В чем разница запуска модели на CPU и GPU?

CPU (центральный процессор) и GPU (графический процессор) отличаются архитектурой и назначением, что влияет на запуск моделей машинного обучения.

CPU оптимален для последовательных вычислений и сложной логики, имеет меньше ядер, но более мощные и универсальные. GPU содержит сотни или тысячи простых ядер, которые отлично подходят для параллельных вычислений, характерных для операций с матрицами и векторными данными в нейросетях.

Запуск модели на GPU обычно значительно ускоряет обучение и инференс за счет параллельной обработки больших объемов данных, особенно при работе с глубокими нейросетями. Однако GPU требует специальной поддержки со стороны фреймворков и драйверов.

Пример: при обучении сверточной нейросети на изображениях GPU может выполнять операции свертки параллельно по множеству фильтров и батчей, тогда как CPU будет делать это последовательно, что медленнее.

Итог: GPU обеспечивает высокую производительность для параллельных задач машинного обучения, CPU — универсальность и гибкость, но с меньшей скоростью для таких задач.