Um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, müssen Sie künstlichen neuronalen Netzen beibringen, eine Vielzahl von Aufgaben zu erfüllen. Das bedeutet, dass Sie das Modell wahrscheinlich vielen Datensätzen aussetzen müssen, was für Ihre Hardware sehr anspruchsvoll sein kann. Ganz zu schweigen vom Zeitaufwand.

Sie sind darauf spezialisiert, viele Berechnungen gleichzeitig auszuführen, was Ihr System beschleunigt. Außerdem wird nicht die gesamte CPU beansprucht, wie es bei den anderen Methoden der Fall ist.

Die Verwendung von GPUs für Deep Learning bietet viele Vorteile. Dieses ausführliche Handbuch enthält alles, was Sie zu diesem Thema wissen möchten.

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Wichtige Begriffe

- GPU - steht für Graphics Processing Unit. Sie werden in der Regel zur Ausführung von Videospielen verwendet. Allerdings haben GPUs oft Hunderte von mehr Kernen als eine CPU, so dass sie mehrere Berechnungen gleichzeitig durchführen können.

- CPU - steht für Central Processing Unit. Sie enthält den Speicher eines Computers und ist die Hauptkomponente. Eine CPU ist für die Ausführung von Programmen zuständig. Man kann sie als das "Gehirn" des Computers betrachten.

- AI - steht für künstliche Intelligenz. Es handelt sich um ein Verfahren zur Entwicklung intelligenter Maschinen, die aus Daten "lernen" können. Sie suchen nach Mustern und wiederholen sie oder führen verschiedene andere Aufgaben aus.

- Deep Learning - ist eine Funktion in der KI, die es der KI ermöglicht, Entscheidungen zu treffen und Daten wie ein Mensch zu verarbeiten. Man kann es auch als tiefes neuronales Lernen oder neuronales Netzwerk bezeichnen. Mit Deep Learning kann KI zum Beispiel Gesichter erkennen, Algorithmen für soziale Medien ausführen und Bilder verarbeiten.

- VRAM - steht für Video-RAM. Es ist ein Maß dafür, wie viele Daten die GPU auf einmal verwalten kann. Die Menge des benötigten VRAM hängt davon ab, was Sie mit Ihrer KI vorhaben.

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Warum eine GPU für Deep Learning verwenden?

Grafikprozessoren eignen sich besser für das Lehren von KI, da sie eine große Menge an Daten gleichzeitig verarbeiten können. Auf diese Weise kann die KI Deep Learning besser durchführen und viel schneller wachsen als bei Verwendung einer CPU. Die Verwendung eines Grafikprozessors für Deep Learning hat noch weitere Vorteile:

GPUs haben eine größere Anzahl von Kernen, die es ihnen ermöglichen, viele Berechnungen gleichzeitig durchzuführen.

Deep Learning erfordert eine große Menge an Daten, die wiederum eine hohe Bandbreite benötigen. GPUs können mehr Speicher bereitstellen, sodass das Modell effizient ausgeführt werden kann.

GPUs sind besser für die Vermittlung von KI optimiert. Sie können sie effektiver für die Bewältigung Ihrer Aufgaben trainieren.

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Wie man einen GPU-Server für Deep Learning auswählt

Sie müssen einen Grafikprozessor wählen, der zu den Hardwareanforderungen Ihres Computers passt. Deep Learning kann extrem anspruchsvoll sein, daher sollten Sie sicherstellen, dass der Grafikprozessor Ihren Anforderungen entspricht. Auf diese Weise kann er große Datenmengen effizient verarbeiten, ohne die Leistung Ihres Computers zu beeinträchtigen.

Sie müssen eine GPU auswählen, die diese Faktoren berücksichtigt.

Eine hohe Speicherbandbreite. Sie werden eine Grafikkarte mit der größten Bandbreite benötigen, die Sie sich leisten können. Dies liegt daran, dass die Speicherbandbreite der wichtigste Teil einer GPU ist und sich direkt auf Ihr Modell für maschinelles Lernen auswirken wird. 

• Eine hohe Speicherbandbreite. Sie werden eine Grafikkarte mit der größten Bandbreite benötigen, die Sie sich leisten können. Dies liegt daran, dass die Speicherbandbreite der wichtigste Teil einer GPU ist und sich direkt auf Ihr Modell für maschinelles Lernen auswirken wird.
• Die Anzahl der Kerne. Wie viele Kerne der Grafikprozessor hat, bestimmt, wie schnell er die Daten verarbeiten kann, die Sie ihm geben. Je mehr Kerne, desto schneller kann der Grafikprozessor die Daten verarbeiten - so können Sie schneller mit großen Datenmengen arbeiten.
• Je nach den geplanten Aufgaben benötigen Sie eine bestimmte Menge an VRAM. Sie benötigen mehr, wenn die GPU mehr Daten auf einmal verarbeiten muss.
• Die Verarbeitungsleistung. Sie gibt an, wie schnell IhrGPU -Server die Daten verarbeiten kann. Sie können die Verarbeitungsleistung eines Grafikprozessors ermitteln, indem Sie die Anzahl der Kerne mit ihrer Taktfrequenz multiplizieren. Je höher, desto schneller ist die GPU.
• Die Anzahl der Kerne. Wie viele Kerne der Grafikprozessor hat, bestimmt, wie schnell er die Daten verarbeiten kann, die Sie ihm geben. Je mehr Kerne, desto schneller kann der Grafikprozessor die Daten verarbeiten - so können Sie schneller mit großen Datenmengen arbeiten.

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Beispiele für Deep Learning mit gemieteten GPU-Servern

Im Internet gibt es viele Beispiele für den Einsatz von GPUs beim Deep Learning. Sie können bestimmte Probleme lösen oder zur Erkennung von Objekten in Bildern verwendet werden. Auch Sprachübersetzung und Empfehlungsalgorithmen sind Teil des maschinellen Lernens.

Deep Learning wurde sogar schon bei selbstfahrenden Autos, in der medizinischen Bildgebung, bei verschiedenen Finanzdienstleistungen und mehr eingesetzt. Auch in der Forschungsindustrie hat es aufgrund seiner einzigartigen Fähigkeit, eine große Menge an Daten zu verarbeiten, einen besonderen Platz.

Dies sind einige Beispiele für Deep Learning mit GPUs. Sie haben sie wahrscheinlich schon einmal erlebt.

GPU Medizinische Forschung

Das Deep Learning wird in der medizinischen Forschung weiterentwickelt. Derzeit kann es zur Erkennung von Krebszellen eingesetzt werden. Die UCLA verwendet zum Beispiel ein spezielles Mikroskop, in das Deep Learning integriert ist. Die KI ist so programmiert, dass sie die Krebszellen genau erkennt.

Es gibt noch viele weitere Anwendungsmöglichkeiten für Deep Learning in der medizinischen Forschung. Es kann dazu verwendet werden, verschiedene andere Krankheiten frühzeitig zu erkennen, so dass die Ergebnisse für die Patienten erheblich verbessert werden. KI wird auch eingesetzt, um klinische Studien besser durchzuführen und sogar die besten Stichprobengrößen und Gruppen für die Forschung zu finden.

GPU-Gesichtserkennungssysteme

Die Gesichtserkennung wird in vielen Bereichen eingesetzt. Unternehmen nutzen sie u. a. für ihre Mitarbeiter, und Social-Media-Seiten verwenden sie häufig, um die von ihren Nutzern geposteten Bilder zu organisieren.

Diese Technologie wird noch weiterentwickelt, da sie bei schlechter Bildqualität nicht immer genau ist. Eine Veränderung der Frisur, das Tragen von Make-up oder das Wachsen eines Bartes stellen die KI vor Probleme.

GPU Computer Vision

Diese Art des Deep Learning verwaltet Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Bild- und Videodaten zu verstehen. Es wird verwendet, um der KI beizubringen, wie sie visuelle Aufgaben bewältigen kann.

Dies kann die Klassifizierung von Bildern, die Erkennung bestimmter Objekte oder die Wiederherstellung von Bildern umfassen. Deep Learning ermöglicht es der KI nun, diese Aufgaben präzise auszuführen.

Verbesserte Benutzerfreundlichkeit

Chatbots für Marken, Empfehlungen von Streaming-Diensten oder Online-Shops sind ebenfalls Formen des Deep Learning. Die Algorithmen bestimmen, was Sie tun und wie sie am besten auf Sie reagieren. So empfiehlt YouTube beispielsweise Inhalte, die davon abhängen, welche Videos Sie kürzlich angesehen und mit ihnen interagiert haben.

Andere Streaming-Dienste nutzen KI-Programme, um Ihnen neue Sendungen und Filme zu empfehlen, von denen Sie sonst vielleicht nicht einmal gewusst hätten, dass sie existieren. Wenn Sie bei Amazon etwas kaufen, weiß die Website, was sie Ihnen sonst noch empfehlen kann - es gibt so viele Möglichkeiten, wie Deep Learning eingesetzt wird, um Ihre Erfahrungen mit Online-Diensten zu verbessern. 

Virtuelle AI-Assistenten

Cortana, Alexa und Sirial nutzen alle eine Form des Deep Learning, um gesprochene Sprache zu verstehen. Wenn Sie Siri jemals eine Frage gestellt haben, nutzt sie Deep Learning, um die beste Antwort zu finden.

Mit der Weiterentwicklung der KI wird die Zahl der Aufgaben, die virtuelle Assistenten übernehmen können, zunehmen.

Schlussfolgerung

Deep Learning mit GPUs hat heute viele Anwendungsmöglichkeiten. Es ermöglicht Maschinen, mit menschlicher Intelligenz zu arbeiten, was in verschiedenen Bereichen viele Vorteile mit sich bringt. Es kann effektiv in der Forschung und sogar bei anderen Online-Aufgaben eingesetzt werden.

Die visuelle KI wird für viele Zwecke entwickelt und verbessert. Ohne einen leistungsstarken Grafikprozessor mit vielen Kernen würde sie sich verzögern und wäre nicht so nützlich. Sie sollten sicherstellen, dass Ihr Grafikprozessor stark genug ist, um die KI-Aufgaben zu bewältigen, die Sie durchführen möchten.

Da sich Deep Learning weiterentwickelt und effizienter wird, wird es interessant sein zu sehen, welche Anwendungen die Menschen dafür finden.

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