CPU vs. GPU para machine learning

Con cientos a miles de núcleos de procesamiento, las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se destacan en el tipo de procesamiento paralelo y cálculos de punto flotante necesarios para entrenar modelos de machine learning. Sin embargo, en algunos tipos de modelos de IA, las CPU pueden ser capaces, especialmente para cargas de trabajo más ligeras. 

Originalmente diseñadas para la representación de gráficos, las GPU a menudo se denominan tarjetas gráficas. Pero estos potentes procesadores son capaces de mucho más. La potencia computacional de alta velocidad y las capacidades avanzadas de procesamiento paralelo han hecho que las GPU sean muy deseables en industrias como la robótica, la computación de alto rendimiento (HPC), los centros de datos y, especialmente, la inteligencia artificial. 

Aunque no son tan potentes como las GPU, las unidades centrales de procesamiento (CPU) son el componente más crítico de cualquier sistema informático. Comúnmente consideradas "el cerebro de la computadora", las CPU manejan todas las tareas de administración de computadoras de alto nivel, incluida la administración de GPU (cuando están presentes).

Si bien la mayoría de las tareas de machine learning requieren procesadores más potentes para analizar grandes conjuntos de datos, muchas CPU modernas son suficientes para algunas aplicaciones de machine learning a menor escala. Si bien las GPU son más populares para proyectos de machine learning, el aumento de la demanda puede generar mayores costos. Las GPU también requieren más energía que las CPU, lo que aumenta tanto los costos de energía como el impacto ambiental.

Al seleccionar un procesador para un proyecto de machine learning, las CPU pueden ser más rentables, aunque la mayoría de los proyectos de IA moderadamente avanzados se benefician del procesamiento paralelo de una GPU. 

En informática, el machine learning (ML) es el estudio, la práctica y la aplicación de ciertos tipos de algoritmos que permiten a las computadoras imitar las formas en que los humanos aprenden a realizar tareas de forma autónoma. Las computadoras capaces de machine learning pueden mejorar la precisión de su rendimiento con el tiempo a través de la repetición a medida que están expuestas a más datos.

Los algoritmos de machine learning pueden dividirse en tres componentes básicos: un proceso de decisión, una función de error y un proceso de optimización del modelo.

1. Proceso de decisión: los sistemas de machine learning están diseñados para tomar decisiones informadas para ofrecer Resultados deseables con alta precisión y requieren poca o ninguna intervención humana. El proceso de decisión responde a cierto grado de datos de entrada y formula una respuesta en forma de predicción o clasificación.
2. Función de error: cuando un algoritmo de machine learning ha decidido, evalúa sus propios resultados para determinar la precisión. La función de error puede comparar las salidas con errores conocidos o identificados previamente para determinar si una salida cumple con un umbral de precisión satisfactorio.
3. Proceso de optimización de modelos: la característica que define a un algoritmo de machine learning es la capacidad de "aprender" de sus errores y ajustar automáticamente su proceso de toma de decisiones para ofrecer resultados más precisos. El proceso de optimización del modelo emplea los puntos de datos del material de entrenamiento del modelo para realizar y evaluar continuamente las predicciones. Al repetir este proceso, el modelo puede autocalibrarse para mejorar su precisión con el tiempo.

El machine learning se puede dividir en tres tipos principales según los tipos de algoritmos empleados y la escala de los datos utilizados. Si bien el término aprendizaje profundo a menudo se usa indistintamente con machine learning, el aprendizaje profundo es un subconjunto de redes neuronales, y las redes neuronales son un subconjunto del aprendizaje automático.

Los tres términos pueden considerarse subconjuntos de inteligencia artificial (IA), y los tres términos pueden denominarse bajo el paraguas de machine learning; sin embargo, existen diferencias matizadas:

• Machine learning: el machine learning clásico utiliza algoritmos para analizar patrones históricos a la primera superficie y luego proporcionar predicciones con poca o ninguna intervención humana. Este tipo de machine learning requiere grandes conjunto de datos que se actualizan continuamente para mejorar su capacidad de predecir resultados deseados o precisos. 

• Redes neuronales: las redes neuronales se entrenan con cantidades masivas de datos y utilizan nodos para imitar los procesos de toma de decisiones del cerebro humano. Al entrenar una red neuronal, el algoritmo compara la entrada con un conjunto de datos, comprobando la validez de las predicciones probables frente a posibles errores. 

• Aprendizaje profundo: una evolución de las redes neuronales, el término aprendizaje profundo se refiere a un tipo de IA algorítmica que utiliza un modelo de red neuronal con tres o más capas de nodos de toma de decisiones.

Los avances recientes en la tecnología de IA han llevado a una proliferación de aplicaciones de machine learning en las industrias y en la vida cotidiana. Algunos casos de uso comunes de machine learning incluyen:

• Reconocimiento de voz: el machine learning se emplea en el reconocimiento de voz por computadora para identificar patrones de habla naturales e interpretar el significado implícito de los comandos de voz. El reconocimiento de voz es la tecnología impulsora detrás de herramientas como los altavoces inteligentes y el asistente digital como Siri.

• Atención al cliente: los servicios, como los chatbots de atención al cliente de IA, utilizan el machine learning para ayudar a los consumidores a lo largo de su recorrido como cliente. Algunos ejemplos son los agentes virtuales en los sitios de comercio electrónico , los bots de mensajería y los moderadores automatizados en plataformas de mensajería como Slack y Discord.

• Motores de recomendación: ante más opciones que nunca, los motores de recomendación impulsados por IA ayudan a seleccionar la información para ofrecer sugerencias de calidad alineadas con los gustos de los usuarios. Los motores de búsqueda como Google o Bing dependen del machine learning para ofrecer mejores Resultados. Las plataformas de medios como Spotify o Netflix utilizan aprendizaje automático (ML) para mostrar nuevos programas o canciones basados en las preferencias anteriores de los consumidores.

• Automatización robótica de procesos (RPA): también conocida como robótica de software, la automatización robótica de procesos (RPA) utiliza tecnologías de automatización inteligente para realizar tareas manuales repetitivas.

• Detección de fraudes: los bancos y otras instituciones financieras pueden utilizar el machine learning para detectar transacciones sospechosas a través de la detección de fraudes . El aprendizaje supervisado puede entrenar un modelo utilizando información sobre transacciones fraudulentas conocidas. Detección de anomalías puede identificar transacciones que parecen atípicas y merecen una investigación más profunda.

La principal diferencia entre las CPU y las GPU se reduce al procesamiento secuencial frente al paralelo. Las CPU están diseñadas para procesar instrucciones y resolver problemas rápidamente de forma secuencial. Las GPU están diseñadas para tareas más grandes que obtienen un beneficio de la computación paralela. Debido a que las GPU son más capaces de desglosar problemas importantes en problemas más pequeños que se pueden resolver simultáneamente, las GPU pueden ofrecer una velocidad y eficiencia mejoradas en aplicaciones intensivas de machine learning. 

Las CPU están diseñadas para tareas informáticas generales, como cálculos básicos, reproducción de medios y navegación sitio web. Como “cerebro” de la computadora, también manejan todos los procesos y funciones detrás de escena necesarios para el buen funcionamiento del hardware y los sistemas operativos de la computadora. 

Características:

• Los componentes estándar incluyen uno o más núcleos lógicos donde se procesan los datos, unidades de memoria, el reloj de la CPU y una unidad de control. Dado que las CPU procesan las tareas de forma secuencial, tener acceso a más núcleos permite a las CPU realizar múltiples tareas al distribuir los problemas entre varios procesadores.

• Las CPU procesan los datos de forma secuencial, desglosando los problemas uno tras otro con buena velocidad, pero con una capacidad limitada. Los conjuntos de datos masivos pueden causar cuellos de botella significativos.    

• Las CPU tienen comparativamente pocos núcleos que se ejecutan a altas velocidades. 

Pros:

• Diseñadas para casos de uso de propósito general, las CPU pueden manejar la mayoría de los tipos de cálculos requeridos en aplicaciones comunes. 

• Las CPU son piezas fundamentales del equipamiento informático. Como tales, están comúnmente disponibles, son de bajo costo y fáciles de programar. 

Contras:

• Incluso con más núcleos, las CPU secuenciales siempre serán más lentas que las GPU para ciertos tipos de problemas, para los cuales la computación paralela es la única forma de optimizar las velocidades de procesamiento. 

Las GPU se diseñaron originalmente para renderizar gráficos, pero desde la introducción de la plataforma de programación de GPU CUDA por parte de Nvidia en 2006, los desarrolladores han encontrado innumerables aplicaciones para estos potentes procesadores. Las GPU se utilizan además de las CPU para agregar potencia a los sistemas que representan contenido de video de alta calidad o procesan conjuntos de datos grandes y complejos.

Características:

• Las GPU están diseñadas con muchos más núcleos que se ejecutan a velocidades más lentas optimizadas para el procesamiento paralelo. Las GPU descomponen problemas complejos en miles de tareas más pequeñas para procesarlas simultáneamente en lugar de en serie. 

Pros:

• Las capacidades de procesamiento paralelo de la GPU pueden procesar instrucciones por lotes para ejecutar cálculos de nicho excepcionalmente bien. Si bien los núcleos de las GPU son más lentos que los núcleos de las CPU, el procesamiento paralelo acumulativo puede resolver problemas grandes y complicados más rápido que las alternativas secuenciales. 

• Aunque las GPU son más complicadas de programar que las CPU, están bien optimizadas para lenguajes y infraestructura/marco de machine learning como Python y Tensorflow. 

Contras:

• Las GPU son más caras y están menos disponibles que las CPU.

• La programación de GPU requiere algunos conocimientos especializados. 

Las diferencias entre CPU y GPU se reducen a tres áreas clave: arquitectura, velocidad de procesamiento y accesibilidad.

1. Arquitectura: las CPU están diseñadas con menos núcleos para procesar datos secuencialmente. Las GPU suelen presentar cientos o miles de núcleos más diseñados para el procesamiento paralelo.
2. Velocidad de procesamiento: las CPU están diseñadas para manejar tareas generales y de nivel superior rápidamente; sin embargo, tienen dificultades con conjuntos de datos extremadamente grandes, como el tipo utilizado en machine learning. Las GPU están ajustadas específicamente para procesar este tipo de grandes conjuntos de datos. Las GPU superan ampliamente a las CPU en la mayoría de las aplicaciones de machine learning. 
3. Accesibilidad: Las CPU son más comunes que las GPU y cuestan menos adquirirlas y operarlas. Las GPU también requieren una formación más especializada para programarlas. Sin embargo, las GPU son comunes en casos de uso de machine learning e IA, con bibliotecas y comunidades estables que ofrecen soporte. 

Tanto las CPU como las GPU son unidades de procesamiento. Ambos son capaces de manejar tareas similares, con diversos grados de rendimiento en función de las demandas de una aplicación específica. Y aunque ambos pueden considerarse unidades singulares, cada uno es una colección de diferentes componentes diseñados y dispuestos para diferentes tipos de operaciones.

Antes de las GPU, la CPU es la parte más importante y fundamental de cualquier sistema informático, desde las computadoras portátiles y los teléfonos inteligentes hasta las Satellite y supercomputadoras. Actuando como un gestor invisible, las CPU leen e interpretan las entradas y solicitudes, emiten instrucciones para realizar cálculos y monitorear todas las operaciones de un sistema informático. 

A pesar de ser más potentes, las GPU no se utilizan para reemplazar las CPU. En cambio, como coprocesador, las GPU se utilizan para aumentar las capacidades de un sistema informático. En los sistemas que utilizan GPU, la CPU sigue desempeñando un papel importante en la gestión de las tareas de GPU y todas las demás tareas de procesamiento que, aunque no consumen tantos recursos, siguen siendo parte integral de las funciones de la computadora. 

En el procesamiento de datos a gran escala, el uso de CPU con poca potencia suele crear cuellos de botella frustrantes. Existentes en la intersección de la informática y la ciencia de datos, los algoritmos de machine learning a menudo dependen de GPU para acelerar el procesamiento masivo de conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo con latencia reducida .je a Esto se debe a que incluso las CPU multinúcleo procesan los datos de manera diferente a las GPU. 

Estructuralmente, los núcleos de las GPU suelen ser miles, mientras que la mayoría de las CPU de consumo sólo contienen uno, dos, cuatro o seis núcleos. Las CPU para servidores pueden tener cientos o incluso miles de núcleos, pero el número de núcleos por sí solo no determina el rendimiento. 

Las CPU de múltiples núcleos son mejores en la realización de múltiples tareas que las CPU de un solo núcleo, pero aún procesan datos de forma secuencial. Las GPU manejan los datos de manera diferente, a través de un proceso conocido como computación paralela. En lugar de procesar las tareas de forma secuencial, las GPU dividen los problemas en partes componentes y emplean su multitud de núcleos para trabajar en diferentes partes de un problema al mismo tiempo. 

Para tareas exigentes, como lograr la visión artificial para sistemas de IA o programas de IA generativa, la computación paralela supera fácilmente al procesamiento secuencial.

Las GPU, con sus capacidades de procesamiento paralelo, Continuar siendo un componente crítico para los proyectos de IA. Dentro del machine learning específicamente, las GPU se emplean para acelerar los tiempos de entrenamiento para las aplicaciones de machine learning y realizar los tipos de matemáticas tensoriales y multiplicación de matrices que los sistemas de machine learning (ML) requieren para hacer inferencias y producir resultados útiles.