Namiesto nákupu drahého hardvéru skúste Google Colab

7. apríla 202020. októbra 2021 Alžbeta Švancarová

Úvodný obrázok zdroj: Gerd Altmann, Pixabay

Ak sa zaujímate o vývoj umelej inteligencie, isto viete, že pre túto činnosť je neraz potrebný vysoko výkonný hardvér. Čo však máte robiť, ak by ste si chceli niečo naprogramovať, ale jednoducho nemáte kde, pretože váš počítač to nezvláda? Riešením pre Vás môže byť prostredie Google Colaboratory (známe pod skratkou Colab). Ide o online vývojové prostredie, kde si môžete napísať a spustiť ľubovoľný kód v jazyku Python. Takýchto prostredí nájdete na webe mnoho, avšak Colab má jednu veľkú výhodu. Okrem toho, že je zadarmo, poskytuje oveľa výkonnejšie prostriedky ako nám ponúkajú bežné výpočtové zariadenia.

Projekt Jupyter

V roku 2014 vznikol projekt Jupyter, určený na podporu interaktívnej vedy. Jadro tohto projektu tvorí webová aplikácia s otvoreným zdrojovým kódom, ktorá umožňuje vytvárať a zdieľať dokumenty obsahujúce živé kódy v rôznych programovacích jazykoch, vizualizácie, rovnice a textové správy. Táto webová aplikácia dostala názov Jupyter Notebook. Nevýhodou však bolo, že pre použitie tejto aplikácie bolo potrebné mať najskôr lokálne nainštalovaný Python a samotný Jupyter Notebook.

zdroj: snímka obrazovky Colab

Vznik Colab-u

Služba Google Colaboratory bola vytvorená pre hosťovanie Jupyter Notebook-ov priamo spoločnosťou Google, a teda pre svoje fungovanie vyžaduje výlučne webový prehliadač. Služba umožňuje pridávanie Jupyter Notebook-ov uložených v Google Drive alebo GitHub, zatiaľ však podporuje iba programovací jazyk Python. Prostredie od spoločnosti Google umožňuje písať kód na vlastnom notebooku bez akéhokoľvek nastavenia. Do služby sa prihlasuje pomocou Google účtu, ktorý už má dnes väčšina. Ako už bolo spomenuté, hlavnou výhodou Colab-u je poskytnutie voľného prístupu k vysoko výkonným výpočtovým zdrojom. Jedným z nich je aj TPU (z angl. Tensor Processing Unit).

TPU

TPU alebo jednotka na spracovanie tenzora, je špeciálny integrovaný obvod vyrobený inžiniermi zo spoločnosti Google Brain, priamo pre potreby hlbokého strojového učenia. Pre príklad: Štandardný procesor (CPU) dokáže za jeden svoj cyklus vykonať niekoľko tisíc operácií. Nové grafické karty (GPU) už vedia vykonať desiatky tisíc operácií za jeden cyklus. Avšak najmodernejšia jednotka technológie TPU ich dokáže vykonať za jeden cyklus až stovky tisíc. Je totiž navrhnutá tak, aby vedela naraz vykonať čo najväčší počet jednoduchých operácií, čo je veľmi užitočné práve pri práci s neurónovými sieťami.

Táto technológia pripomína staré sálové počítače, ku ktorým mal používateľ prístup pomocou terminálu vo vedľajšej miestnosti. Dnešná doba internetu však otvára obrovské možnosti, kedy máme prístup k výpočtovému výkonu, ktorý by sme inak nemali možnosť zadovážiť si individuálne. Môže toto znamenať, pri neustále narastajúcej popularite umelej inteligencie, budúcnosť programovania?