CPU vs GPU

Introducción

En la era de la inteligencia artificial, elegir entre usar un CPU (Central Processing Unit) o un GPU (Graphics Processing Unit) es crucial para mejorar las velocidades de entrenamiento y inferencia en modelos de Deep Learning. La elección correcta depende del contexto específico, ya que cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades.

Un CPU es ideal para tareas generales y no paralelizables, como la programación de alto nivel, el procesamiento de texto y las bases de datos. En cambio, un GPU está diseñado para procesar múltiples tareas en paralelo, lo que hace que sea ideal para tareas intensivas en GPU (TIG) como el entrenamiento y evaluación de modelos de Deep Learning.

Explicación principal con ejemplos

Instalación y configuración

Para usar un GPU en PyTorch, es necesario primero instalar las bibliotecas necesarias. Si tienes una tarjeta gráfica compatible con CUDA, puedes utilizarla para acelerar tus cálculos.

# Verificar si el hardware es compatible con GPU
import torch
print(f"Dispositivo activo: {torch.cuda.get_device_name(0)}")

# Mover datos a la GPU (si está disponible)
x = torch.randn(10, 3, requires_grad=True).cuda()
y = torch.tensor([5.0], dtype=torch.float32).cuda()

# Operación en GPU
z = x + y
print(z)

Errores típicos / trampas

A continuación se presentan algunos errores comunes al usar GPUs con PyTorch:

1. Incompatibilidad de dispositivos: Asegúrate de que tu hardware es compatible con CUDA. Solo tarjetas gráficas de NVIDIA son compatibles.
2. Mala asignación de memoria: Algunos modelos pueden requerir una gran cantidad de memoria, lo cual puede agotar la RAM del sistema. Revisa el uso de la memoria y considera reducir el tamaño del lote o el número de capas en tu modelo.
3. Diferencias entre CPU/GPU: Recuerda que las operaciones en GPU y CPU pueden tener comportamientos diferentes, especialmente con respecto a la precisión de los números flotantes. Asegúrate de que tus modelos funcionen correctamente tanto en CPU como en GPU.

Checklist accionable

1. Verifica la compatibilidad del hardware: Asegúrate de que tu tarjeta gráfica esté compatible con CUDA.
2. Instala las bibliotecas necesarias: Instala PyTorch y CUDA drivers si no lo has hecho ya.
3. Mueve los datos a GPU: Utiliza cuda() para mover tus tensores y modelos a la GPU.
4. Verifica el uso de memoria: Usa torch.cuda.memory_allocated() para monitorear el uso de memoria en tiempo real.
5. Asegúrate del uso correcto de autograd: Asegura que tus operaciones sean diferenciables para aprovechar las ventajas de autograd.

Cierre con "Siguientes pasos"

Siguientes pasos

Ahora que has aprendido sobre la elección entre CPU y GPU en PyTorch, aquí te presentamos algunos pasos siguientes:

• Explorar más profundamente el uso del GPU: Prueba a mover tu modelo completo o partes de él a GPU.
• Optimizar el uso de memoria: Ajusta los parámetros de tu modelo para reducir la necesidad de memoria.
• Experimentar con otros frameworks: Explora cómo otras bibliotecas como TensorFlow manejan GPUs y CPU.

Siguiendo estos pasos, podrás mejorar significativamente las velocidades de entrenamiento en tus modelos de Deep Learning.