Najlepsza karta graficzna do głębokiego uczenia się
Doświadczenie ma zasadnicze znaczenie dla rozwijania umiejętności niezbędnych do zastosowania głębokiego uczenia się do nowych problemów. Szybki procesor graficzny oznacza szybki zysk w praktycznym doświadczeniu poprzez natychmiastowe informacje zwrotne. GPU zawierają wiele rdzeni do radzenia sobie z obliczeniami równoległymi. Uwzględniają również szeroką przepustowość pamięci, aby z łatwością zarządzać tymi informacjami.
Naszym najlepszym zalecanym wyborem dla najlepszej karty graficznej do głębokiego uczenia się jest NVIDIA Geforce RTX 3080. Kup teraz za 2429 USD na Amazon.
Mając to na uwadze, staramy się odpowiedzieć na pytanie: „Jaka jest najlepsza karta graficzna dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się?”Przeglądając kilka kart graficznych dostępnych obecnie w 2021 roku.
Sprawdzone karty:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- Geforce RTX 2080 TI
- Nvidia Titan RTX
- AMD RX Vega 64
Poniżej znajdują się wyniki:
Nvidia RTX 3080
Cechy
- Data premiery: 23 września 2021
- Nvidia Ampere Architecture
- PCI-Express x16
- 112 wydajność tensor Tflops
- 640 rdzeni tensorowych
- 8704 Rdzenie CUDA
- 10 GB 320-bit GDDR6X, 19 Gbps
- Przepustowość pamięci: 760 GB/s
- API Compute: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Recenzja:
RTX 3080 jest w tej chwili najbardziej opłacalny GPU. Jeśli chodzi o różne zadania głębokiego uczenia się, jest uważane za idealne do prototypowania. Wynika to z faktu, że prototypowanie powinno odbywać się w zwinny sposób z mniejszymi modelami i zestawami danych. RTX 3080 oferuje to wraz z przyzwoitą pamięcią i nadal pozostaje tanie. Jest tańszy niż większość kart na tej liście.
Możesz więc prototypować w dowolnym obszarze, niezależnie od tego, czy hakuje pomysły/modele jako początkujący, badania, konkurencyjne kaggle, czy po prostu eksperymentować z różnymi kodami badawczymi. Po przyznanym prototypie możesz wdrożyć lepsze maszyny (najlepiej 3090) i skalować do większych modeli.
Jednak szkolenie na RTX 3080 wymaga mniejszych rozmiarów partii, ponieważ ma mniejszy VRAM. Dlatego jeśli chcesz trenować z większymi rozmiarami partii, przeczytaj ten artykuł, aby uzyskać więcej opcji.
NVIDIA RTX 3080 Szczegóły: Amazon
Nvidia Tesla V100
Cechy:
- Architektura Nvidia Volta
- Interfejs PCI-e
- 112 wydajność tensor Tflops
- 640 rdzeni tensorowych
- 5120 rdzenie Nvidia CUDA®
- VRAM: 16 GB
- Przepustowość pamięci: 900 GB/s
- API Compute: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Recenzja:
Nvidia Tesla V100 to behemot i jedna z najlepszych kart graficznych dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Ta karta jest w pełni zoptymalizowana i jest pełna wszystkich gadżetów, których można potrzebować do tego celu.
Tesla V100 występuje w konfiguracji pamięci 16 GB i 32 GB. Dzięki mnóstwu VRAM, przyspieszenia AI, wysokiej przepustowości pamięci i wyspecjalizowanych rdzeniach tensorowych do głębokiego uczenia się, możesz mieć pewność, że każdy model treningowy będzie działał płynnie - iw krótszym czasie w krótszym czasie. W szczególności Tesla V100 może dostarczyć 125 TFLOPS głębokiej wydajności uczenia się do szkolenia i wnioskowania [3], co jest możliwe dzięki architekturze Volta Nvidia.
Tesla V100 oferuje 30 -krotną przepustowość wydajności niż serwer procesora na temat wnioskowania o głębokim uczeniu się. To ogromny skok w wydajności.
Nvidia Quadro RTX 8000
Cechy:
- Architektura Turinga
- 576 Rdzenie tensorowe
- Rdzenie CUDA: 4608
- VRAM: 48 GB
- Przepustowość pamięci: 672 GB/s
- 16.3 TFLOPS
- Interfejs systemowy: PCI-Express
Recenzja:
Specjalnie zbudowany do arytmetyki i obliczeń głębokiego uczenia się, Quadro RTX 8000 to najwyższej klasy karta graficzna. Ponieważ ta karta ma dużą pojemność VRAM (48 GB), ten model jest zalecany do badania bardzo dużych modeli obliczeniowych. W przypadku zastosowania w pary z NVLink, pojemność można zwiększyć do 96 GB VRAM. Co jest dużo!
Połączenie 72 rt RT i 576 rdzeni tensorowych dla ulepszonych przepływów pracy powoduje ponad 130 TFLOPS. W porównaniu z najdroższą kartą graficzną na naszej liście - Tesla V100 - ten model potencjalnie oferuje 50 procent więcej pamięci i nadal kosztuje mniej. Ten model ma wyjątkową wydajność podczas pracy z większymi rozmiarami partii na jednym GPU, nawet w zainstalowanej pamięci.
Znowu, podobnie jak Tesla V100, ten model jest ograniczony tylko dachem cenowym. To powiedziawszy, jeśli chcesz zainwestować w przyszłość i w obliczenia wysokiej jakości, uzyskaj RTX 8000. Kto wie, możesz poprowadzić badania nad sztuczną inteligencją. Quadro RTX 8000 opiera się na architekturze Turinga. Natomiast V100 opiera się na architekturze Volta, więc Nvidia Quadro RTX 8000 można uznać za nieco bardziej nowoczesne i nieco mocniejsze niż V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Szczegóły: Amazon
Geforce RTX 2080 TI
Cechy:
- Data premiery: 20 września 2018 r
- Turing GPU Architecture i RTX Platform
- Prędkość zegara: 1350 MHz
- Rdzenie CUDA: 4352
- 11 GB nowej generacji, ultra szybkie pamięć GDDR6
- Przepustowość pamięci: 616 GB/s
- Moc: 260 W
Recenzja:
GeForce RTX 2080 TI to opcja budżetowa idealna do obciążeń modelowania na małą skalę, a nie na dużą skalę. Jest tak, ponieważ ma mniejszą pamięć GPU na kartę (tylko 11 GB). Ograniczenia tego modelu stają się bardziej oczywiste podczas szkolenia niektórych nowoczesnych modeli NLP.
Nie oznacza to jednak, że ta karta nie może konkurować. Projekt dmuchawy na RTX 2080 pozwala na konfiguracje systemu dalekiego gęstego - do czterech GPU w ramach jednej stacji roboczej. Ponadto ten model trenuje sieci neuronowe z 80 procentami prędkości Tesli V100. Według punktów odniesienia głębokiego uczenia się Lambdalabsa, w porównaniu z TESLA V100, RTX 2080 wynosi 73% prędkości FP2 i 55% prędkości FP16.
Wreszcie, ten model kosztuje prawie 7 razy mniej niż Tesla V100. Geforce RTX 2080 TI to świetny procesor graficzny do głębokiego uczenia się i rozwoju AI zarówno z punktu widzenia ceny, jak i wydajności.
Geforce RTX 2080 TI Szczegóły: Amazon
Nvidia Titan RTX
Cechy:
- Data premiery: 18 grudnia 2018 r
- Zasilane przez architekturę Nvidia Turing ™ zaprojektowaną dla sztucznej inteligencji
- 576 rdzenie tensorowe do przyspieszenia AI
- 130 Teraflops (TFLOPS) do szkolenia głębokiego uczenia się
- CUDA Rdzenie: 4608
- VRAM: 24 GB
- Przepustowość pamięci: 672 GB/s
- Zalecane zasilanie 650 watów
Recenzja:
NVIDIA TITAN RTX to kolejna karta graficzna w średnim zasięgu do głębokiego uczenia się i złożonych obliczeń. 24 GB tego modelu VRAM wystarczy, aby pracować z większością rozmiarów partii. Jeśli jednak chcesz trenować większe modele, połącz tę kartę z mostem NVLink, aby skutecznie mieć 48 GB VRAM. Ta kwota byłaby wystarczająca nawet dla dużych modeli NLP transformatora.
Ponadto Titan RTX pozwala na pełną część treningu mieszanego dla modeli (i.mi., FP 16 wraz z akumulacją FP32). W rezultacie model ten wykonuje około 15 do 20 procent szybciej w operacjach, w których wykorzystywane są rdzenie tensorowe.
Jednym ograniczeniem Nvidia Titan RTX jest projekt bliźniaczy. To utrudnia bardziej złożone konfiguracje systemowe, ponieważ nie można go spakować w stacja roboczą bez istotnych modyfikacji mechanizmu chłodzenia, który nie jest zalecany.
Ogólnie rzecz biorąc, Titan jest doskonałym, uniwersalnym procesorem graficznym dla niemal każdego zadania głębokiego uczenia się. W porównaniu z innymi kartami graficznymi o ogólnym przeznaczeniu, z pewnością jest to drogie. Dlatego ten model nie jest zalecany dla graczy. Niemniej jednak dodatkowe VRAM i zwiększenie wydajności prawdopodobnie doceniliby naukowcy wykorzystujący złożone modele głębokiego uczenia się. Cena Titan RTX jest znacząco mniejsza niż V100 prezentowana powyżej i byłaby dobrym wyborem, jeśli twój budżet nie pozwala na głębokie uczenie się V100 lub twoje obciążenie nie potrzebuje więcej niż Titan RTX (patrz interesujące punkty odniesienia)
NVIDIA TITAN RTX Szczegóły: Amazon
AMD RX Vega 64
Cechy:
- Data premiery: 14 sierpnia 2017
- Architektura Vega
- Interfejs PCI Express
- Prędkość zegara: 1247 MHz
- Procesory strumieniowe: 4096
- VRAM: 8 GB
- Przepustowość pamięci: 484 GB/s
Recenzja:
AMD ma inteligentną alternatywę, jeśli nie podoba ci się procesor graficzny NVIDIA, lub twój budżet nie pozwala wydać w wysokości 2000 USD na kartę graficzną. Mieszkając przyzwoitą ilość pamięci RAM, szybką przepustowość pamięci i więcej niż wystarczającą liczbę procesorów strumieniowych, RS Vega 64 AMD jest bardzo trudny do zignorowania.
Architektura Vega jest ulepszeniem z poprzednich kart RX. Pod względem wydajności model ten jest zbliżony do GeForce RTX 1080 TI, ponieważ oba te modele mają podobny VRAM. Ponadto Vega obsługuje natywną półprecyzyjną (FP16). ROCM i TENSORFLOW działają, ale oprogramowanie nie jest tak dojrzałe, jak w kartach graficznych Nvidia.
Ogólnie rzecz biorąc, Vega 64 jest przyzwoitym procesorem graficznym do głębokiego uczenia się i sztucznej inteligencji. Ten model kosztuje znacznie poniżej 1000 USD i wykonuje zadanie dla początkujących. Jednak w przypadku profesjonalnych aplikacji zalecamy wybór karty NVIDIA.
Szczegóły AMD RX Vega 64: Amazon
Wybór najlepszej karty graficznej dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się
AI, uczenie maszynowe i zadania głębokiego uczenia się przetwarzają mnóstwo danych. Te zadania mogą być bardzo wymagające dla twojego sprzętu. Poniżej znajdują się funkcje, o których należy pamiętać przed zanurzeniem się na rynku GPUs.
Rdzenie
Jako prosta zasada, im większa liczba rdzeni, tym wyższa będzie wydajność twojego systemu. Należy również wziąć pod uwagę liczbę rdzeni, szczególnie jeśli masz do czynienia z dużą ilością danych. NVIDIA nazwał swoje rdzenie CUDA, podczas gdy AMD nazywa procesory strumieniowe rdzeniem. Wybierz największą liczbę rdzeni przetwarzania, na którym pozwoli Twój budżet.
Moc przetwarzania
Moc przetwarzania zależy od liczby rdzeni wewnątrz systemu pomnożonego przez prędkości zegara, na których uruchamiasz rdzenie. Im wyższa prędkość i im wyższa liczba rdzeni, tym wyższa moc przetwarzania procesor graficzny może obliczyć dane. To również określa, jak szybko Twój system wykona zadanie.
VRAM
Wideo RAM lub VRAM to pomiar ilości danych, które system może obsługiwać jednocześnie. Wyższy VRAM ma zasadnicze znaczenie dla karty graficznej głębokiej uczenia się, szczególnie jeśli jest zatrudniona do pracy z różnymi modelami wizji komputerowej lub wykonywania konkursów CV Kaggle. VRAM nie jest tak ważny dla NLP ani do pracy z innymi danymi kategorycznymi.
Przepustowość pamięci
Przepustowość pamięci to szybkość, z jaką dane są odczytywane lub przechowywane w pamięci. Mówiąc prosto, jest to prędkość VRAM. Mierzony w GB/s, większa przepustowość pamięci oznacza, że karta może rysować więcej danych w krótszym czasie, co przekłada się na szybsze działanie.
Korelacja
Skalowalność jest kolejnym ważnym czynnikiem do rozważenia, gdy nurkujesz na rynku GPU głębokiego uczenia się. Ale nie wszystkie GPU są skalowalne. Wtedy przydaje się wzajemne połączenie. Połączenie daje możliwość korzystania z wielu GPU. Dlatego możesz użyć rozproszonych strategii szkoleniowych dla swoich aplikacji. Na szczęście wszystkie GPU wymienione na tej liście są skalowalne. Uwaga: NVIDIA usunęła funkcję połączeń na wszystkich swoich GPU, które pojawiły się przed RTX 2080.
Oprogramowanie licencyjne i wspierające
Rozważ licencjonowanie przed zainwestowaniem w drogą kartę graficzną. Nie wszystkie karty mogą być używane do wszystkich aplikacji. Na przykład NVIDIA ograniczyła korzystanie z oprogramowania CUDA wraz z procesorem graficznym klasy konsumenckiej w centrum danych. Musisz więc przejść do procesorów graficznych o klodzie produkcyjnej dla aplikacji centrum danych. Jeśli chodzi o oprogramowanie wspierające, GPU NVIDIA najlepiej obsługiwać, jeśli chodzi o biblioteki integracji i uczenia się Framework. Jego zestaw narzędzi CUDA zawiera biblioteki przyspieszenia GPU, kompilator C&P ++, optymalizacja i inne narzędzia debugowania, które pomogą Ci rozpocząć od razu.
Chłodzenie
Temperatura GPU może być znaczącym wąskim gardłem w wydajności, szczególnie gdy masz GPU NVIDIA RTX. Nowoczesne GPU zwiększają swoją prędkość do maksimum podczas uruchamiania algorytmu. Ale gdy tylko osiągnie się pewien próg temperatury, GPU zmniejsza prędkość przetwarzania w celu ochrony przed przegrzaniem.
Projekt wentylatora dmuchawy chłodnicy powietrza popycha powietrze poza system. W architekturze, w której obok siebie umieszcza się wiele GPU, wentylatory nie dają. Jeśli używasz chłodzenia powietrza w konfiguracji z 3 do 4 GPU, unikaj wentylatorów niezbędnych.
Chłodzenie wody to kolejna opcja. Choć droga, ta metoda jest znacznie bardziej cicha i zapewnia, że nawet najbardziej mocne konfiguracje GPU pozostają chłodne podczas operacji.
Końcowe przemyślenia
Dla większości użytkowników poruszających się w głębokie uczenie się, RTX 2080 TI lub RTX 3080 zapewni największy huk dla twojego złotówki jako początkujący. Ich jedyną główną wadą jest ograniczony rozmiar VRAM. Trening z większymi rozmiarami partii umożliwia modele szybciej i dokładniej, oszczędzając dużo czasu użytkownika. Jest to możliwe tylko wtedy, gdy masz GPU Quadro lub Titan RTX. Korzystanie z pół-precyzyjnego (FP16) umożliwia dopasowanie modeli w GPU o niewystarczającym rozmiarze VRAM [2].
Jednak w przypadku bardziej zaawansowanych użytkowników Tesla V100 jest miejscem, w którym powinieneś zainwestować. To jest nasz najlepszy wybór najlepszej karty graficznej do głębokiego uczenia się, sztucznej inteligencji i maszyny. To wszystko dla tego artykułu. Mamy nadzieję, że ten artykuł zawierał przydatne informacje dla następnego GPU głębokiego uczenia się. Każdy z wymienionych tutaj GPU ma unikalne funkcje, zaspokojenie różnych danych demograficznych i aplikacji. Na pewno znajdziesz wśród nich idealny procesor graficzny. Powodzenia!