Az utóbbi években minden a mesterséges intelligencia körül forog, pedig a háttérben csendben egy másik forradalom is zajlik: a számítási teljesítményé. Hogyan lett a GPU a videojátékok segédeszközéből a modern AI és tudományos kutatás motorja? Milyen gondolkodásmódot kíván a párhuzamos programozás, és hol tart most ez a terület?
A Cubixnál fontosnak tartjuk, hogy az oktatás mellett valós szakmai tapasztalatokat és gondolatokat is megosszunk. Ezért indítjuk el új esettanulmány-sorozatunkat, amelyben oktatóink saját projektjeiken, kutatásaikon és megfigyeléseiken keresztül mutatják be, hogyan formálják a technológia fejlődését.
A sorozatot Dr. Faragó Csaba nyitja, aki betekintést ad abba, hogyan alakítja át a GPU-k programozása a számítási modelleket – és ezzel együtt a szoftverfejlesztés gondolkodásmódját.
A számítástechnika világában a GPU (Graphics Processing Unit, Grafikus Feldolgozó Egység) elengedhetetlen komponenssé vált, különösen a nagy számítási igényű feladatok és a vizuális megjelenítés terén. Bár eredetileg a grafikus feladatok gyorsítására tervezték, párhuzamos architektúrája miatt ma már általános célú számítási feladatokra (General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPGPU) is egyre gyakrabban használják.
1. A GPU-k áttekintése
CPU és GPU: különbségek az architektúrában
A számítógépek lelke a CPU (Central Processing Unit, Központi Feldolgozó Egység). A CPU-t arra tervezték, hogy szekvenciális feladatokat végezzen rendkívül gyorsan. Architektúrája viszonylag kevés, de nagyon erős magból áll, amelyek mindegyike nagy sebességű órajellel és nagyméretű gyorsítótárral (cache) rendelkezik, hogy minimalizálja az adatok eléréséhez szükséges időt és maximalizálja az egyes feladatok végrehajtásának sebességét.
Ezzel szemben a GPU architektúrája gyökeresen eltér. Sokkal több, de egyszerűbb magot tartalmaz, amelyek alacsonyabb órajelen futnak és kisebb gyorsítótárral rendelkeznek. Ez a párhuzamos felépítés teszi lehetővé, hogy a GPU egyszerre több ezer egyszerűbb feladatot végezzen el.
A grafikus feladatok természete: a párhuzamosítás igénye
A GPU elnevezése is utal eredeti szerepére: a grafikus kártyán belül a 3D grafika képalkotásáért (rendering) felel. Egy modern videójátékban a képernyőn megjelenő minden egyes képpont (pixel) színét és fényerejét ki kell számítani, ráadásul másodpercenként több tízszer, a képkockasebességtől (FPS) függően.
Minden pixel számítási feladata független a szomszédos pixelek számításától. Ez ideálissá teszi a feladatot a párhuzamos végrehajtásra: egyszerre több ezer mag tud dolgozni a képernyő különböző részein lévő képpontok számításán. A GPU-t pontosan az ilyen nagy számításigényű, jól párhuzamosítható feladatok hatékony kezelésére tervezték.
A GPGPU forradalom: a párhuzamos számítások új területei
A GPU párhuzamos számítási képességei nem korlátozódnak a grafikára. A tudományos és technológiai fejlesztések során hamar kiderült, hogy a GPU architektúra kiválóan alkalmas más, szintén erősen párhuzamosítható feladatokra is. Ez a terület a GPGPU (General-Purpose GPU Computing).
Néhány kulcsfontosságú alkalmazási terület:
- Mesterséges Intelligencia (AI) és Gépi Tanulás (ML): A neurális hálózatok képzése (tanítása) során nagyméretű mátrixszorzásokat és egyéb lineáris algebrai műveleteket kell elvégezni. A GPU-k gyorsabban végzik ezeket, mint a CPU-k. Ez a leggyakoribb felhasználási terület ma: nyelvi modellek tanítása (pl. a ChatGPT-hez hasonló modellek), képfelismerés, orvosi képalkotás elemzése.
- Kriptovaluták bányászata: A Bitcoin vagy Ethereum bányászatához szükséges hasító (hash) függvények számítása szintén nagy mértékben párhuzamosítható.
- Tudományos szimulációk: Időjárás-előrejelzés, folyadékdinamikai szimulációk, gyógyszerkutatás (molekuláris dinamika).
- Adatbázisok elemzése: Nagy mennyiségű adat gyors feldolgozása.
Kitérő: TPU
A GPGPU fejlődésével párhuzamosan a Google kifejlesztette a saját mesterséges intelligencia gyorsítóját, a TPU-t (Tensor Processing Unit). A TPU-k speciálisan a Google TensorFlow keretrendszerében lévő gépi tanulási algoritmusokhoz lettek optimalizálva. A céljuk még hatékonyabb, nagy volumenű, alacsony precizitású tenzorműveletek (mátrix műveletek) elvégzése. Míg a GPU egy általános célú párhuzamos processzor, a TPU egy AI-gyorsító ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), amely a gépi tanulásra van kihegyezve.
2. A GPU-k programozása
A GPU-k natív programozása (pl. CUDA vagy OpenCL segítségével) meglehetősen bonyolult lehet, mivel alacsony szinten kell kezelni a memóriaátvitelt és a magok elosztását. Azonban az olyan Python könyvtárak, mint a CuPy (az NVIDIA CUDA platformjára épülve), lehetővé teszik a GPU-k hatékony használatát anélkül, hogy bonyolult alacsony szintű kódolásra lenne szükség.
A CuPy lényegében a népszerű tudományos számítási könyvtár, a NumPy GPU-s implementációja. A programozók számára ez azt jelenti, hogy:
1. Ismerős szintaxis: gyakorlatilag a NumPy kódokhoz hasonló szintaxissal lehet dolgozni.
- Transzparencia: a CuPy automatikusan kezeli az adatok mozgatását a CPU memória (host) és a GPU memória (device) között, bár a hatékonyság érdekében a legtöbb számítást érdemes a GPU-n tartani.
CuPy példa a CPU és GPU összehasonlítására
Tegyük fel, hogy nagy méretű, pl. 10000 ∙10000-es mátrixok szorzását kell elvégeznünk.
Futásidő összehasonlítás
Egy ilyen nagyméretű mátrixszorzás esetén a CPU-nak több tíz másodperc is lehet a futásideje. Ezzel szemben a GPU a párhuzamosítás miatt gyakran tized-, vagy akár századannyi idő alatt végez. Fontos megjegyezni, hogy a CuPy csak akkor lesz gyorsabb, ha a feladat jól párhuzamosítható (mint pl. a mátrixszorzás), és az adatok átvitele a CPU és a GPU között nem emészti fel az elért gyorsulást.
3. A GPU programozásának kipróbálása
A GPU-k – különösen a nagy teljesítményű, AI-ra szánt modellek (pl. NVIDIA A100 vagy H100) – drágák és általában egy asztali géphez vagy szerverhez szükségesek. Egy erős grafikus kártya ára elérheti a több százezer vagy akár millió forintot is.
Szerencsére ma már létezik egy nagyszerű és ingyenes kipróbálási lehetőség: Google Colaboratory (Colab). Ez egy ingyenes, felhőalapú Jupyter Notebook szolgáltatás, amely ingyenes hozzáférést biztosít számítási erőforrásokhoz, beleértve egy GPU-t (NVIDIA Tesla T4) és egy TPU-t is.
Kipróbálás menete Colabban:
- Nyissuk meg a https://colab.research.google.com/ oldalt és lépjünk be a Google azonosítónkkal.
- Hozzunk létre egy új Colab notebookot.
- A menüben válasszuk ki a Futtatás (Runtime) → Futtatás típusának módosítása (Change runtime type) opciót.
- A Hardveres gyorsító (Hardware accelerator) legördülő menüben válasszuk ki a T4 GPU opciót. A fizetős változatban további lehetőségek közül is választhatunk.
- A Google Colabban a CuPy Python csomag alapból fel van telepítve. Azokban a környezetekben, ahol nincs feltelepítve, ezt a pip install cupy parancs segítségével tudjuk megtenni.
A Google Colab kiválóan alkalmas tanulásra, prototípus-készítésre, és kisebb-közepes méretű gépi tanulási projektek futtatására anélkül, hogy drága hardvert kellene vásárolni.
Ha tetszett Csaba cikke, és érdekel a számítástudomány és a programozási nyelvek nézd meg aktuális képzéseit, ahol még mélyebb tudásra fogsz szert tenni!
