AIDive
Назад к глоссарию

Что такое графические процессоры (GPU)

ГлоссарийИнфраструктура ИИ

вычислительные устройства, которые хорошо подходят для параллельных операций с матрицами и тензорами

Определение

Графические процессоры (GPU) — это вычислительные устройства, которые хорошо подходят для параллельных операций с матрицами и тензорами. Проще говоря, важны для обучения и запуска нейросетей, потому что многие операции можно выполнять одновременно. В практике ИИ этот термин помогает понять, как устроены данные, модель, инфраструктура или правила вокруг результата. Например, команда переносит обучение модели изображений с центрального процессора на GPU и сокращает время эксперимента с дней до часов.

Пример

команда переносит обучение модели изображений с центрального процессора на GPU и сокращает время эксперимента с дней до часов

Почему важно

важны для обучения и запуска нейросетей, потому что многие операции можно выполнять одновременно. Поэтому термин полезен не только разработчикам, но и редакторам, предпринимателям и пользователям, которые выбирают ИИ-инструмент под конкретную задачу.

Как работает

Система распределяет вычисления между ядрами и ускорителями, чтобы быстрее выполнять матричные операции. На практике важны память, пропускная способность, драйверы, совместимость библиотек и стоимость часа работы.

Где применяется

Используется при обучении крупных моделей, ускорении вывода, обработке изображений, видео, матриц и больших потоков данных.

Ограничения

стоимость, память, энергопотребление и доступность GPU могут стать главным ограничением проекта. Кроме того, термин «Графические процессоры (GPU)» нельзя оценивать только по названию: нужны данные, сценарий применения, метрики качества, стоимость и проверка человеком там, где ошибка может навредить.