Bộ vi xử lý

Bộ xử lý trung tâm (CPU) là thành phần chính của máy tính, thực thi các lệnh và đảm nhiệm hầu hết các tác vụ xử lý bên trong thiết bị tính toán. Thường được gọi là "bộ não" của máy tính, vai trò chính của nó là thực hiện các chuỗi lệnh tạo nên một chương trình máy tính. Trong bối cảnh học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) , CPU là thành phần nền tảng quản lý toàn bộ hệ thống, xử lý việc chuẩn bị dữ liệu và thực hiện các tác vụ không phù hợp với phần cứng chuyên dụng. Mặc dù CPU có thể không thực hiện phần lớn các phép tính nặng trong quá trình huấn luyện mô hình, nhưng vai trò của nó là không thể thiếu đối với một quy trình làm việc AI hoàn chỉnh.

CPU so với GPU và TPU

Sự khác biệt chính giữa CPU, GPU và TPU nằm ở kiến trúc và mục đích sử dụng của chúng:

• CPU: Bộ xử lý đa năng được tối ưu hóa để thực thi các tác vụ tuần tự với độ trễ thấp. CPU có một vài lõi mạnh mẽ, lý tưởng cho việc quản lý hệ điều hành, điều khiển luồng và nhiều loại tính toán khác nhau. Các nhà sản xuất hàng đầu bao gồm Intel và AMD .
• GPU: Ban đầu được thiết kế cho đồ họa, GPU hiện được sử dụng rộng rãi cho AI nhờ kiến trúc của chúng. GPU có hàng nghìn lõi nhỏ hơn, được tối ưu hóa cho việc xử lý song song các khối dữ liệu lớn, chẳng hạn như các ma trận được sử dụng trong học sâu . Tính song song này giúp tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo cho các mô hình như Ultralytics YOLO11 .
• TPU: Phần cứng tùy chỉnh của Google , một Mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC) , được thiết kế đặc biệt để tăng tốc tính toán tensor được sử dụng trong mạng nơ-ron. Nó được tối ưu hóa cao cho các nền tảng như TensorFlow và PyTorch trên nền tảng đám mây .

Ngay cả trong các hệ thống phụ thuộc nhiều vào GPU hoặc TPU để huấn luyện mô hình , CPU vẫn quản lý toàn bộ hệ thống, chuẩn bị dữ liệu cho bộ tăng tốc và xử lý các phần của quy trình làm việc không được tối ưu hóa cho tính toán song song. Hiểu được những đánh đổi này là rất quan trọng để triển khai mô hình hiệu quả.

Ví dụ AI/ML thực tế sử dụng CPU

Trong khi phần cứng chuyên dụng có hiệu quả cao trong đào tạo quy mô lớn, CPU vẫn đóng vai trò quan trọng đối với nhiều tác vụ AI, đặc biệt là trong môi trường có những hạn chế cụ thể.

1. Tiền xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Trước khi dữ liệu văn bản được đưa vào mô hình để huấn luyện hoặc suy luận, nó phải được tiền xử lý. Các tác vụ như mã hóa , trong đó văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ hơn, là nền tảng cơ bản trong NLP . Các thư viện như Tokenizers của Hugging Face thường thực hiện các thao tác tuần tự này một cách hiệu quả trên CPU trước khi dữ liệu đã xử lý được gửi đến GPU.
2. Suy luận Thiết bị Biên: Nhiều ứng dụng AI biên triển khai các mô hình ML trên các thiết bị có công suất và tài nguyên tính toán hạn chế, chẳng hạn như Raspberry Pi hoặc các thiết bị dựa trên kiến trúc ARM . Trong những trường hợp này, suy luận thường chạy trực tiếp trên CPU của thiết bị. Các thư viện được tối ưu hóa như TensorFlow Lite hoặc bộ công cụ OpenVINO được sử dụng để đạt được hiệu suất chấp nhận được cho các tác vụ như phát hiện đối tượng cơ bản hoặc phát hiện từ khóa. Việc quản lý các triển khai này có thể được đơn giản hóa thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB và các công cụ container hóa như Docker .

Việc hiểu rõ khả năng và hạn chế của CPU là rất quan trọng để thiết kế và tối ưu hóa các hệ thống AI toàn diện, từ xử lý thu thập dữ liệu đến triển khai hiệu quả trên nhiều nền tảng phần cứng khác nhau. Đây là một khía cạnh then chốt của một chiến lược MLOps thành công.