Quelle est la différence entre lancer un modèle sur CPU et GPU?

Le CPU (processeur central) et le GPU (processeur graphique) diffèrent par leur architecture et leur but, ce qui influence l'exécution des modèles d'apprentissage automatique.

Le CPU est optimal pour les calculs séquentiels et la logique complexe, avec moins de cœurs, mais plus puissants et polyvalents. Le GPU contient des centaines ou des milliers de cœurs simples, idéaux pour les calculs parallèles, caractéristiques des opérations matricielles et vectorielles dans les réseaux neuronaux.

L'exécution d'un modèle sur GPU accélère généralement considérablement l'apprentissage et l'inférence grâce au traitement parallèle de grands volumes de données, surtout lors de l'utilisation de réseaux neuronaux profonds. Cependant, le GPU nécessite un support spécifique de la part des frameworks et des pilotes.

Exemple : lors de l'entraînement d'un réseau neuronal convolutionnel sur des images, le GPU peut effectuer des opérations de convolution en parallèle sur de nombreux filtres et lots, alors que la CPU le fait de manière séquentielle, ce qui est plus lent.

En résumé : le GPU offre une haute performance pour les tâches parallèles d'apprentissage automatique, la CPU offre universalité et flexibilité, mais avec une vitesse moindre pour ces tâches.