一文了解人工智能(AI)算法及GPU运行原理

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一、人工智能发展历程

二、CPU和GPU在人工智能中的应用

GPU最初是用于图像处理的，但由于高性能计算需求的出现，GPU因其高度 并行的硬件结构而得以显著提升其并行计算和浮点计算能力，且性能远超于CPU。

由于训练深度神经网络的计算强度非常大,因而在CPU上训练神经网络模型的时间往往非常长｡

机器学习模型的并行训练通常适用于以下两种情况:

三、什么是CUDA?

CUDA(Compute Unified Device Architecture)全称统一计算架构,作为NIVIDA公司官方提出的GPU编程模型,它提供了相关接口让开发者可以使用GPU完成通用计算的加速设计,能够更加简单便捷地构建基于GPU的应用程序,充分发挥GPU的高效计算能力和并行能力｡

CUDA同时支持C/C++,Python等多种编程语言,使得并行算法具有更高的可行性｡由于GPU不是可以独立运行的计算平台,因此在使用CUDA编程时需要与CPU协同实现,形成一种CPU+GPU的异构计算架构,其中CPU被称为主机端(Host),GPU被称为设备端(Device)｡

GPU主要负责计算功能，通过并行架构与强大的运算能力对CPU指派的计算任务进行加速。通过 CPU/GPU 异构架构和CUDA C语言，可以充分利用GPU资源来加速一些算法。

典型的GPU体系结构如下图所示，GPU和CPU的主存都是采用DRAM实现,存储结构也十分类似｡但是CUDA将GPU内存更好地呈现给程序员,提高了GPU编程的灵活性｡

CUDA程序实现并行优化程序设计的具体流程主要分为三个步骤:

在CUDA架构中,网格(Grid),块(Block)和线程(Thread)是三个十分重要的软件概念,其中线程负责执行具体指令的运行任务,线程块由多个线程组成,网格由多个线程块组成,线程和线程块的数量都可以通过程序的具体实现设定｡

GPU在执行核函数时会以一个网格作为执行整体,将其划分成多个线程块,再将线程块分配给SM执行计算任务｡

GPU内存结构如下图所示,主要包括位于SP内部的寄存器(Register)､位于SM上的共享内存(Shared memory)和GPU板载的全局内存(Global memory)｡

在NVIDIA提出的CUDA统一编程模型中采用Grid的方式管理GPU上的全部线程,每个Grid中又包含多个线程块(Block),每个Block中又可以划分成若干个线程组(Warp)｡Warp是GPU线程管理的最小单位,Warp内的线程采用单指令多线程(Single Instruction Multiple Threads, SIMT)的执行模式｡

CUDA线程管理的基本结构如下图所示：

四、总结

随着深度学习(Deep Learning,DL)的持续进步,各类深度神经网络(Deep Neural Network ,DNN)模型层出不穷｡DNN不仅在精确度上大幅超越传统模型,其良好的泛化性也为众多领域带来了新的突破｡

因此,人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术得以迅速应用于各个行业｡如今,无论是在物联网(Intemet of Things, IoT)的边缘设备,还是数据中心的高性能服务器,DNN的身影随处可见，人工智能的发展离不开计算能力的提升，因此高性能GPU的需求也将不断提升！