Heutzutage wird bei der Implementierung von Deep Learning oft die Nutzung von GPUs in Verbindung gebracht, um die Leistung zu verbessern. Ursprünglich wurden GPUs für die Beschleunigung der Bildverarbeitung, 2D- und 3D-Grafiken entwickelt. Aufgrund ihrer Fähigkeit, viele parallele Operationen auszuführen, erstreckt sich ihr Nutzen jedoch auch auf Anwendungen wie Deep Learning. Die Verwendung von GPUs für Deep-Learning-Modelle begann ungefähr in den 2000er Jahren und wurde 2012 mit dem Aufkommen von AlexNet durch Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton sehr populär. Nach diesem Durchbruch wurde der Einsatz von GPUs für Deep-Learning-Modelle immer beliebter, was zur Schaffung von Frameworks wie PyTorch und TensorFlow führte. Heutzutage schreiben wir in PyTorch einfach .to(“cuda”), um Daten an die GPU zu senden und eine Beschleunigung des Trainings zu erwarten.
Deep-Learning-Architekturen wie neuronale Netze, CNNs, RNNs und Transformer werden hauptsächlich mit mathematischen Operationen wie Matrixaddition, Matrixmultiplikation und Anwendung einer Funktion auf einer Matrix konstruiert. Der Einsatz von GPUs ermöglicht es, diese Operationen parallel zu optimieren, um die Leistung der Deep-Learning-Modelle zu verbessern. Moderne GPUs können Millionen von Threads gleichzeitig ausführen, was die Leistung dieser mathematischen Operationen auf massiven Vektoren verbessert. GPUs zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur Parallelisierung aus, während CPUs darauf ausgelegt sind, eine Sequenz von Operationen schnell auszuführen.
CUDA (Compute Unified Architecture) ist eine Plattform von NVIDIA für die allgemeine Verarbeitung auf deren GPUs, die es Entwicklern ermöglicht, die rechnerische Leistung der GPU in ihre Anwendungen zu integrieren. CUDA ermöglicht es, den Code in C/C++ zu schreiben, um auf die virtuelle Befehlssatz der GPU zuzugreifen und den Datenfluss zwischen CPU und GPU zu steuern. Mit CUDA können GPU-Kerne verwendet werden, um Funktionen parallel auf der GPU auszuführen, was die Leistung bei rechenintensiven Operationen, wie sie in Deep-Learning-Modellen vorkommen, verbessert.
Die Implementierung von parallelen Berechnungen in CUDA erfordert die Nutzung von Kernels, die auf der GPU ausgeführt werden. Mit Hilfe der __global__ Kennzeichnung können in CUDA Kernels definiert werden, die von mehreren Threads parallel ausgeführt werden können. GPU Computing ermöglicht die schnelle und parallele Verarbeitung von Vektoren, Matrizen und Tensoren, die in Deep-Learning-Modellen verwendet werden. Durch die Verwendung von CUDA können Entwickler die Performance ihrer Modelle enorm steigern, indem sie die rechnerische Leistung der GPUs nutzen.