Как развитие графических процессоров повлияло на развитие нейросетей?

Развитие графических процессоров (GPU) положительно повлияло на развитие нейросетей, ускорив вычислительные операции, необходимые при глубоком обучении. www.tutorialspoint.com

Это связано с тем, что GPU хорошо поддаются параллелизму, что делает их идеальными для крупномасштабной распределённой обработки. www.tutorialspoint.com За счёт большого количества ядер GPU может обрабатывать тысячи потоков одновременно и быстрее решать задачи, которые требуют параллельного выполнения множества однотипных операций. selectel.ru

Некоторые факторы, которые способствуют эффективности GPU при обучении нейросетей:

• Обработка матричных операций. selectel.ru Матричные операции являются основой большинства вычислений в нейросетях, и GPU оптимизированы для их выполнения благодаря своей архитектуре. selectel.ru
• Пропускная способность памяти. www.tutorialspoint.com selectel.ru Чем быстрее GPU передаёт данные между памятью и ядрами, тем эффективнее работает модель. selectel.ru

Например, технология CUDA, разработанная компанией Nvidia, упростила программирование графических процессоров на языках высокого уровня, что позволило программистам разрабатывать модели глубокого обучения быстрее, дешевле и эффективнее. moluch.ru