GPU

GPU, czyli jednostka przetwarzania grafiki, pierwotnie powstała do renderowania grafiki komputerowej, zwłaszcza w grach wideo. Kluczową cechą GPU jest jego masywnie równoległa architektura, co oznacza, że może wykonywać tysiące prostych operacji jednocześnie. W przeciwieństwie do CPU (Central Processing Unit), które jest zoptymalizowane do sekwencyjnego wykonywania złożonych zadań, GPU doskonale radzi sobie z problemami, które można podzielić na wiele mniejszych, niezależnych obliczeń.

Ta zdolność do równoległego przetwarzania okazała się niezwykle cenna w dziedzinie sztucznej inteligencji, szczególnie w uczeniu maszynowym i głębokim uczeniu. Trening dużych modeli neuronowych wymaga wykonywania bilionów operacji macierzowych i wektorowych, które idealnie pasują do architektury GPU. Dzięki temu procesy uczenia, które na CPU trwałyby tygodnie lub miesiące, na GPU mogą zostać skrócone do dni lub godzin.

Firma Nvidia odegrała kluczową rolę w popularyzacji GPU w AI, rozwijając platformę CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA to zestaw narzędzi i bibliotek, który umożliwia programistom wykorzystanie mocy obliczeniowej GPU do celów ogólnych, wykraczających poza grafikę. To właśnie dzięki CUDA i ciągłemu rozwojowi specjalistycznych GPU, takich jak serie Tesla czy H100, Nvidia stała się dominującym graczem na rynku sprzętu do AI. Inni producenci, tacy jak AMD czy Intel, również rozwijają swoje rozwiązania GPU i platformy obliczeniowe, aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na moc obliczeniową w AI.