملیات‌ها مشابه یکدیگر هستند؛ برای مثال:

• ضرب و جمع تعداد زیادی عدد
• پردازش ماتریس‌های بزرگ
• محاسبه ارتباط بین پارامترها

این محاسبات باید بارها و بارها تکرار شوند.

اینجاست که پردازش موازی اهمیت پیدا می‌کند.

به جای اینکه محاسبات یکی پس از دیگری انجام شوند، بهتر است تعداد زیادی از آن‌ها هم‌زمان پردازش شوند.

GPU چگونه به هوش مصنوعی کمک می‌کند؟

GPU یا واحد پردازش گرافیکی در ابتدا برای پردازش تصاویر و اجرای بازی‌های کامپیوتری توسعه پیدا کرد.

اما ساختار آن یک ویژگی مهم داشت:

توانایی انجام تعداد زیادی محاسبه مشابه به‌صورت هم‌زمان.

GPU معمولاً شامل هزاران هسته کوچک‌تر است که می‌توانند حجم زیادی از عملیات را در کنار هم پردازش کنند.

این ویژگی دقیقاً همان چیزی است که مدل‌های هوش مصنوعی به آن نیاز دارند.

به زبان ساده:

CPU شبیه یک متخصص است که چند کار پیچیده را با دقت انجام می‌دهد.

GPU شبیه یک تیم بزرگ است که می‌تواند تعداد زیادی کار مشابه را هم‌زمان انجام دهد.

نقش GPU در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی چیست؟

در زمان آموزش یک مدل هوش مصنوعی، مدل باید میلیون‌ها یا میلیاردها بار پیش‌بینی انجام دهد و خطاهای خود را کاهش دهد.

در هر مرحله، مقدار زیادی محاسبه روی پارامترهای مدل انجام می‌شود تا مدل بتواند الگوهای بهتر و دقیق‌تری یاد بگیرد.

اگر این فرآیند با سخت‌افزار معمولی انجام شود، ممکن است آموزش یک مدل بزرگ ماه‌ها یا حتی سال‌ها طول بکشد.

اما GPUها با افزایش سرعت محاسبات، این زمان را به شکل قابل توجهی کاهش می‌دهند.

به همین دلیل، مراکز تحقیقاتی و شرکت‌های بزرگ هوش مصنوعی از هزاران GPU برای آموزش مدل‌های پیشرفته استفاده می‌کنند.

آیا GPU باعث باهوش‌تر شدن مدل می‌شود؟

خیر.

یکی از برداشت‌های اشتباه این است که GPU خودش باعث افزایش هوش یک مدل می‌شود.

اما GPU فقط یک ابزار محاسباتی است.

این سخت‌افزار باعث می‌شود مدل سریع‌تر آموزش ببیند یا پاسخ‌ها را سریع‌تر تولید کند، اما چیزی به دانش یا توانایی درک مدل اضافه نمی‌کند.

هوش مدل به عواملی مانند:

• معماری شبکه عصبی
• داده‌های آموزشی
• روش آموزش
• تعداد و کیفیت پارامترها

وابسته است.

چرا GPU به یک بخش مهم از صنعت AI تبدیل شده است؟

با رشد مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی، نیاز به پردازش سریع‌تر نیز افزایش پیدا کرده است.

مدل‌هایی که امروزه استفاده می‌کنیم، بسیار بزرگ‌تر از نسل‌های قبلی هستند و اجرای آن‌ها بدون سخت‌افزار مناسب بسیار دشوار خواهد بود.

به همین دلیل، GPUها به یکی از مهم‌ترین زیرساخت‌های انقلاب هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند.

جمع‌بندی

پس پاسخ سؤال «چرا GPU برای هوش مصنوعی مهم است؟» این است:

زیرا مدل‌های هوش مصنوعی به حجم عظیمی از محاسبات موازی نیاز دارند و GPUها برای انجام همین نوع پردازش طراحی شده‌اند.

CPUها برای کارهای عمومی و پردازش‌های متنوع عالی هستند، اما GPUها به دلیل توانایی پردازش هم‌زمان تعداد زیادی عملیات، نقش مهمی در آموزش و اجرای مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی دارند.

البته GPU باعث باهوش‌تر شدن مدل نمی‌شود؛ بلکه فقط امکان انجام محاسبات سنگین را با سرعت بیشتر فراهم می‌کند.

در قسمت بعدی مجموعه «پشت پرده هوش مصنوعی» بررسی می‌کنیم که اگر GPU فقط محاسبات را سریع‌تر انجام می‌دهد، پس مدل هوش مصنوعی هنگام آموزش دقیقاً چه چیزی یاد می‌گیرد؟

نظر شما چیست؟
به نظر شما آینده هوش مصنوعی بیشتر به پیشرفت الگوریتم‌ها وابسته است یا افزایش قدرت سخت‌افزارها؟

درباره فیلاگر | جامعه هوش مصنوعی ایران

فیلاگر، جامعه هوش مصنوعی ایران، مرجعی برای آموزش، تحلیل و بررسی فناوری‌های نوین هوش مصنوعی است. در مجموعه «پشت پرده هوش مصنوعی» تلاش می‌کنیم مفاهیم پیچیده AI را با زبانی ساده برای علاقه‌مندان فارسی‌زبان توضیح دهیم.

پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۱
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۲
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۳
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۴
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۵
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۶
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۷
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۸
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۹
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۱۰
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۱۱
پشت پرده هوش مصنوعی | قسمت ۱۲