কন্টেন্ট
উপস্থাপন করেছেন: আলতাএমএল
প্রশ্ন:
গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) গভীর শিক্ষার জন্য কেন গুরুত্বপূর্ণ?
উত্তর:
গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (জিপিইউ) ব্যবহার গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে বিশেষ গুরুত্ব দেয়। কীভাবে গভীর শিখন সিস্টেমগুলি সেট আপ করা হয়েছে এবং তারা কী করতে চায় তা নিয়ে কারণটি রয়েছে।
বিশেষজ্ঞরা গভীর শিক্ষাকে এক ধরণের মেশিন লার্নিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেন যেখানে আলগোরিদিমগুলি প্রগতিশীল ডেটা বিশ্লেষণের জন্য একাধিক স্তর ব্যবহার করে।
কিছু নির্দিষ্ট উদাহরণ যেমন যেমন কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি (সিএনএন) তাদের বিভিন্ন স্তর সহ সর্বাধিক পুলিং, ফিল্টারিং, প্যাডিং, স্ট্রাইডিং এবং অন্যান্য কার্যাদি জড়িত ite
বিস্তৃত অর্থে চিত্র প্রক্রিয়াকরণ এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিংয়ের মতো জিনিসগুলি বহু-পদক্ষেপ, বহু-অ্যালগরিদম পদ্ধতির উপর নির্ভর করে, যার মধ্যে অনেকগুলি মেশিন লার্নিং পেশাদাররা সনাক্ত এবং বিশ্লেষণ করতে শিখেছে এমন নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির অনুরূপ।
যেমনটি আমরা পূর্বের নিবন্ধে উল্লেখ করেছি যে, জিপিইউগুলি মেশিন লার্নিংয়ে সাধারণত তাদের সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণের দক্ষতার কারণে মূল্যবান হয়। মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতির সাথে সাথে হার্ডওয়্যার ওয়ার্ল্ডও একটি পৃথক শক্তিশালী সিপিইউ কোরের ধারণা থেকে সমান্তরাল প্রসেসিং সহ একাধিক ইউনিটে উন্নতি করছিল যা আরও পর্যাপ্ত পরিমাণে কম্পিউটেশনাল কাজের দ্রুত পর্যাপ্ত পরিমাণে পরিচালনা করতে পারে।
গভীর শেখার সিস্টেমগুলি গভীর বিশ্বাস নেটওয়ার্কগুলি, বোল্টজম্যান মেশিনগুলি এবং প্রতিধ্বনি স্টেট সিস্টেমগুলির মতো উচ্চ স্তরের জেনেরেটরি মডেলগুলিকে আলিঙ্গন করে, সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশেষায়িত মূল নকশার জন্য নির্দিষ্ট প্রয়োজন রয়েছে। আপনি বলতে পারেন যে জিপিইউগুলির ব্যবহার কিছু অন্যান্য ধরণের প্রসেসিংয়ে অ্যাডভান্সড আরআইএসসি মেশিনের ব্যবহারের সাথে কিছুটা মিল - যা কোনও নির্দিষ্ট ব্যবহারের জন্য চিপকে কাস্টমাইজ করে তোলে তা বোঝার জন্য একটি ভাল চুক্তি করে।
ডিপ লার্নিংয়ের জন্য জিপিইউগুলির ইউটিলিটি ছাড়াও, আপনি এই একই ধরণের প্রসেসরগুলি কোয়ান্টাম কম্পিউটিং নামে পরিচিত কম্পিউটিং স্ট্রাকচারের মৌলিক পরিবর্তনের দিকে চালিত হয়ে জনপ্রিয় হতে দেখেন।
আবার এখানে, এটি জটিলতা এবং উচ্চতর স্তরের ক্রমিং শক্তিটির সামঞ্জস্যকরণের সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা প্রয়োজন। কোয়ান্টাম কম্পিউটিংয়ে, traditionalতিহ্যবাহী বিটগুলি কুইট দ্বারা প্রতিস্থাপিত হয়, যার মান 1, 0 বা একটি অনির্ধারিত সংমিশ্রণ হতে পারে। এই ধরণের "শ্রোয়েডাঙ্গার বিট" এমন একটি কম্পিউটিং মডেলের ভিত্তি তৈরি করে যা এটি আইটির জগতকে মাথা ঘুরিয়ে দিতে পারে।
উদীয়মান প্রযুক্তিতে আগ্রহী তাদের জন্য, ডিপ লার্নিং নেটওয়ার্ক এবং কোয়ান্টাম কম্পিউটিং সেটআপগুলির মতো সিস্টেমগুলিতে জিপিইউ এবং তাদের উত্তরসূরিদের ব্যবহার দেখার জন্য এটি কী হবে। এই উভয়ই, অনেক বিশেষজ্ঞই বলবেন, তাদের শৈশবকালীন এবং তারা পরিপক্ক হবে এবং আগামী বছরগুলিতে ফলাফল আনবে।
