Hvilken type oppgaver er GPU-er spesielt gode til å håndtere i AI-trening?

GPU-er (Graphics Processing Units) er spesielt gode til å håndtere parallelle beregninger, noe som er avgjørende i AI-trening. De er designet for å utføre mange små beregninger samtidig, noe som gjør dem ideelle for å trene nevrale nettverk hvor beregninger kan distribueres over mange noder.

Trege og komplekse matematiske beregninger, som matriksmultiplikasjon, utføres raskt med stor skala på GPU-er, som raskt kan prosessere store mengder data parallelt. Dette reduserer den totale treningstiden betraktelig, noe som er en stor fordel når man jobber med omfattende data-sett og komplekse modeller.

I tillegg brukes GPU-er i AI for å akselerere dyplæringsteknikker, som dyp læring av bilder eller naturlig språkbehandling, som krever store mengder datakraft. Denne typen oppgaver vil ofte overgå CPU-ene i hastighet når de utføres på GPU-er.