Введение в вычисления, лежащие в основе искусственного интеллекта
Современные сервисы искусственного интеллекта, такие как https://qudata.ai/en и другие — от генерации изображений до распознавания речи и автопилотов — требуют колоссальных вычислительных ресурсов. При этом ключевую роль в их работе играют не центральные процессоры (CPU), а графические процессоры (GPU), более известные как видеокарты. На первый взгляд может показаться странным: зачем ИИ, который не «рисует» картинки, использовать компонент, предназначенный для игр и графики? Ответ кроется в архитектуре GPU и специфике задач, решаемых искусственным интеллектом.
Чем отличаются CPU и GPU
Центральный процессор — это «мозг» компьютера, оптимизированный для выполнения широкого спектра задач с высокой скоростью, но в последовательном порядке. Обычный CPU содержит от 4 до 32 ядер, каждое из которых способно обрабатывать одну или несколько инструкций за такт. Такая архитектура идеальна для операционной системы, офисных приложений и большинства программ, где важна низкая задержка и логическая последовательность.
Графический процессор, напротив, состоит из тысяч небольших вычислительных блоков, объединённых в ядра. Современные видеокарты могут включать более 10 000 таких блоков. Эта структура позволяет GPU обрабатывать огромное количество простых операций одновременно — задача, известная как массовый параллелизм. Изначально это было необходимо для рендеринга изображений: каждый пиксель или фрагмент сцены можно вычислять независимо от других.
Математика искусственного интеллекта
Основа большинства современных ИИ-моделей — нейронные сети, особенно глубокие (deep learning). Они имитируют работу биологических нейронов и обучаются на основе примеров. Процесс обучения и работы такой сети сводится в основном к выполнению операций с матрицами и векторами: умножение, сложение, активация и нормализация.
Например, при обработке изображения размером 1024×1024 пикселей модель может преобразовывать его в тензоры, содержащие миллионы числовых значений. Каждый слой нейросети применяет к ним матричные преобразования. Эти операции независимы друг от друга и идеально подходят для параллельного выполнения.
Именно здесь GPU проявляют свои сильные стороны. Вместо того чтобы обрабатывать элементы матрицы по очереди, как это делал бы CPU, видеокарта может выполнять тысячи умножений и сложений одновременно. Это ускоряет вычисления в десятки и даже сотни раз по сравнению с центральным процессором.
От игр к искусственному интеллекту
Интересно, что использование GPU для ИИ стало возможным благодаря их развитию в игровой индустрии. Производители видеокарт, такие как NVIDIA и AMD, годами оптимизировали свои чипы для работы с графикой в реальном времени. В результате появились мощные архитектуры, способные выполнять сложные вычисления с плавающей запятой — именно то, что нужно для нейросетей.
Со временем компании начали выпускать GPU, адаптированные под вычислительные задачи вне графики. NVIDIA, например, разработала платформу CUDA — программную среду, позволяющую программистам использовать видеокарты для общих вычислений (GPGPU). Это стало катализатором для бурного роста глубокого обучения в 2010-х годах.
Сегодня существуют даже специализированные вычислительные ускорители, такие как Tensor Core в GPU NVIDIA или Google TPU, но именно универсальные видеокарты остаются основным инструментом для разработки и развёртывания ИИ-систем благодаря балансу цены, производительности и гибкости.
Почему сервисы ИИ требовательны к ресурсам видеокарт
Современные ИИ-модели становятся всё крупнее. Например, модели серии GPT от OpenAI содержат миллиарды параметров. Обработка даже одного запроса пользователя — будь то генерация текста или анализ изображения — требует прохождения данных через сотни слоёв сети и выполнения триллионов элементарных операций.
Если бы такие вычисления выполнялись на CPU, время ответа сервиса увеличилось бы до нескольких минут или даже часов. Это неприемлемо для пользовательских приложений, где ожидается мгновенная реакция. GPU позволяют уложиться в доли секунды за счёт высокой пропускной способности памяти и параллельной обработки.
Кроме того, многие ИИ-сервисы работают в режиме реального времени — например, автопилоты, системы распознавания лиц или голосовые ассистенты. Здесь особенно важна не только производительность, но и предсказуемая задержка. Современные видеокарты обеспечивают стабильную высокую пропускную способность, что критично для таких задач.
Память и пропускная способность
Ещё один важный фактор — объём и скорость видеопамяти (VRAM). Большие модели ИИ не помещаются в оперативную память обычного компьютера, и их приходится загружать частями. Видеокарты же оснащаются собственной высокоскоростной памятью, напрямую связанной с вычислительными блоками.
Например, топовые GPU могут иметь от 24 до 80 ГБ памяти стандарта GDDR6X или HBM, с пропускной способностью до 2 ТБ/с. Это позволяет хранить веса модели и промежуточные данные непосредственно на чипе, минимизируя простои из-за ожидания загрузки данных. Благодаря этому GPU не только быстрее, но и эффективнее используют вычислительные ресурсы.
Энергоэффективность и масштабируемость
При развёртывании ИИ на уровне дата-центров важна не только скорость, но и энергоэффективность. GPU потребляют значительно меньше энергии на одну выполненную операцию по сравнению с CPU. Это особенно актуально при обработке миллионов запросов в день: даже небольшая экономия на уровне одного запроса приводит к существенному снижению общих затрат.
Кроме того, видеокарты легко масштабируются. Серверы могут содержать несколько GPU, работающих совместно. Существуют даже специальные платформы, объединяющие сотни или тысячи GPU в одну вычислительную систему для обучения супермоделей. Такая гибкость делает GPU незаменимыми в инфраструктуре ИИ.
Заключение
Видеокарты стали основой современного искусственного интеллекта не случайно. Их архитектура, изначально разработанная для рендеринга графики, оказалась идеально подходящей для параллельной обработки данных, лежащей в основе нейронных сетей. Благодаря высокой плотности вычислений, скорости памяти и энергоэффективности, GPU позволяют реализовывать сложные ИИ-сервисы с приемлемой задержкой и в масштабах миллионов пользователей. Без них развитие искусственного интеллекта, каким мы его знаем сегодня, было бы невозможно.
