GPU
Определение
Graphics Processing Unit — специализированный процессор, изначально созданный для графики, но оказавшийся идеальным для обучения нейросетей благодаря способности выполнять тысячи параллельных вычислений.
Простое объяснение
Это как тысячи маленьких калькуляторов, работающих одновременно. Обычный процессор (CPU) — это один очень умный калькулятор, а GPU — армия простых, но очень быстрых калькуляторов, идеальная для AI.
Подробнее
GPU (Graphics Processing Unit) — графический процессор, который стал "секретным оружием" AI-революции.
Почему GPU важны для AI
Обучение нейросетей требует огромного количества простых математических операций (умножение матриц). GPU созданы именно для этого — они могут выполнять тысячи таких операций параллельно.
GPU vs CPU
- CPU: 4-64 ядра, сложные операции, последовательная обработка
- GPU: Тысячи ядер, простые операции, массивно-параллельная обработка
Ключевые производители
- NVIDIA: Лидер рынка AI-GPU (A100, H100, B200)
- AMD: Альтернатива (MI300)
- Google: TPU — специализированные чипы для AI
Для бизнеса
Вам не нужны GPU для использования AI-сервисов (ChatGPT, Claude) — они работают на серверах провайдеров. GPU нужны только если вы запускаете модели локально (Llama, Mistral) или обучаете собственные модели.
Связанные термины
MLOps
MLOps — практики и инструменты для управления жизненным циклом ML-моделей: от разработки до deployment и мониторинга в production.
Jupyter Notebook
Jupyter Notebook — интерактивная среда разработки для анализа данных и машинного обучения, позволяющая комбинировать код, визуализации и текст.
Whisper
Whisper — открытая модель распознавания речи от OpenAI, способная транскрибировать и переводить аудио на 99 языках.
Шкалирование
Шкалирование (масштабирование) — увеличение мощности AI-системы для обработки большего объёма запросов и данных.