GPU สำหรับ AI คืออะไร

GPU สำหรับ AI เป็นหน่วยประมวลผลอันทรงพลังที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของระบบเมื่อประมวลผลข้อมูลจำนวนมากพร้อมกัน

สถาปัตยกรรมนี้ได้รับการปรับให้เหมาะกับการคำนวณรูปแบบหนึ่งที่เรียกว่าการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งทำให้สถาปัตยกรรมมีประสิทธิภาพในการใช้งานที่ใช้พลังการประมวลผลสูง รวมถึง AI และการเรียนรู้ของเครื่อง การจำลองทางวิทยาศาสตร์ และการเรนเดอร์กราฟิกสำหรับเล่นเกม

ด้วยคอร์หรือหน่วยประมวลผลจำนวนหลายร้อยจนอาจถึงหลายหมื่นหน่วย GUP จึงมีโครงสร้างแบบขนานที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งสามารถประมวลผลหลายรายการพร้อมกันได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ด้วยเหตุนี้ GPU จึงถือว่าเป็นอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ที่สำคัญสำหรับการใช้งาน AI ขั้นสูงในหลากหลายกรณี

อัลกอริทึม AI ใช้การคูณเมทริกซ์และการทำงานของเวกเตอร์จำนวนมากเพื่อให้สามารถทำงานได้ การทำงานเหล่านี้เกินขีดความสามารถของระบบคอมพิวเตอร์ได้อย่างง่ายดาย โดยเฉพาะเมื่อต้องคำนวณในปริมาณมหาศาล

บ่อยครั้งจึงต้องใช้ GPU เข้ามาช่วยเพื่อจัดหาทรัพยากรเพิ่มเติมที่จำเป็นเพื่อเร่งการทำงานเหล่านี้ ตัวอย่างเช่น การมี GPU ในการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ของคุณช่วยลดเวลาที่ใช้ในการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมขนาดใหญ่ ซึ่งอาจใช้เวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์กว่าจะเสร็จหากใช้หน่วยประมวลผลกลาง (CPU) เพียงอย่างเดียว โดยสรุปก็คือ อาจพูดได้ว่า GPU ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของ AI

บทบาทของ GPU สำหรับ AI

เนื่องจาก GPU สามารถคำนวณแบบเร่งความเร็วได้ ฮาร์ดแวร์นี้จึงมักเหนือกว่าเมื่อทำงานกับโมเดล AI ขนาดใหญ่และซับซ้อน รวมถึงโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกหลายประเภทด้วย ในทางกลับกัน GPU ก็อาจเกินความจำเป็นสำหรับ AI ที่ใช้โมเดลขนาดเล็กกว่าและใช้ทรัพยากรน้อยกว่า การเลือกฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพการทำงานที่เหมาะสมตามขนาดและความซับซ้อนของเวิร์กโหลดจึงเป็นสิ่งสำคัญ

เวิร์กโหลดจำนวนมากของ AI

โมเดลขนาดใหญ่และซับซ้อนคืออะไร โมเดลหนึ่งๆ จะถือว่าเป็นโมเดลขนาดใหญ่ได้เมื่อได้รับการฝึกฝนกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และส่งผลให้มีพารามิเตอร์จำนวนมาก ซึ่งก็คือตัวแปรภายในที่ใช้ในการคาดการณ์ ความซับซ้อนหมายถึงความลึก ความกว้าง หรือความซับซ้อนของสถาปัตยกรรมของโมเดล และหมายถึงความสามารถของโมเดลในการจัดการกับข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ข้อมูลที่มีตัวแปรจำนวนมากหรือข้อมูลที่มีความผิดพลาด

ตัวอย่างเช่น โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่และซับซ้อนใช้สำหรับการทำงาน เช่น การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเชิงลึก (สอนหุ่นยนต์ให้เดิน รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ), การใช้งานคอมพิวเตอร์วิชันขั้นสูง (การเฝ้าระวังการตัดไม้ทำลายป่าด้วยภาพถ่ายดาวเทียม), การทำงานของ Generative AI (GenAI) ที่ซับซ้อน (รูปภาพที่มีความละเอียดสูง การฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) บน Wikipedia) รวมถึงการใช้งาน AI อื่นๆ อีกมากมายที่มีข้อมูลจำนวนมาก การใช้งานเหล่านี้มักจำเป็นต้องใช้การคำนวณแบบเร่งความเร็วด้วย GPU

GPU มีประสิทธิภาพในการขับเคลื่อนโมเดลที่ต้องใช้การคำนวณหนักหน่วงสำหรับการนำไปใช้งานหลายขั้นตอน โดยสามารถเร่งความเร็วของกระบวนการเหล่านี้ได้เป็นอย่างมาก

• การฝึกฝน - ป้อนข้อมูลให้โมเดล AI
• การปรับแต่ง - ปรับปรุงโมเดล AI ให้ถูกต้องแม่นยำมากขึ้นสำหรับงานบางอย่างโดยเฉพาะ
• การอนุมาน - ใช้โมเดล AI ที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วเพื่อสรุปข้อมูลใหม่เมื่อต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมาก

เวิร์กโหลดขนาดเล็กกว่าของ AI

แม้ GPU จะเหมาะสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพให้เวิร์กโหลด AI ที่ต้องใช้การคำนวณหนักหน่วง แต่ฮาร์ดแวร์ประเภทอื่นๆ ก็อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับเวิร์กโหลดของ AI ขนาดเล็กถึงขนาดกลาง

ในความเป็นจริงแล้ว โมเดลขนาดเล็กมักนำไปใช้สำหรับกรณีการใช้งานแบบเฉพาะอุตสาหกรรมหลายกรณี ตัวอย่างเช่น แชทบอทและผู้ช่วยออนไลน์สามารถใช้โมเดลที่ซับซ้อนน้อยกว่าที่ได้รับการฝึกฝนหรือปรับแต่งสำหรับชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนขนาดเล็กได้ ซึ่งการใช้งานอย่างการถอดคำพูดเป็นข้อความ การจดจำเสียงพูด การวิเคราะห์ความรู้สึก การพยากรณ์ข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไปตามเวลา และการตรวจจับความผิดปกติก็สามารถใช้โมเดลแบบนี้ได้เช่นกัน

โมเดลที่มีการปรับให้เหมาะกับอุตสาหกรรมเหล่านี้ใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็ก ดังนั้นจึงใช้ทรัพยากรการคำนวณน้อยกว่า ซึ่งหมายความว่า CPU เพียงอย่างเดียวก็สามารถขับเคลื่อนโมเดลเหล่านี้ได้ในหลายๆ สถานการณ์ นอกจากนี้ CPU บางเครื่องยังมีเครื่องยนต์เร่งความเร็ว AI และหน่วยประมวลผลประสาทเทียม (NPU) ในตัว ซึ่งช่วยขยายความสามารถของ AI ออกไปอีก

ผลก็คือสามารถใช้ทรัพยากร CPU แทน GPU ได้เมื่อไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่ ซึ่งทำให้ผู้ตัดสินใจด้านเทคนิคสามารถใช้แผนฮาร์ดแวร์ที่คุ้มต้นทุนกว่าได้

ประโยชน์ของ GPU สำหรับ AI

ด้วยความสามารถในการคำนวณถึงล้านล้านครั้งต่อวินาที GPU จึงอาจเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้เลยสำหรับการเร่งการทำงานของโมเดล AI ขนาดใหญ่และซับซ้อน ประโยชน์ของ GPU ได้แก่:

• การประมวลผลแบบขนาน: สถาปัตยกรรมแบบขนานของ GPU เหมาะสำหรับ Throughput ปริมาณมาก ซึ่ง Throughput นี้หมายถึงอัตราที่สามารถประมวลผลข้อมูลได้ ด้วยเหตุนี้ GPU จึงมีประสิทธิภาพอย่างมากในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เกี่ยวกับการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมและการใช้ GPU สำหรับการอนุมาน ประสิทธิภาพนี้ทำให้ประมวลผลได้รวดเร็วขึ้น ซึ่งช่วยเร่งการทำงานของโมเดล AI ได้อย่างมาก
• ความสามารถในการปรับขนาด: GPU หลายตัวสามารถทำงานขนานกันโดยแบ่งกันทำเวิร์กโหลดได้ การจัด GPU ออกเป็นกลุ่มสามารถขยายขีดความสามารถในการคำนวณของระบบ AI ได้ เทคนิคนี้มักจะนำมาใช้งานในศูนย์ข้อมูลและห้องปฏิบัติการวิจัยเมื่อทำการฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน กลุ่ม GPU ระดับเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่มากสามารถใช้สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ และใช้งานสำหรับการคำนวณที่มีประสิทธิภาพสูงได้
• ซอฟต์แวร์ที่เพิ่มประสิทธิภาพ: การเร่งความเร็วของ GPU มักนำมาใช้ในเฟรมเวิร์ก AI อย่าง TensorFlow หรือ PyTorch คลังไลบรารีและเครื่องมือเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งสำหรับการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งทำให้นักพัฒนาสามารถใช้ทรัพยากร GPU ได้ง่ายขึ้น

ข้อควรพิจารณา

แม้ GPU จะจัดการกับเวิร์กโหลดที่หนักหน่วงของ AI ได้อย่างยอดเยี่ยม แต่ก็ควรพิจารณาถึงต้นทุนและการใช้พลังงานด้วยเมื่อเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมสำหรับการใช้งาน AI

• ความคุ้มต้นทุน: GPU เป็นโซลูชันที่คุ้มต้นทุนสำหรับการฝึกฝนและการอนุมานที่มีเวิร์กโหลดที่ต้องใช้การคำนวณหนักหน่วง เช่น เมื่อใช้งานโครงข่ายประสาทเทียมที่มีความซับซ้อน การเริ่มต้นด้วยโมเดลที่อาจผ่านการฝึกฝนมาแล้วและซับซ้อนน้อยกว่าอาจช่วยลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมากสำหรับฮาร์ดแวร์และโซลูชันระบายความร้อน เนื่องจากสามารถทำงานบนฮาร์ดแวร์ที่คุณอาจมีอยู่แล้วได้
• ประสิทธิภาพในการใช้พลังงาน: GPU สำหรับ AI ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพได้ดีขึ้นมากผ่านการปรับปรุงซอฟต์แวร์และการใช้หน่วยความจำที่น้อยลง โปสเซสเซอร์ AI ประเภทอื่นๆ เช่น เอฟพีจีเอและ CPU ที่มีตัวเร่ง AI ในตัวอาจใช้พลังงานได้อย่างคุ้มค่ายิ่งขึ้นสำหรับเวิร์กโหลดเฉพาะอุตสาหกรรม

GPU สำหรับโซลูชัน AI

GPU จำเป็นต่อการเพิ่มประสิทธิภาพ AI ในทุกโครงสร้างพื้นฐานของการคำนวณทุกประเภทเลยก็ว่าได้ โดยมีการใช้ GPU ในศูนย์ข้อมูลสาธารณะและเอกชน, ใน Edge และในสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบไฮบริดและดั้งเดิม ซึ่งใส่ GPU ไว้ในตู้แร็คเซิร์ฟเวอร์ โหนด และเวิร์กสเตชันส่วนบุคคล:

• ในศูนย์ข้อมูล มีการใช้ GPU เพื่อประมวลผลเวิร์กโหลดขนาดใหญ่หรือต้องใช้พลังงานสูง เช่น การดึงข้อมูลจากฟุตเทจวิดีโอจำนวนมาก นอกจากนี้ ยังมีการนำ GPU มาใช้งานสำหรับเวิร์กโหลดที่ใช้ทรัพยากรสูง เช่น การฝึกฝนและวิเคราะห์ข้อมูล และใช้ประมวลผลข้อมูลที่รวบรวมได้จากหลายแหล่งข้อมูล Edge เมื่อไม่จำเป็นต้องคำนึงถึงเวลาแฝง
• สำหรับการประมวลผล Edge นั้น GPU อาจเหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องอาศัยประสิทธิภาพสูงและการรองรับโมเดลที่ซับซ้อน ซึ่งมักใช้สำหรับการอนุมาน เช่น การตรวจสอบภาพจากกล้องหรือการประสานการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนในคลังสินค้า นอกจากนี้ GPU ยังมีบทบาทในการประมวลผล Edge แบบไฮบริด ซึ่งมีการกระจายเวิร์กโหลดระหว่าง Edge และศูนย์ข้อมูล โปรเซสเซอร์ที่รวดเร็วและน้ำหนักเบาสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเกือบเรียลไทม์เมื่อประมวลผล Edge ได้ ในขณะที่ GPU ในศูนย์ข้อมูลให้บริบทที่ลึกกว่าสำหรับข้อมูลที่ส่งไปยังคลาวด์ การประมวลผล Edge แบบไฮบริดช่วยปกป้องแบนด์วิดธ์ ปรับปรุงความหน่วง เพิ่มความปลอดภัย และช่วยรับรองว่าการใช้งานจะเป็นไปตามข้อกำหนดเกี่ยวกับข้อมูล
• ในสภาพแวดล้อมแบบออฟไลน์หรือตัดขาดจากเครือข่ายภายนอก (Air-Gapped) ก็สามารถนำเวิร์กสเตชันที่ใช้งาน AI มาใช้เพื่อช่วยในการวิจัยและการพัฒนา เร่งเวลาการผลิตจนกระทั่งออกสู่ตลาด และเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์