Tại sao Machine Learning cần tới GPU?
Machine Learning là gì và tại sao GPU liên quan gì tới Machine Learning? Bài viết này sẽ giải đáp thắc mắc cho độc giả và giải thích tại sao công nghệ Machine Learning cần tới GPU.
Máy học hay học máy trong tiếng Anh là Machine Learning (ML). Học máy ML là một nhánh nghiên cứu, một công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence). Hiện nay không có một định nghĩa chính thức nào cho Học máy cả, nhưng có thể hiểu rằng các thuật toán Học máy là các chương trình máy tính có khả năng tự học từ các dữ liệu có sẵn để giải quyết những vấn đề khác nhau.
Vậy GPU liên quan gì tới Học máy? Bởi vì Học máy chính là giải các bài toán, liên quan tới toán học thống kê. Những phương trình phức tạp với rất nhiều công thức, công nghệ Học máy này sẽ phân tích và giải dựa trên một lượng lớn dữ liệu ban đầu, sau đó tối ưu hóa chúng để đưa cho chúng ta những dự đoán chính xác và đáng tin cậy.
Phương trình được tối ưu hóa thường được gọi với cái tên là mô hình. Mô hình là cách để mô phỏng về mối liên hệ giữa các dữ liệu và đưa ra dự đoán. Vấn đề của toán trong công nghệ Học máy là làm thế nào để tìm ra mô hình hoặc hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu này so với dữ liệu khác.
Công nghệ máy học không chỉ sử dụng một ma trận thống kê duy nhất. Để đạt được hiệu quả tốt nhất, chúng ta phải kết hợp nhiều ma trận thống kê lại với nhau, thay vì ma trận đơn. Việc tính toán và kết hợp một lượng lớn các mô hình là cực kỳ phức tạp. Vì vậy, con người đã nghĩ ra cách thực hiện chúng trên GPU (Graphics Processing Units) là bộ vi xử lý đồ họa, nơi mỗi ma trận được coi như là một điểm ảnh (pixel). Tính toán đa ma trận là lý do chính khiến công nghệ máy học cần tới GPU.
Vậy sự khác biệt và điểm nổi trội giữa việc tính toán trên GPU và tính toán thông thường trên CPU là gì? Trong khi việc tính toán trên CPU (Central Processing Units) là bộ xử lý trung tâm, diễn ra theo cách tuần tự, nhưng GPU có khả năng tính toán song song nhiều phép tính một lúc. Với CPU, các tính toán phải phụ thuộc vào nhau và phép tính sau phải chờ phép tính trước được thực hiện xong. Tuy nhiên các phép tính trên GPU lại khác hoàn toàn, khi chúng được thực hiện song song với nhau. Ví dụ với tổ hợp tính A + B + C → D, với CPU ta cần tính A, rồi tới B và tính C, sau đó mới trả kết quả ra D. Nhưng với GPU, ta có thể tính song song A, B và C cùng một lúc, và trả kết quả D ngay sau đó. Có thể nói, việc thêm nhiều nhân không thể giúp sức mạnh tính toán của CPU được tăng lên vì chúng vẫn phải tính tuần tự. Nếu thêm nhiều nhân cho GPU sẽ giúp chúng có sức mạnh tính toán vô cùng lớn và xử lý tính toán tốc độ cao với những ma trận thống kê trong mô hình máy học.
Vì vậy, đầu tư vào GPU là bước đi vô cùng đúng đắn và hiệu quả trong tương lai vì các vấn đề kỹ thuật trong giới hạn tính toán sẽ dễ giải quyết hơn so với CPU. GPU được thiết kế để thực hiện các tác vụ nhỏ nhưng rất nhanh, hiệu quả ở quy mô lớn và diễn ra đồng thời, cùng lúc. Khi công nghệ máy học phát triển và cần nhiều sức mạnh tính toán hơn, tầm quan trọng của GPU sẽ ngày càng được thể hiện rõ.
Để giúp người dùng giải quyết bài toán học máy một cách đơn giản và mượt mà hơn, iRender chúng tôi đang phát triển và dần hoàn thiện dịch vụ GPUcloud – AI, dịch vụ cho thuê máy tính theo giờ với cấu hình GPU và CPU mạnh mẽ. Chúng tôi cung cấp 1-6 cards x GTX 1080 Ti và 1-6 cards x RTX 2080 Ti, giúp tốc độ Training set, Cross validation set và Test set diễn ra nhanh hơn cũng như xử lý trơn tru hơn. Nếu bạn cần trợ giúp, đội ngũ hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn trực tiếp 24/7 của chúng tôi luôn sẵn sàng – đơn giản chỉ là một cú click chuột. iRender đã nỗ lực hết sức để có các chuyên gia admin, đội ngũ phát triển phần mềm, các giám sát viên và giám đốc kỹ thuật có kinh nghiệm luôn sẵn sàng 24 giờ, 7 ngày một tuần, ngay cả trong những ngày lễ lớn.
Hãy đăng ký tại đây để sử dụng dịch vụ của chúng tôi.
