Dlaczego układy GPU są tak istotne dla SI?

Układy GPU (Graphics Processing Units) stanowią podstawę przetwarzania SI, odgrywając coraz ważniejszą rolę w centrach przetwarzania danych. Zapewniając najwyższą wydajność na potrzeby szkolenia i inferencji sztucznej inteligencji, układy GPU zaostrzają apetyty firm i skłaniają je do inwestowania w nowe pamięci masowe i moce obliczeniowe. Pod tym względem rekordowa inwestycja Microsoftu (4 mld euro) w rozwój infrastruktury chmury i sztucznej inteligencji nowej generacji we Francji zapewni temu krajowi wydajność na poziomie 25 000 GPU najnowszej generacji do końca 2025 roku.

Ale czym jest układ GPU? Czym różni się od CPU? Jakie ma praktyczne zastosowania? Spieszymy z wyjaśnieniem.

Czym jest układ GPU?

GPU to procesor szeroko wykorzystywany w centrach przetwarzania danych do intensywnych obliczeń, takich jak modelowanie i symulacje w takich dziedzinach jak efekty specjalne wideo, badania naukowe, inżynieria, finanse i meteorologia. Ich równoległa architektura umożliwia znaczne przyspieszenie tych obliczeń w porównaniu z tradycyjnymi procesorami (CPU).

Czym jest układ CPU?

CPU (Central Processing Unit) to centralna jednostka przetwarzania. Dla komputera jest to element najbliższy ludzkiemu mózgowi. Znany również jako procesor, układ CPU jest jedną z najważniejszych części komputera. Umożliwia wymianę danych między wszystkimi podzespołami komputera. Procesor pobiera informacje przechowywane w pamięci RAM lub na dysku twardym, przetwarza je, a następnie wyświetla wynik na ekranie. Jak widać, bez procesora komputer nie może „myśleć”, a zatem nie może działać. W obliczu zapotrzebowania na coraz większą szybkość, procesory znacznie ewoluowały od czasu ich powstania, a dziś mamy procesory zdolne do wykonywania wielu zadań w tym samym czasie, z niemal natychmiastowymi wynikami.

GPU: jakie ma praktyczne zastosowania?

• Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe: Centra przetwarzania danych wykorzystują układy GPU do akceleracji zadań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym (ML), w tym do szkolenia i inferencji głębokich sieci neuronowych. Układy GPU są szczególnie wydajne w wykonywaniu obliczeń na dużych zbiorach danych, co czyni je popularnym wyborem dla zastosowań związanych z głębokim uczeniem.

• Wirtualizacja układów GPU: Wirtualizacja GPU umożliwia efektywne współdzielenie zasobów GPU pomiędzy kilkoma maszynami wirtualnymi, co jest przydatne w środowiskach chmury obliczeniowej, gdzie kilku użytkowników może potrzebować dostępu do mocy obliczeniowej GPU jednocześnie i w oderwaniu od siebie.

• Przetwarzanie wideo i grafiki: Układy GPU są wykorzystywane do akceleracji przetwarzania wideo i grafiki w centrach przetwarzania danych, na przykład do renderowania treści multimedialnych w czasie rzeczywistym, strumieniowania wideo w wysokiej rozdzielczości oraz zastosowań związanych z wirtualną i rozszerzoną rzeczywistością.

• Obliczenia naukowe i symulacje: Układy GPU są również wykorzystywane w obliczeniach naukowych i symulacjach, takich jak modelowanie klimatu, badania fizyki cząstek elementarnych, bioinformatyka, projektowanie leków i badania kliniczne.

Układy GPU odgrywają zatem kluczową rolę w centrach przetwarzania danych, zapewniając wysoką wydajność obliczeniową, przyspieszając zadania SI i ML oraz ułatwiając przetwarzanie wideo i grafiki, a także obliczenia naukowe i zastosowania symulacyjne. W ramach rozwoju naszych kampusów „IA-Ready” wspieramy naszych klientów we wdrażaniu układów GPU.