Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle
Tunnista häpeilemättömän rinnakkaiset työkuormat.
Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle on ilmainen CUDA Academy-oppitunti CoddyKitissä. Tämä on oppitunti 4/4. Voit lukea koko oppitunnin alta ilmaiseksi ja harjoitella sen jälkeen käytännössä selaimessa sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla. Oppitunti kuuluu CUDA Academy-oppimispolkuun, ja edistymisesi synkronoituu verkon ja CoddyKit-sovelluksen välillä. CUDA Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Kaikki tehtävät eivät sovi GPU:lle
GPU:t ovat tehokkaita, mutta ne loistavat tietyntyyppisissä ongelmissa. Kun opitte tunnistamaan tämän rakenteen, säästätte paljon hukkaan menevää työtä. 🔍
Nolosti rinnakkaistuva työ
Unelmatapaus on nolosti rinnakkaistuva työ: kohteita on paljon, kaikki käsitellään samalla tavalla, eikä mikään kohde riipu toisesta.
Yksi operaatio monelle kohteelle
Jos voitte sanoa ”sovella tätä samaa vaihetta jokaiseen alkioon”, tehtävä sopii hyvin GPU:lle. Tämä säännöllinen rakenne sopii täydellisesti tuhansille säikeille.
for (int i = 0; i < n; i++)
out[i] = a[i] + b[i];Riippumattomuus on avain
Parhaissa GPU-tehtävissä työyksiköt ovat riippumattomia. Kun alkio 5 ei tarvitse alkion 4 tulosta, säikeet voivat suorittaa työnsä vapaasti odottamatta.
Jokaisen pikselin kirkastaminen
Kuvankäsittelysuodattimet sopivat tähän klassisesti: jokainen pikseli kirkastetaan tai sumennetaan itsenäisesti, joten miljoonia pikseleitä voidaan käsitellä samanaikaisesti. 🖼️
Laskentaa suurilla taulukoilla
Suurten vektorien ja matriisien yhteenlasku, skaalaus ja kertolasku sopivat tähän erinomaisesti. Jokainen tulos riippuu vain muutamasta syötteestä, mikä sopii täydellisesti rinnakkaisille ytimille.
Miksi syväoppiminen rakastaa GPU:ita
Neuroverkot ovat pääasiassa valtavia matriisikertolaskuja, joita toistetaan miljoonia kertoja. Tämä raskas ja säännöllinen laskenta sopii juuri GPU:lle.
Ongelmat, joita GPU inhoaa
Paljon riippuvuuksia sisältävät tehtävät, joissa jokainen vaihe tarvitsee edellisen vaiheen tuloksen, eivät sovi GPU:lle. Rinnakkain suoritettavaa työtä on vähän, joten ytimet jäävät toimettomiksi.
Haarautuva ja ennakoimaton logiikka
Runsaasti haarautumista ja epäsäännöllistä ohjausvuota sisältävä koodi aiheuttaa warpin hajaantumista, joten GPU menettää siinä suuren osan nopeusedustaan.
Huomioikaa tiedonsiirron kustannukset
Jopa täydellinen tehtävä voi epäonnistua, jos datan kopiointi GPU:lle maksaa enemmän kuin säästetty työ. Arvioikaa aina ensin tämä siirron aiheuttama lisäkustannus.
GPU-tarkistuslistanne
Kysykää: onko kohteita paljon, suoritetaanko niille sama operaatio ja onko niiden välillä vain vähän riippuvuuksia? Jos kyllä, GPU tuottaa todennäköisesti suuren hyödyn.
Pikakertaus
Testataan kykyänne tunnistaa GPU:lle sopiva työ.
Kertaus: GPU:lle sopivat ongelmat
GPU:t rakastavat nolosti rinnakkaistuvaa työtä: paljon kohteita, sama operaatio ja vähän riippuvuuksia. Huomioikaa tiedonsiirron kustannukset ja välttäkää haarautuvaa logiikkaa. 👍
Opi C++ tekoälytuutorin avulla — ilmaiseksi
Kirjoita ja suorita oikeaa koodia selaimessa, saa välitöntä apua tekoälytuutorilta ympäri vuorokauden ja jatka siitä, mihin jäit, verkossa tai sovelluksessa.
- Kurssit
- 30
- Oppitunnit
- 120
Usein kysytyt kysymykset
Onko oppitunti ”Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle” ilmainen?
Kyllä – oppitunnin ”Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle” koko tekstin voi lukea täällä verkossa ilmaiseksi. Jos haluat harjoitella interaktiivisesti sisäänrakennetulla koodieditorilla ja ympäri vuorokauden käytettävissä olevan tekoälytuutorin avulla sekä avata koko CUDA Academy-kurssin, päivitä CoddyKit PROhon. CUDA Academy-kurssilla on yhteensä 4 oppituntia.
Mitä opin oppitunnilla ”Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle”?
Tunnista häpeilemättömän rinnakkaiset työkuormat. Harjoittelet CUDA Academy-aihetta koodilla, jonka suoritat suoraan selaimessa. Ympäri vuorokauden käytettävissä oleva tekoälytuutori vastaa kysymyksiisi oppitunnin aikana.
Tarvitsenko kokemusta aloittaakseni CUDA Academy-opiskelun?
Aiempi kokemus ei ole tarpeen. CoddyKitin CUDA Academy-oppimispolku sopii vasta-alkajista edistyneisiin, joten voit aloittaa tästä tai alusta ja edetä omaan tahtiisi. Tämä on oppitunti 4/4.
Kuinka kauan ”Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle”-oppitunnin suorittaminen kestää?
Useimmat CoddyKitin oppitunnit kestävät noin 5–10 minuuttia. Jokainen oppitunti on lyhyt ja interaktiivinen, joten edistyt tasaisesti ja voit jatkaa siitä, mihin jäit – sekä verkossa että sovelluksessa.
Voinko kirjoittaa ja suorittaa koodia tällä CUDA Academy-oppitunnilla?
Kyllä. Jokainen CUDA Academy-oppitunti sisältää sisäänrakennetun koodieditorin, joten voit kirjoittaa ja suorittaa oikeaa koodia suoraan selaimessa ja saada välitöntä palautetta tekoälyltä – paikallista asennusta ei tarvita.
Kaikki tämän kurssin oppitunnit
- CPU ja GPU: viive vai läpimeno
- SIMT: sama käsky, monta säiettä
- Mitä CUDA oikeastaan on
- Ongelmat, jotka sopivat GPU:lle