GPU trong Trí Tuệ Nhân Tạo: Bài 1 - Tổng Quan và Lời Khai Mạc
Ngày nay, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã tạo ra nhu cầu sử dụng GPU gia tăng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Các tác vụ trong Machine Learning (Học Máy) và Deep Learning (Học Sâu) trở nên phức tạp, đòi hỏi thời gian và bộ nhớ cả ở mức độ cao. Trong loạt bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách tối ưu hóa các bài toán Machine Learning và Deep Learning bằng cách sử dụng GPU, từ đó nâng cao hiệu suất và hiệu quả làm việc.
Nội Dung Học Tập
Loạt bài viết về GPU trong AI sẽ giúp bạn xử lý các vấn đề trong Machine Learning và Deep Learning một cách hiệu quả, chú trọng đến các khía cạnh như độ chính xác (accuracy), tốc độ (speed-up) và hiệu quả về bộ nhớ (memory efficiency). Bạn sẽ được hướng dẫn từ những khái niệm cơ bản đến những kỹ thuật nâng cao nhưng vẫn rất dễ hiểu.
Trong loạt bài này, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng GPU một cách hợp lý để ứng dụng vào AI nói chung và Machine Learning, Deep Learning nói riêng. Chúng tôi sẽ cung cấp mã nguồn từ đầu (code from scratch) và hướng dẫn chi tiết về cách cài đặt môi trường cùng các gói phần mềm cần thiết.
Yêu Cầu Nền Tảng
Vì loạt bài này tập trung vào Machine Learning và Deep Learning, chúng tôi khuyến khích bạn nên có kiến thức nền tảng về:
- Machine Learning: Hiểu rõ về các khái niệm cơ bản như Phân loại (Classification), Hồi quy (Regression) và Phân cụm (Clustering).
- Deep Learning: Nắm vững các kiến thức liên quan đến Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN - Convolutional Neural Network) và Gradient Descent.
Bên cạnh đó, chúng tôi khuyến khích bạn đọc qua hai loạt bài trước đây về Lập Trình Song Song và Công Cụ của NVIDIA để hiểu rõ hơn về cách mà GPU hoạt động.
Xin lưu ý rằng trong phần Deep Learning, chúng tôi sẽ sử dụng hoàn toàn Pytorch. Lý do vì sao chúng tôi chọn Pytorch thay vì Tensorflow sẽ được giải thích chi tiết trong các bài viết sau.
source: viblo
