Toolkit Bertahan Hidup GPU untuk Era AI

 (journal.hexmos.com)
3 poin oleh GN⁺ 2023-11-13 | 1 komentar | Bagikan ke WhatsApp

Toolkit Bertahan Hidup GPU untuk Era AI: Pengetahuan Minimum yang Wajib Diketahui Setiap Pengembang

Mengapa Pengetahuan CPU Saja Tidak Cukup

  • CPU bergantung pada arsitektur sekuensial dan memiliki keterbatasan dalam menjalankan pekerjaan paralel.
  • Model AI meningkatkan performa dengan memanfaatkan pemrosesan paralel, tetapi CPU sulit melakukannya secara efisien.
  • Pengembangan GPU menangani kebutuhan spesifik pemrosesan paralel dalam aplikasi AI serta memungkinkan efisiensi yang lebih tinggi dan komputasi yang lebih cepat.

Perbedaan CPU dan GPU

  • CPU berfokus pada pemrosesan sekuensial, sedangkan GPU dirancang dengan arsitektur paralel sehingga efisien untuk pekerjaan pemrosesan paralel.
  • CPU memiliki jumlah core yang sedikit, sementara GPU memiliki ribuan core sehingga dapat memproses data skala besar secara bersamaan.

Instance GPU AWS: Panduan untuk Pemula

  • AWS menyediakan berbagai instance GPU yang digunakan untuk machine learning dan kebutuhan lainnya.
  • Disediakan penjelasan, kasus penggunaan, dan informasi harga untuk instance GPU tujuan umum, yang dioptimalkan untuk inferensi, yang dioptimalkan untuk grafis, serta instance GPU terkelola.

Pengembangan Berbasis GPU dengan CUDA dari Nvidia

  • CUDA adalah platform komputasi paralel yang dikembangkan oleh NVIDIA, dan dapat mempercepat aplikasi dengan memanfaatkan akselerator GPU.
  • Dijelaskan cara memasang CUDA dan penggunaan perintah dasar.

Memulai dengan Framework CUDA

  • Setelah memasang framework CUDA, dijelaskan cara menjalankan pekerjaan dengan memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel GPU.
  • Penggunaan CUDA didemonstrasikan melalui contoh seperti masalah penjumlahan array, optimasi pembuatan gambar menggunakan Python, serta pelatihan jaringan saraf kucing versus anjing menggunakan GPU.

Kesimpulan

  • Memasuki era AI, GPU telah menjadi elemen penting yang tidak bisa diabaikan dan merupakan alat esensial dalam peralihan ke algoritma paralel.
  • GPU diterapkan tidak hanya untuk machine learning, tetapi juga di berbagai bidang seperti riset ilmiah, simulasi, dan pekerjaan yang intensif data.

Pendapat GN⁺

Hal terpenting dari tulisan ini adalah bahwa GPU memainkan peran penting dalam AI dan machine learning, serta pengembang perlu mempelajari platform komputasi paralel seperti CUDA untuk memanfaatkannya. Kemampuan pemrosesan paralel GPU sangat berguna untuk menangani dataset berskala besar dan arsitektur jaringan saraf yang kompleks, dan tulisan ini membantu insinyur perangkat lunak tingkat pemula memahami serta menerapkan teknologi tersebut dengan mudah. Perkembangan teknologi GPU dan dampaknya terhadap kehidupan sehari-hari serta industri sangat menarik, dan tulisan ini memberikan informasi yang menarik bagi orang-orang yang ingin mempelajari teknologi tersebut.

Bacaan terkait

1 komentar

 
GN⁺ 2023-11-13
Opini Hacker News

  • Menunjukkan kesalahan kode

    • Ada kesalahan pada kode yang muncul di artikel. Kernel CUDA tidak dipanggil.
    • Dari waktu yang dibutuhkan untuk "menghitung" himpunan Mandelbrot dengan kode yang dikompilasi JIT, 90% sebenarnya dipakai untuk kompilasi fungsi, bukan perhitungan itu sendiri.
    • Jika ingin belajar tentang CUDA, mengimplementasikan perkalian matriks akan menjadi latihan yang baik. Disertakan dua tautan tutorial.

  • Kritik terhadap artikel yang disebut wajib baca bagi pengembang

    • Artikel itu mengklaim sebagai hal yang harus diketahui semua pengembang, tetapi sebenarnya isinya adalah pembahasan tentang penggunaan GPU dalam AI.
    • Sebagian besar pengembang bukan pengembang AI dan tidak menggunakan AI atau GPU secara langsung.
    • Selain itu, artikel hampir tidak menyinggung grafis 3D, yang merupakan alasan keberadaan GPU.

  • Penjelasan tentang cara CPU dan GPU memproses pekerjaan

    • Penjelasan bahwa CPU memproses banyak pekerjaan secara berurutan pada dasarnya keliru jika dilihat dari sisi performa.
    • Pipeline mengeksekusi instruksi secara paralel, ada SIMD, dan beberapa core dapat menangani masalah yang sama.

  • Perbandingan performa CPU dan GPU

    • Secara garis besar benar bahwa CPU cocok untuk kode serial, sedangkan GPU cocok untuk kode paralel.
    • CPU memiliki sekitar 100 "core" yang masing-masing menjalankan pekerjaan independen, lalu menyembunyikan latensi memori dengan branch prediction dan pipeline.
    • GPU memiliki sekitar 100 "compute unit" yang masing-masing secara bergantian menjalankan 80 pekerjaan independen, lalu menyembunyikan latensi memori dengan mengeksekusi instruksi berikutnya dari salah satu dari 80 pekerjaan lainnya.

  • Hubungan Python dan AI

    • Alasan Python dominan dalam AI adalah karena hubungan Python dan C mencerminkan hubungan CPU dan GPU.
    • GPU sangat bertenaga tetapi sulit diprogram, sehingga orang menggunakan pemanggilan API tingkat tinggi seperti PyTorch.
    • C juga sangat bertenaga tetapi sulit ditulis, sehingga Python digunakan sebagai lapisan abstraksi.
    • Tidak yakin apakah pemahaman tentang GPU memang diperlukan, dan ketika Hukum Moore berakhir serta multithreading menjadi mode utama peningkatan kecepatan, bahasa baru untuk pemrograman paralel akan muncul. Mojo adalah awalnya.

  • Erlang/Elixir dan Nx/Axon

    • Sebagian besar bahasa pemrograman dirancang untuk pemrosesan berurutan seperti CPU, tetapi Erlang/Elixir dirancang untuk pemrosesan paralel seperti GPU.
    • Menarik apakah Nx/Axon (Elixir) akan berhasil.

  • Perlunya panduan membeli GPU

    • Diperlukan panduan pembelian tentang jumlah pengeluaran minimum dan pilihan terbaik untuk tiap anggaran.
    • Namun, informasi seperti itu berubah dari waktu ke waktu, jadi tidak yakin ada sumber yang dapat menjaganya tetap mutakhir.

  • Kritik terhadap artikel clickbait "semua pengembang harus tahu"

    • Muncul lagi artikel clickbait semacam itu.

  • Penjelasan tentang jenis instance AWS

    • Instance AWS P5 (juga P4d dan P4de) terutama ditujukan untuk training.
    • Jenis instance yang paling ramah untuk inferensi adalah G4dn dan G5 dengan GPU T4 dan A10G.

  • Ketertarikan pemula pada pemrograman GPU

    • Sebagai orang yang benar-benar baru dalam pemrograman GPU, artikel itu enak dibaca.
    • Kemajuan saat ini yang memungkinkan pelatihan jaringan saraf sederhana "anjing atau kucing" dengan mudah terasa mengagumkan.