Kit de supervivencia con GPU para la era de la IA

Kit de supervivencia con GPU para la era de la IA: el conocimiento mínimo que todo desarrollador debe tener

Por qué el conocimiento de CPU por sí solo no es suficiente

• La CPU depende de una arquitectura secuencial y tiene limitaciones para realizar trabajo en paralelo.
• Los modelos de IA mejoran su rendimiento aprovechando el procesamiento en paralelo, algo que a la CPU le cuesta realizar de forma eficiente.
• El desarrollo con GPU resuelve los requisitos específicos del procesamiento en paralelo en aplicaciones de IA y permite una mayor eficiencia y cálculos más rápidos.

Diferencias entre CPU y GPU

• Mientras que la CPU se centra en el procesamiento secuencial, la GPU está diseñada con una arquitectura paralela y es eficiente para tareas de procesamiento en paralelo.
• La CPU tiene una cantidad reducida de núcleos, mientras que la GPU cuenta con miles de núcleos, lo que le permite procesar grandes volúmenes de datos al mismo tiempo.

Instancias GPU de AWS: guía para principiantes

• AWS ofrece varias instancias GPU que se usan, entre otras cosas, para machine learning.
• Se proporciona una explicación de las instancias GPU de propósito general, optimizadas para inferencia, optimizadas para gráficos y administradas, junto con casos de uso e información de precios.

Desarrollo basado en GPU con CUDA de Nvidia

• CUDA es una plataforma de computación paralela desarrollada por NVIDIA que permite acelerar aplicaciones aprovechando aceleradores GPU.
• Se explica cómo instalar CUDA y cómo usar sus comandos básicos.

Empezando con el framework CUDA

• Después de instalar el framework CUDA, se explica cómo realizar tareas aprovechando la capacidad de procesamiento en paralelo de la GPU.
• Se demuestra cómo usar CUDA con ejemplos como el problema de suma de arreglos, la optimización de generación de imágenes usando Python y el entrenamiento de una red neuronal de gatos contra perros usando GPU.

Conclusión

• A medida que entramos en la era de la IA, la GPU se ha convertido en un elemento clave que no se puede ignorar y en una herramienta esencial para la transición hacia algoritmos paralelos.
• Las GPU se aplican no solo en machine learning, sino también en investigación científica, simulaciones y trabajos intensivos en datos, entre muchos otros campos.

Opinión de GN⁺

Lo más importante de este artículo es que las GPU desempeñan un papel fundamental en los campos de la IA y el machine learning, y que los desarrolladores deben aprender plataformas de computación paralela como CUDA para poder aprovecharlas. La capacidad de procesamiento paralelo de las GPU es sumamente útil para manejar datasets a gran escala y arquitecturas complejas de redes neuronales, y este artículo ayuda a que ingenieros de software principiantes puedan entender y aplicar estas tecnologías con facilidad. El avance de la tecnología GPU y su impacto en nuestra vida cotidiana y en la industria resultan muy interesantes, y este artículo ofrece información atractiva para quienes quieren aprender sobre estas tecnologías.

[GN⁺]

Comentarios en Hacker News

• Señalan errores en el código

  • Hay un error en el código del artículo. El kernel de CUDA no se invoca.
  • El 90% del tiempo que toma "calcular" el conjunto de Mandelbrot con código compilado con JIT se usa en compilar la función, no en el cálculo real.
  • Si quieres aprender sobre CUDA, implementar multiplicación de matrices sería una buena práctica. Se proporcionan enlaces a dos tutoriales.

• Crítica al artículo que supuestamente es lectura obligatoria para desarrolladores

  • El artículo afirma que es algo que todo desarrollador debería saber, pero en realidad es una discusión sobre el uso de GPU en IA.
  • La mayoría de los desarrolladores no son desarrolladores de IA y no usan IA ni GPU directamente.
  • Además, el artículo casi no menciona los gráficos 3D, que son la razón de ser de las GPU.

• Explicación de cómo CPU y GPU procesan trabajo

  • La explicación de que la CPU procesa varias tareas una tras otra es básicamente incorrecta desde el punto de vista del rendimiento.
  • El pipeline ejecuta instrucciones en paralelo, existe SIMD, y varios núcleos pueden trabajar sobre el mismo problema.

• Comparación de rendimiento entre CPU y GPU

  • A grandes rasgos, es correcto decir que la CPU se adapta bien al código serial y la GPU al código paralelo.
  • La CPU tiene alrededor de 100 "núcleos" que realizan tareas independientes, y oculta la latencia de memoria con predicción de saltos y pipeline.
  • La GPU tiene alrededor de 100 "unidades de cómputo" que alternan entre 80 tareas independientes cada una, y ejecutan la siguiente instrucción en una de las otras 80 para ocultar la latencia de memoria.

• Relación entre Python y la IA

  • La razón por la que Python domina en IA es que la relación entre Python y C refleja la relación entre CPU y GPU.
  • Las GPU ofrecen gran rendimiento, pero son difíciles de programar, así que la gente usa llamadas a APIs de alto nivel como PyTorch.
  • C también ofrece gran rendimiento, pero es difícil de programar, así que se usa Python como capa de abstracción.
  • No está claro si realmente se necesita entender las GPU, y a medida que la ley de Moore termina y el multihilo se vuelve el principal modo de aumento de velocidad, surgirán nuevos lenguajes para programación paralela. Mojo sería el comienzo.

• Erlang/Elixir y Nx/Axon

  • La mayoría de los lenguajes de programación fueron diseñados para procesamiento secuencial como la CPU, pero Erlang/Elixir fue diseñado para procesamiento paralelo como la GPU.
  • Hay curiosidad por saber si Nx/Axon (Elixir) tendrá éxito.

• Necesidad de una guía de compra de GPU

  • Hace falta una guía de compra sobre el gasto mínimo y la mejor opción según cada presupuesto.
  • Sin embargo, esa información cambia de vez en cuando, así que no está claro si existe un recurso que la mantenga actualizada.

• Crítica a los artículos clickbait de "todo desarrollador debería saberlo"

  • Otra vez aparece un artículo clickbait.

• Explicación sobre los tipos de instancia de AWS

  • Las instancias AWS P5 (y también P4d y P4de) son principalmente para entrenamiento.
  • Los tipos de instancia más amigables para inferencia son G4dn y G5, con GPU T4 y A10G.

• Interés de un principiante en la programación de GPU

  • Para alguien totalmente nuevo en programación de GPU, el artículo fue una lectura entretenida.
  • Resulta sorprendente el progreso actual, donde es fácil entrenar una red neuronal simple de "perro o gato".