Qual é a diferença entre executar um modelo na CPU e na GPU?

A CPU (processador central) e a GPU (processador gráfico) diferem em arquitetura e finalidade, o que influencia a execução de modelos de aprendizagem automática.

A CPU é ideal para cálculos sequenciais e lógica complexa, possui menos núcleos, mas mais potentes e versáteis. A GPU contém centenas ou milhares de núcleos simples, perfeitos para cálculos paralelos, típicos de operações com matrizes e dados vetoriais em redes neurais.

Executar um modelo na GPU geralmente acelera significativamente o treino e a inferência através do processamento paralelo de grandes volumes de dados, especialmente ao trabalhar com redes neurais profundas. No entanto, a GPU requer suporte especial por parte de frameworks e drivers.

Exemplo: ao treinar uma rede neural convolucional em imagens, a GPU pode realizar operações de convolução em paralelo sobre múltiplos filtros e lotes, enquanto a CPU faz isso sequencialmente, o que é mais lento.

Resumindo: a GPU oferece alto desempenho para tarefas paralelas de aprendizagem automática, a CPU oferece versatilidade e flexibilidade, mas com menor velocidade para essas tarefas.