Mengapa GPU untuk Beban Kerja Kecerdasan Buatan

AI melakukan perhitungan yang sama pada jutaan angka. GPU sangat unggul untuk hal ini karena dapat menjalankan sangat banyak operasi tersebut secara bersamaan.

CPU memiliki beberapa inti cepat untuk tugas yang beragam. GPU menggantikannya dengan ribuan inti yang lebih sederhana dan dibuat untuk paralelisme mentah.

Pelatihan dan inferensi sebagian besar terdiri dari perkalian matriks dan operasi per elemen. Inilah pola teratur yang sangat disukai GPU.

Menjumlahkan dua vektor besar berarti melakukan jutaan penjumlahan independen. Masing-masing dapat berjalan pada utas GPU sendiri tanpa menunggu.

GPU mungkin memulai setiap tugas sedikit lebih lambat, tetapi dapat menyelesaikan sangat banyak tugas secara bersamaan. Keuntungannya terlihat pada total throughput.

GPU memasok inti-intinya dengan memori yang sangat lebar dan cepat. Bandwidth tinggi memastikan ribuan utas selalu memperoleh data.

Keuntungan terbesar diperoleh ketika pekerjaan berukuran besar dan seragam. Pekerjaan kecil atau yang memiliki banyak percabangan mungkin berjalan lebih baik pada CPU.

Mojo bertujuan memungkinkan penulisan kode CPU dan GPU dalam satu bahasa. Anda menyatakan gagasan paralelnya sekali, lalu menargetkan perangkat yang sesuai.

Python biasanya mengalihkan pekerjaan ke pustaka GPU yang bagian dalamnya tidak dapat dilihat. Mojo memungkinkan Anda menulis kernel cepat itu sendiri dalam kode yang mudah dibaca.

Bayangkan satu instruksi diberikan kepada ribuan worker, masing-masing pada irisan datanya sendiri. Itulah kekuatan utama GPU.

GPU hanya membantu jika Anda membuatnya tetap sibuk dan terus mendapat pasokan data. Perpindahan data yang buruk dapat menghapus keuntungannya, jadi bentuk beban kerja penting.

GPU menukar beberapa inti cepat dengan ribuan inti sederhana, sehingga perhitungan tensor besar yang seragam dapat berjalan secara paralel dengan throughput yang sangat tinggi. 🚀