CPU im Vergleich zu GPU für maschinelles Lernen

Mit Hunderten bis Tausenden von Verarbeitungskernen eignen sich Grafikprozessoren (GPUs) hervorragend für die Art der Parallelverarbeitung und Gleitkommaberechnungen, die für das Training von maschinellen Lernmodellen erforderlich sind. Bei manchen Arten von KI-Modellen können CPUs jedoch ideal sein – insbesondere bei leichteren Workloads. 

GPUs wurden ursprünglich für das Grafik-Rendering entwickelt und werden oft als Grafikkarten bezeichnet. Aber diese leistungsstarken Prozessoren können noch viel mehr. Hochgeschwindigkeitsrechenleistung und fortschrittliche Parallelverarbeitungsfunktionen haben GPUs in Branchen wie der Robotertechnik, Hochleistungsrechnen (HPC), Rechenzentren und insbesondere bei künstlicher Intelligenz äußerst begehrenswert gemacht. 

Auch wenn sie nicht so leistungsfähig wie GPUs sind, gelten zentrale Recheneinheiten (CPUs) als wichtigste Komponente eines Computersystems. CPUs, die gemeinhin als „das Gehirn des Computers“ betrachtet werden, übernehmen alle wichtigen Computerverwaltungsaufgaben, einschließlich der Verwaltung von GPUs (falls vorhanden).

Während für die meisten Aufgaben des maschinellen Lernens leistungsstärkere Prozessoren zum Parsen großer Datensätze erforderlich sind, reichen viele moderne CPUs für einige kleinere Anwendungen des maschinellen Lernens aus. GPUs sind für Projekte zum maschinellen Lernen zwar beliebter, eine erhöhte Nachfrage kann allerdings zu höheren Kosten führen. Außerdem verbrauchen GPUs mehr Energie als CPUs, was sowohl die Energiekosten als auch die Umweltbelastung erhöht.

Bei der Auswahl eines Prozessors für maschinelle Lernprojekte können CPUs kostengünstiger sein, obwohl die meisten mäßig fortgeschrittenen KI-Projekte einen Vorteil aus der parallelen Verarbeitung einer GPU ziehen. 

In der Informatik ist maschinelles Lernen (ML) das Studium, die Praxis und die Anwendung bestimmter Arten von Algorithmen, die es Computern ermöglichen, nachzuahmen, wie Menschen lernen, Aufgaben autonom auszuführen. Computer, die zu maschinellem Lernen in der Lage sind, können ihre Leistungsgenauigkeit im Laufe der Zeit durch Wiederholungen verbessern, da sie mehr Daten ausgesetzt sind.

Algorithmen des maschinellen Lernens werden in drei grundlegende Komponenten unterteilt: Der Entscheidungsprozess, die Fehlerfunktion und der Modelloptimierungsprozess.

1. Entscheidungsprozess: Systeme für maschinelles Lernen sind so konzipiert, dass sie fundierte Entscheidungen treffen, um wünschenswerte Ergebnisse mit hoher Genauigkeit zu erzielen, und erfordern wenig oder gar kein menschliches Eingreifen. Der Entscheidungsprozess reagiert auf ein gewisses Maß an Eingabedaten und formuliert eine Antwort in Form einer Vorhersage oder Klassifizierung.
2. Fehlerfunktion: Wenn ein Algorithmus für maschinelles Lernen eine Entscheidung getroffen hat, bewertet er seine eigene Ausgabe auf Genauigkeit. Die Fehlerfunktion kann Ausgaben gegen bekannte oder zuvor identifizierte Fehler prüfen, um zu bestimmen, ob eine Ausgabe einen zufriedenstellenden Genauigkeitsschwellenwert erreicht.
3. Modelloptimierungsprozess: Das entscheidende Merkmal eines maschinellen Lernalgorithmus ist die Fähigkeit, aus seinen Fehlern zu „lernen“ und seinen Entscheidungsfindungsprozess automatisch anzupassen, um genauere Ergebnisse zu erzielen. Der Modelloptimierungsprozess verwendet Datenpunkte in den Trainingsmaterialien des Modells, um kontinuierlich Vorhersagen zu treffen und auszuwerten. Durch die Wiederholung dieses Vorgangs kann sich das Modell selbst kalibrieren, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Maschinelles Lernen kann in drei Haupttypen unterteilt werden, abhängig von der Art der verwendeten Algorithmen und dem Umfang der verwendeten Daten. Obwohl der Begriff Deep Learning oft synonym mit maschinellem Lernen verwendet wird, ist Deep Learning eine Untergruppe von neuronalen Netzen, die wiederum als Untergruppe von maschinellem Lernen gelten.

Alle drei Begriffe können als Untergruppen der künstlichen Intelligenz (KI) betrachtet und unter dem Oberbegriff des maschinellen Lernens bezeichnet werden, wobei es jedoch nuancierte Unterschiede gibt:

• Maschinelles Lernen: Beim klassischen maschinellen Lernen werden Algorithmen zur Analyse historischer Daten verwendet, um zunächst Muster zu erkennen und dann Vorhersagen mit wenig oder gar keinem menschlichen Eingreifen zu treffen. Diese Art des maschinellen Lernens erfordert große und kontinuierlich aktualisierte Datensätze, um die Fähigkeit zur Vorhersage gewünschter oder genauer Ergebnisse zu verbessern. 

• Neuronale Netze: Neuronale Netze sind auf große Datenmengen trainiert und verwenden Knoten, um die Entscheidungsfindung des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Beim Training eines neuronalen Netzes vergleicht der Algorithmus die Eingabe mit einem standardisierten Datensatz und prüft die Gültigkeit wahrscheinlicher Vorhersagen auf potenzielle Fehler. 

• Deep Learning: Der Begriff Deep Learning ist eine Weiterentwicklung von neuronalen Netzen und bezieht sich auf eine Art algorithmischer KI, die ein neuronales Netzmodell mit drei oder mehr Schichten von Entscheidungsknoten verwendet.

Aktuelle Fortschritte in der Technologie der KI haben zu einer Verbreitung von Anwendungen des maschinellen Lernens in Branchen sowie im Alltag geführt. Einige gängige Anwendungsfälle für maschinelles Lernen sind:

• Spracherkennung: Maschinelles Lernen wird bei der Computer-Spracherkennung eingesetzt, um natürliche Sprachmuster zu erkennen und die implizierte Bedeutung von Sprachbefehlen zu interpretieren. Die Spracherkennung ist die treibende Technologie hinter Tools wie intelligenten Lautsprechern und digitalen Assistenten wie Siri.

• Kundenservice: Funktionen wie intelligente Chatbots für den Kundenservice nutzen maschinelles Lernen, um Verbraucher auf ihrer Customer Journey zu unterstützen. Beispiele hierfür sind virtuelle Agenten auf E-Commerce-Websites, Messaging-Bots und automatisierte Moderatoren auf Messaging-Plattformen wie Slack und Discord.

• Empfehlungsmaschinen: Angesichts von mehr Optionen als je zuvor helfen KI-gesteuerte Empfehlungsmaschinen dabei, Informationen zu kuratieren, um hochwertige Vorschläge zu liefern, die auf den Geschmack der Nutzer abgestimmt sind. Suchmaschinen wie Google oder Bing setzen auf maschinelles Lernen, um bessere Suchergebnisse zu liefern. Medienplattformen wie Spotify oder Netflix nutzen ML, um neue Programme oder Songs auf der Grundlage der bisherigen Vorlieben der Kunden zu präsentieren.

• Robotic Process Automation (RPA) : Die Robotic Process Automation (RPA), auch als Software-Robotertechnik bezeichnet, nutzt intelligente Automatisierungstechnologien für die Durchführung von sich wiederholenden manuellen Aufgaben.

• Betrugserkennung: Banken und andere Finanzinstitute können mithilfe von maschinellem Lernen verdächtige Transaktionen durch Betrugserkennung aufdecken. Überwachtes Lernen schult Modelle, indem Informationen über bekannte betrügerische Transaktionen verwendet werden. Anomalieerkennung kann dann atypische Transaktionen identifizieren und genauer untersuchen.

Der Hauptunterschied zwischen CPUs und GPUs besteht in der sequenziellen und parallelen Verarbeitung. CPUs sind darauf ausgelegt, Anweisungen zu verarbeiten und Probleme schnell nacheinander zu lösen. GPUs sind für größere Aufgaben konzipiert, die vom parallelen Computing profitieren. Da GPUs besser in der Lage sind, wichtige Probleme in kleinere Probleme zu unterteilen, die sich gleichzeitig lösen lassen, können GPUs bei Anwendungen mit intensivem maschinellem Lernen eine höhere Geschwindigkeit und Effizienz bieten. 

CPUs sind für allgemeine Computeraufgaben wie einfache Berechnungen, Medienwiedergabe und Surfen im Internet konzipiert. Als „Gehirn“ des Computers verwalten sie außerdem alle Prozesse und Funktionen im Hintergrund, die für den reibungslosen Betrieb der Hardware und der Betriebssysteme des Computers erforderlich sind. 

Merkmale:

• Zu den Standardkomponenten gehören ein oder mehrere Logikkerne, in denen Daten verarbeitet werden, Speichereinheiten, der CPU-Takt und eine Steuereinheit. Da CPUs Aufgaben sequenziell verarbeiten, befähigt der Zugriff auf mehr Kerne die CPUs zum Multitasking, indem Probleme auf mehrere Prozessoren verteilt werden.

• CPUs verarbeiten Daten sequentiell und lösen ein Problem nach dem anderen mit schneller Geschwindigkeit, aber begrenzter Kapazität. Riesige Datensätze können erhebliche Engpässe verursachen.    

• CPUs haben vergleichsweise wenige Kerne, die mit hohen Geschwindigkeiten laufen. 

Vorteile:

• Für den allgemeinen Anwendungsfall entwickelt, können CPUs die meisten Arten von Berechnungen verarbeiten, die in gängigen Anwendungen erforderlich sind. 

• CPUs sind grundlegende Bestandteile der Computerausrüstung. Dadurch sind sie allgemein verfügbar, kostengünstig und einfach zu programmieren. 

Nachteile:

• Selbst mit mehr Kernen sind sequentielle CPUs bei bestimmten Problemtypen immer langsamer als GPUs. Bei diesen ist paralleles Rechnen die einzige Möglichkeit, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu optimieren. 

GPUs wurden ursprünglich für das Rendern von Grafiken entwickelt, doch seit der Einführung der GPU-Programmierplattform CUDA durch Nvidia im Jahr 2006 haben Entwickler unzählige Anwendungen für diese leistungsstarken Prozessoren gefunden. GPUs werden zusätzlich zu CPUs eingesetzt, um Systeme, die hochwertige Videoinhalte rendern oder große und komplexe Datensätze verarbeiten, mit mehr Leistung zu versorgen.

Merkmale:

• GPUs sind mit viel mehr Kernen ausgestattet, die mit langsameren Geschwindigkeiten laufen und für die parallele Verarbeitung optimiert sind. GPUs zerlegen komplexe Probleme in Tausende kleinerer Aufgaben, die gleichzeitig statt seriell verarbeitet werden. 

Vorteile:

• Die Parallelverarbeitungsfunktionen der GPUs können Anweisungen stapeln, um Nischenberechnungen außergewöhnlich gut auszuführen. Obwohl GPU-Kerne langsamer als CPU-Kerne sind, kann die kumulative parallele Verarbeitung große und komplizierte Probleme schneller lösen als sequenzielle Alternativen. 

• Obwohl GPUs komplizierter zu programmieren sind als CPUs, sind sie für beliebte Programmiersprachen und Frameworks für maschinelles Lernen wie Python und Tensorflow optimiert. 

Nachteile:

• GPUs sind teurer und seltener verfügbar als CPUs.

• Die Programmierung von GPUs erfordert einige Spezialkenntnisse. 

Die Unterschiede zwischen CPUs und GPUs lassen sich auf drei Hauptbereiche reduzieren: Architektur, Verarbeitungsgeschwindigkeit und Zugänglichkeit.

1. Architektur: CPUs sind mit weniger Kernen ausgestattet, um Daten sequenziell zu verarbeiten. GPUs verfügen in der Regel über Hunderte bis Tausende weiterer Kerne, die für die parallele Verarbeitung ausgelegt sind.
2. Verarbeitungsgeschwindigkeit: CPUs sind darauf ausgelegt, allgemeine und übergeordnete Aufgaben schnell zu erledigen. Sie haben jedoch Probleme mit extrem großen Datensätzen, wie sie beim maschinellen Lernen verwendet werden. GPUs sind speziell auf die Verarbeitung dieser Art von großen Datensätzen abgestimmt. GPUs übertreffen CPUs in den meisten Anwendungen für maschinelles Lernen deutlich. 
3. Zugänglichkeit: CPUs sind weiter verbreitet als GPUs und kosten weniger in der Anschaffung und im Betrieb. GPUs erfordern außerdem eine speziellere Schulung für die Programmierung. GPUs sind jedoch in maschinellem Lernen und KI-Anwendungsfällen weit verbreitet, wobei robuste Bibliotheken und Communities Unterstützung bieten. 

Sowohl CPUs als auch GPUs sind Recheneinheiten. Beide sind in der Lage, ähnliche Aufgaben mit unterschiedlichen Leistungen zu bewältigen, je nach Anforderungen einer bestimmten Anwendung. Obwohl beide als einzelne Einheiten betrachtet werden können, sind sie jeweils eine Sammlung verschiedener Komponenten, die für unterschiedliche Arten von Vorgängen konzipiert und angeordnet sind.

Vor den GPUs ist die CPU der wichtigste und grundlegendste Bestandteil jedes Computersystems, von Laptops und Smartphones bis hin zu Satelliten und Supercomputern. Als unsichtbarer Manager lesen und interpretieren CPUs Eingaben und Anfragen, geben Anweisungen zur Durchführung von Berechnungen und überwachen alle Vorgänge eines Computersystems. 

Obwohl sie leistungsfähiger sind, werden GPUs nicht als Ersatz für CPUs eingesetzt. Stattdessen dienen GPUs als Co-Prozessoren, um die Funktionen eines Computersystems zu erweitern. In Systemen, die GPUs verwenden, spielt die CPU immer noch eine wichtige Rolle bei der Verwaltung der GPU-Aufgaben und aller anderen Verarbeitungsaufgaben, die zwar nicht so ressourcenintensiv, aber dennoch für die Funktionen des Computers unerlässlich sind. 

Bei der Datenverarbeitung in großem Umfang führt die Verwendung leistungsschwacher CPUs häufig zu frustrierenden Engpässen. Algorithmen für maschinelles Lernen, die an der Schnittstelle zwischen Informatik und Data Science angesiedelt sind, verlassen sich oft auf GPUs, um die Verarbeitung massiver Datensätze für das Training von Deep-Learning-Modellen mit reduzierter Latenz zu beschleunigen . Dies liegt daran, dass selbst Multi-Core-CPUs Daten anders verarbeiten als GPUs. 

Strukturell gesehen gibt es bei GPUs typischerweise Tausende von Kernen, während die meisten CPUs für Verbraucher nur einen, zwei, vier oder sechs Kerne enthalten. CPUs auf Serverniveau können Hunderte oder sogar Tausende von Kernen enthalten, die Leistung hängt jedoch nicht allein von der Anzahl der Kerne ab. 

Multi-Core-CPUs eignen sich besser für Multitasking als Single-Core-CPUs, verarbeiten Daten aber immer noch sequenziell. GPUs verarbeiten Daten anders, nämlich durch einen Prozess, der als paralleles Computing bekannt ist. Anstatt Aufgaben sequenziell zu verarbeiten, zerlegen GPUs Probleme in Komponenten und nutzen ihre Vielzahl von Kernen, um verschiedene Teile eines Problems gleichzeitig zu bearbeiten. 

Bei anspruchsvollen Aufgaben wie der Entwicklung von Computer Vision für KI-Systeme oder generative KI-Programme übertrifft die parallele Datenverarbeitung die sequenzielle Verarbeitung deutlich.

GPUs mit ihren parallelen Verarbeitungsfähigkeiten sind weiterhin eine entscheidende Komponente für KI-Projekte. Speziell im Bereich des maschinellen Lernens werden GPUs eingesetzt, um die Trainingszeiten für Anwendungen des maschinellen Lernens zu beschleunigen und die Arten von Tensorrechnungen und Matrixmultiplikationen durchzuführen, die ML-Systeme benötigen, um Inferenzen zu ziehen und nützliche Ergebnisse zu erzielen.