تفاوت GPU و CPU در آموزش مدل‌های AI چیست؟

اگر تاکنون درباره آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مطالعه کرده باشید، احتمالاً بارها نام GPU و CPU را شنیده‌اید. تقریباً تمام مدل‌های پیشرفته امروزی، از ChatGPT و Claude گرفته تا مدل‌های تولید تصویر مانند Stable Diffusion و Midjourney، آموزش خود را روی هزاران پردازنده گرافیکی انجام می‌دهند. این موضوع باعث شده بسیاری از افراد این سوال را مطرح کنند که چرا شرکت‌های هوش مصنوعی از GPU استفاده می‌کنند و CPU برای این کار کافی نیست؟

در نگاه اول ممکن است هر دو قطعه وظیفه پردازش اطلاعات را انجام دهند. هر دو میلیاردها عملیات محاسباتی را در هر ثانیه اجرا می‌کنند و هر دو نقش مهمی در عملکرد کامپیوتر دارند. با این حال معماری داخلی آن‌ها تفاوت‌های بسیار بزرگی دارد و همین تفاوت‌ها باعث می‌شود یکی برای هوش مصنوعی بسیار مناسب‌تر از دیگری باشد.

در این مقاله به صورت کامل بررسی می‌کنیم که CPU و GPU چه تفاوتی دارند، چرا آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به GPU وابسته است و در چه شرایطی هنوز CPU نقش مهمی ایفا می‌کند.

CPU چیست؟

CPU یا Central Processing Unit که بسیاری آن را پردازنده مرکزی می‌نامند، مغز اصلی کامپیوتر محسوب می‌شود. تقریباً تمام برنامه‌هایی که روی یک سیستم اجرا می‌شوند به نوعی از CPU استفاده می‌کنند. این پردازنده مدیریت سیستم عامل، اجرای برنامه‌ها، پردازش دستورات و هماهنگ‌سازی سایر قطعات سخت‌افزاری را بر عهده دارد.

معماران سخت‌افزار CPU را به گونه‌ای طراحی کرده‌اند که بتواند انواع مختلفی از وظایف را انجام دهد. به همین دلیل CPU از هسته‌های نسبتاً قدرتمند اما محدود استفاده می‌کند. هر هسته می‌تواند تصمیم‌گیری‌های پیچیده انجام دهد، شاخه‌های مختلف برنامه را مدیریت کند و دستورات متنوعی را اجرا نماید.

این ویژگی باعث می‌شود CPU برای وظایفی مانند اجرای سیستم عامل، برنامه‌نویسی، مرور وب، اجرای نرم‌افزارهای اداری و مدیریت فرآیندهای پیچیده بسیار مناسب باشد. اما زمانی که به حجم عظیمی از محاسبات تکراری نیاز داریم، محدودیت‌های CPU آشکار می‌شوند.

GPU چیست؟

GPU یا Graphics Processing Unit در ابتدا برای پردازش گرافیک طراحی شد. بازی‌های رایانه‌ای و نرم‌افزارهای سه‌بعدی نیاز داشتند میلیون‌ها پیکسل، بافت و مدل گرافیکی را به صورت همزمان پردازش کنند. به همین دلیل مهندسان نوع متفاوتی از پردازنده را طراحی کردند که بتواند تعداد بسیار زیادی عملیات مشابه را به شکل موازی اجرا کند.

برخلاف CPU که معمولاً تعداد کمی هسته بسیار قدرتمند دارد، GPU از صدها یا حتی هزاران هسته کوچک‌تر تشکیل می‌شود. هر یک از این هسته‌ها قدرت پردازشی کمتری نسبت به هسته‌های CPU دارند، اما تعداد بسیار زیاد آن‌ها باعث می‌شود حجم عظیمی از محاسبات را به طور همزمان پردازش کنند.

این ویژگی دقیقاً همان چیزی است که مدل‌های هوش مصنوعی به آن نیاز دارند. شبکه‌های عصبی از میلیون‌ها یا میلیاردها عملیات ریاضی مشابه تشکیل می‌شوند و GPU در اجرای چنین محاسباتی فوق‌العاده عمل می‌کند.

تفاوت معماری CPU و GPU

مهم‌ترین تفاوت میان CPU و GPU به معماری داخلی آن‌ها مربوط می‌شود. مهندسان CPU را برای انعطاف‌پذیری طراحی کرده‌اند، در حالی که GPU را برای پردازش موازی بهینه کرده‌اند.

یک CPU مدرن ممکن است بین ۸ تا ۶۴ هسته داشته باشد. این هسته‌ها بسیار پیچیده هستند و می‌توانند انواع مختلفی از دستورات را اجرا کنند. در مقابل یک GPU پیشرفته ممکن است هزاران هسته پردازشی داشته باشد که همگی روی عملیات مشابه کار می‌کنند.

فرض کنید باید یک میلیون عدد را با هم جمع کنید. CPU می‌تواند این کار را انجام دهد، اما تعداد محدودی هسته در اختیار دارد. در مقابل GPU می‌تواند این وظیفه را میان هزاران هسته تقسیم کند و بخش بزرگی از محاسبات را به صورت همزمان انجام دهد. به همین دلیل در بسیاری از وظایف مرتبط با هوش مصنوعی اختلاف عملکرد میان GPU و CPU به ده‌ها یا حتی صدها برابر می‌رسد.

شبکه‌های عصبی چرا به GPU نیاز دارند؟

شبکه‌های عصبی مصنوعی از لایه‌های متعددی تشکیل می‌شوند که در هر لایه هزاران یا میلیون‌ها ضرب و جمع ماتریسی انجام می‌دهند. زمانی که یک مدل زبانی بزرگ آموزش می‌بیند، این عملیات بارها و بارها تکرار می‌شوند.

برای مثال هنگام آموزش یک مدل GPT، سیستم باید میلیاردها پارامتر را به‌روزرسانی کند. هر به‌روزرسانی شامل محاسبات ریاضی گسترده‌ای است که روی ماتریس‌های عظیم انجام می‌گیرد. این نوع محاسبات کاملاً موازی هستند و مهندسان GPU را دقیقاً برای اجرای چنین پردازش‌هایی طراحی کرده‌اند.

اگر همین فرآیند را تنها با CPU اجرا کنید، مدت زمان آموزش به شکل چشمگیری افزایش پیدا می‌کند. مدلی که روی خوشه‌ای از GPUها در چند هفته آموزش می‌بیند، روی CPU ممکن است به ماه‌ها یا حتی سال‌ها زمان نیاز داشته باشد.

نقش CUDA در موفقیت GPUهای هوش مصنوعی

یکی از دلایل اصلی سلطه شرکت NVIDIA بر بازار هوش مصنوعی فناوری CUDA است. CUDA یک پلتفرم نرم‌افزاری محسوب می‌شود که به برنامه‌نویسان اجازه می‌دهد از توان پردازشی GPU برای محاسبات عمومی استفاده کنند.

پیش از ظهور CUDA، بیشتر افراد GPU را تنها برای پردازش گرافیکی می‌شناختند. اما این فناوری به پژوهشگران یادگیری ماشین کمک کرد تا الگوریتم‌های خود را روی کارت‌های گرافیک اجرا کنند.

امروزه تقریباً تمام فریم‌ورک‌های مشهور یادگیری عمیق مانند TensorFlow، PyTorch و JAX از CUDA پشتیبانی می‌کنند. همین موضوع باعث شده اکوسیستم هوش مصنوعی به شدت به GPUهای NVIDIA وابسته شود.

Tensor Core چیست و چرا اهمیت دارد؟

با رشد سریع هوش مصنوعی، سازندگان سخت‌افزار شروع به طراحی واحدهای پردازشی اختصاصی برای یادگیری عمیق کردند. یکی از مهم‌ترین این فناوری‌ها Tensor Core است که در بسیاری از کارت‌های گرافیک مدرن NVIDIA وجود دارد.

مهندسان Tensor Coreها را برای انجام عملیات ماتریسی طراحی کرده‌اند؛ همان عملیاتی که بیشترین سهم را در آموزش شبکه‌های عصبی دارند. این واحدهای پردازشی می‌توانند محاسبات مورد نیاز مدل‌های یادگیری عمیق را با سرعت بسیار بیشتری نسبت به هسته‌های معمولی انجام دهند.

به همین دلیل کارت‌های گرافیکی جدید نه تنها به دلیل تعداد هسته‌های زیاد، بلکه به دلیل وجود Tensor Coreها نیز در آموزش مدل‌های AI عملکرد فوق‌العاده‌ای دارند.

آیا CPU هنوز در هوش مصنوعی کاربرد دارد؟

با وجود برتری GPU در آموزش مدل‌ها، CPU همچنان نقش بسیار مهمی در سیستم‌های هوش مصنوعی ایفا می‌کند. CPU بسیاری از وظایف مدیریتی، پردازش داده‌ها، بارگذاری فایل‌ها و هماهنگ‌سازی میان GPUها را انجام می‌دهد.

علاوه بر این، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های کوچک یادگیری ماشین و برخی پروژه‌های آموزشی را تنها با CPU اجرا کنند. بسیاری از دانشجویان و توسعه‌دهندگان در مراحل اولیه یادگیری از CPU استفاده می‌کنند و پس از افزایش پیچیدگی پروژه‌ها به سراغ GPU می‌روند.

بنابراین CPU از دنیای هوش مصنوعی حذف نشده است، بلکه نقش آن با GPU تفاوت دارد.

مقایسه سرعت GPU و CPU در آموزش مدل‌ها

برای درک بهتر تفاوت عملکرد، فرض کنید می‌خواهید یک شبکه عصبی را روی مجموعه داده بزرگی آموزش دهید. در بسیاری از موارد یک GPU مدرن می‌تواند چندین برابر سریع‌تر از CPU عمل کند. در مدل‌های بزرگ‌تر این اختلاف حتی بیشتر نیز می‌شود.

برای مثال آموزش یک مدل یادگیری عمیق که روی CPU چندین روز زمان نیاز دارد، روی یک GPU قدرتمند ممکن است تنها چند ساعت طول بکشد. در مقیاس مدل‌های زبانی بزرگ، شرکت‌ها صدها یا هزاران GPU را به صورت همزمان به کار می‌گیرند تا فرآیند آموزش را در زمان معقولی به پایان برسانند.

همین تفاوت عملکرد یکی از مهم‌ترین دلایل هزینه بالای توسعه مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی است.

آیا GPU تنها گزینه موجود است؟

اگرچه GPU محبوب‌ترین سخت‌افزار هوش مصنوعی محسوب می‌شود، اما تنها گزینه موجود نیست. شرکت‌های بزرگ فناوری در سال‌های اخیر پردازنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی را توسعه داده‌اند.

برای مثال Google از TPU یا Tensor Processing Unit استفاده می‌کند. مهندسان این پردازنده‌ها را به طور ویژه برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق طراحی کرده‌اند و آن‌ها در برخی وظایف حتی از GPU نیز عملکرد بهتری دارند.

علاوه بر این، شرکت‌هایی مانند Intel، AMD، Amazon و Microsoft نیز روی توسعه شتاب‌دهنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند. با این حال GPU همچنان رایج‌ترین و پراستفاده‌ترین سخت‌افزار در صنعت AI به شمار می‌رود.

کدام قطعه برای یادگیری هوش مصنوعی مهم‌تر است؟

پاسخ این سوال به نوع فعالیت شما بستگی دارد. اگر قصد دارید مفاهیم اولیه یادگیری ماشین را یاد بگیرید یا مدل‌های کوچک اجرا کنید، یک CPU مدرن می‌تواند کافی باشد. اما اگر می‌خواهید شبکه‌های عصبی عمیق، مدل‌های بینایی کامپیوتر یا مدل‌های زبانی بزرگ را آموزش دهید، وجود GPU تقریباً ضروری خواهد بود.

بسیاری از توسعه‌دهندگان حرفه‌ای از ترکیب CPU و GPU استفاده می‌کنند. CPU وظایف مدیریتی و پردازش داده را انجام می‌دهد و GPU محاسبات سنگین یادگیری عمیق را بر عهده می‌گیرد. این همکاری باعث می‌شود سیستم بیشترین کارایی ممکن را ارائه دهد.

جمع‌بندی

تفاوت GPU و CPU در آموزش مدل‌های AI به تفاوت معماری آن‌ها بازمی‌گردد. مهندسان CPU را برای اجرای وظایف متنوع و پیچیده طراحی کرده‌اند، در حالی که GPU در انجام حجم عظیمی از محاسبات موازی تخصص دارد. از آنجا که شبکه‌های عصبی به میلیاردها عملیات ریاضی مشابه نیاز دارند، صنعت هوش مصنوعی GPU را به عنوان انتخاب اصلی خود برگزیده است.

امروزه تقریباً تمام مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق، از سیستم‌های تشخیص تصویر گرفته تا مدل‌های زبانی بزرگی مانند GPT، فرآیند آموزش خود را روی خوشه‌های عظیم GPU انجام می‌دهند. با ادامه رشد هوش مصنوعی، اهمیت سخت‌افزارهای تخصصی نیز افزایش خواهد یافت و رقابت برای توسعه پردازنده‌های قدرتمندتر همچنان ادامه پیدا خواهد کرد.