Waarom worden GPU's en geen CPU's gebruikt voor AI?

De opmars van de GPU in het AI-tijdperk: Waarom geen CPU?

Kunstmatige intelligentie (AI), en met name deep learning, heeft de afgelopen jaren een explosieve groei doorgemaakt. Deze vooruitgang is onlosmakelijk verbonden met de opkomst van de grafische processor, of GPU. Maar waarom worden GPUs zo massaal ingezet voor AI-taken, terwijl we toch al krachtige central processing units (CPUs) hebben? Het antwoord ligt in de fundamenteel verschillende architectuur van beide processoren.

CPUs zijn ontworpen voor serieel verwerken. Ze voeren instructies achter elkaar uit, wat efficiënt is voor algemene taken zoals tekstverwerking of spreadsheetbewerking. AI-algoritmes, daarentegen, vereisen een enorme hoeveelheid parallelle berekeningen. Denk aan het trainen van een neuraal netwerk: miljoenen, zo niet miljarden, parameters moeten tegelijkertijd worden bijgewerkt op basis van de verwerking van immense datasets. Hierin schittert de GPU.

De kracht van de GPU zit hem in zijn massively parallelle verwerkingscapaciteit. Waar een CPU een beperkt aantal kernen heeft, die elk een complexe instructie tegelijk uitvoeren, beschikt een GPU over duizenden kleinere, meer gespecialiseerde cores. Deze cores zijn perfect geschikt voor het gelijktijdig uitvoeren van eenvoudige berekeningen, precies wat nodig is voor de matrixbewerkingen die de kern vormen van deep learning algoritmes.

Een cruciaal verschil is de geheugenbandbreedte. Een moderne GPU beschikt over een aanzienlijk hogere bandbreedte dan een CPU. Terwijl een high-end CPU mogelijk een bandbreedte van rond de 50GB/s haalt, kunnen GPUs makkelijk 750GB/s of zelfs meer bereiken. Deze enorme datastroom is essentieel voor het snel laden en verwerken van de gigantische datasets die nodig zijn voor het trainen van complexe neurale netwerken. Het wachten op data (latency) is bij een GPU wellicht hoger dan bij een CPU, maar de veel hogere bandbreedte compenseert dit ruimschoots. De tijd die wordt bespaard door het parallel verwerken van de data weegt zwaarder dan de iets hogere latency per bewerking.

Kortom, hoewel CPUs uitstekend presteren in taken die sequentiële verwerking vereisen, is de massively parallelle architectuur en de hoge geheugenbandbreedte van de GPU essentieel voor de efficiënte training van AI-modellen. De capaciteit om miljoenen berekeningen gelijktijdig uit te voeren, maakt de GPU de onbetwiste kampioen in het AI-tijdperk. Dit verklaart waarom deep learning frameworks zoals TensorFlow en PyTorch nauw geïntegreerd zijn met GPU-acceleratie, waardoor de trainingstijden met orders van grootte worden verkort.