Zkušenosti jsou životně důležité pro rozvoj dovedností nezbytných k aplikaci hlubokého učení na nové problémy. Rychlý GPU znamená rychlý zisk z praktických zkušeností prostřednictvím okamžité zpětné vazby. GPU obsahují více jader pro řešení paralelních výpočtů. Zahrnují také rozsáhlou šířku pásma paměti pro snadnou správu těchto informací.
| Naše nejlepší doporučená volba pro Nejlepší grafickou kartu pro hluboké učení je edice Nvidia Geforce RTX 2080 Founders Edition. Koupit nyní za 1 940 USD na Amazonu |
 |
S ohledem na to se snažíme odpovědět na otázku: Jaká je nejlepší grafická karta pro AI, strojové učení a hluboké učení? kontrolou několika grafických karet, které jsou v současné době k dispozici v roce 2021. Recenzované karty:
Níže jsou uvedeny výsledky:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
Funkce
- Datum vydání: 14. srpna 2017
- Vega Architecture
- Rozhraní PCI Express
- Taktovací frekvence: 1247 MHz
- Stream procesory: 4096
- VRAM: 8 GB
- Šířka pásma paměti: 484 GB/s
Posouzení
Pokud se vám nelíbí GPU NVIDIA nebo vám rozpočet nedovolí utratit za grafickou kartu více než 500 $, pak má AMD chytrou alternativu. Pokud jde o slušnou kapacitu RAM, rychlou šířku pásma paměti a více než dostatek stream procesorů, AMD RS Vega 64 je velmi těžké ignorovat.
Architektura Vega je upgradem z předchozích karet RX. Výkonově je tento model blízký GeForce RTX 1080 Ti, protože oba tyto modely mají podobnou VRAM. Vega navíc podporuje nativní poloviční přesnost (FP16). ROCm a TensorFlow fungují, ale software není tak vyspělý jako u grafických karet NVIDIA.
Celkově je Vega 64 slušný GPU pro hluboké učení a AI. Tento model stojí hluboko pod 500 USD a odvede práci pro začátečníky. Pro profesionální aplikace však doporučujeme zvolit si kartu NVIDIA.
Podrobnosti o AMD RX Vega 64: Amazonka
NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
Funkce:
- Datum vydání: 7. prosince 2017
- Architektura NVIDIA Volta
- Rozhraní PCI-E
- Výkon tenzoru 112 TFLOPS
- 640 barev tenzoru
- 5120 barev NVIDIA CUDA®
- VRAM: 16 GB
- Šířka pásma paměti: 900 GB/s
- Compute API: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Posouzení:
NVIDIA Tesla V100 je skvělý a jedna z nejlepších grafických karet pro AI, strojové učení a hluboké učení. Tato karta je plně optimalizována a je dodávána se všemi dobrotami, které k tomuto účelu mohou být potřeba.
Tesla V100 je dodáván s konfigurací paměti 16 GB a 32 GB. Díky spoustě VRAM, akceleraci AI, velké šířce pásma paměti a specializovaným tenzorovým jádrům pro hluboké učení si můžete být jisti, že každý váš tréninkový model poběží hladce - a za kratší dobu. Tesla V100 konkrétně může poskytnout 125TFLOPS výkonu hlubokého učení pro trénink i inference [3], což umožňuje architektura Volta od NVIDIA.
Podrobnosti o NVIDIA Tesla V100: Amazonka , ( 1 )
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
Funkce:
- Datum vydání: srpen 2018
- Turingova architektura
- 576 barev tenzoru
- Barvy CUDA: 4 608
- VRAM: 48 GB
- Šířka pásma paměti: 672 GB/s
- 16,3 TFLOPS
- Systémové rozhraní: PCI-Express
Posouzení:
Quadro RTX 8000, navržený speciálně pro aritmetiku a výpočty matice hlubokého učení, je špičková grafická karta. Vzhledem k tomu, že tato karta je dodávána s velkou kapacitou VRAM (48 GB), je tento model doporučován pro zkoumání extra velkých výpočetních modelů. Při použití ve spojení s NVLink lze kapacitu zvýšit až na 96 GB paměti VRAM. Což je hodně!
Kombinace 72 RT a 576 Tensor jader pro lepší pracovní toky má za následek více než 130 TFLOPS výkonu. Ve srovnání s nejdražší grafickou kartou v našem seznamu - Tesla V100 - tento model potenciálně nabízí o 50 procent více paměti a stále dokáže levněji. I na nainstalované paměti má tento model výjimečný výkon při práci s většími dávkovými velikostmi na jednom GPU.
Opět, stejně jako Tesla V100, je tento model omezen pouze vaší cenovou střechou. To znamená, že pokud chcete investovat do budoucnosti a do vysoce kvalitních počítačů, pořiďte si RTX 8000. Kdo ví, můžete vést výzkum AI. Tesla V100 je založena na architektuře Turing, kde V100 vychází z architektury Volta, takže Nvidia Quadro RTX 8000 lze považovat za mírně modernější a o něco výkonnější než V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Podrobnosti: Amazonka
GeForce RTX 2080 Ti
Geforce RTX 2080 Founders Edition
Funkce:
- Datum vydání: 20. září 2018
- Turingova architektura GPU a platforma RTX
- Taktovací frekvence: 1350 MHz
- Barvy CUDA: 4352
- 11 GB ultrarychlé paměti GDDR6 nové generace
- Šířka pásma paměti: 616 GB/s
- Výkon: 260W
Posouzení:
GeForce RTX 2080 Ti je rozpočtová volba ideální pro malé úlohy modelování, spíše než pro vývoj školení ve velkém měřítku. Důvodem je, že má menší paměť GPU na kartu (pouze 11 GB). Omezení tohoto modelu se stanou zjevnějšími při tréninku některých moderních modelů NLP. To však neznamená, že tato karta nemůže soutěžit. Konstrukce dmychadla na RTX 2080 umožňuje mnohem hustší konfigurace systému - až čtyři GPU v rámci jedné pracovní stanice. Navíc tento model trénuje neurální sítě rychlostí 80 procent rychlostí Tesla V100. Podle benchmarků výkonu hlubokého učení LambdaLabs je RTX 2080 ve srovnání s Tesla V100 73% rychlostí FP2 a 55% rychlosti FP16.
Mezitím tento model stojí téměř 7krát méně než Tesla V100. Z hlediska ceny i výkonu je GeForce RTX 2080 Ti skvělým grafickým procesorem pro hluboké učení a vývoj AI.
Podrobnosti o GeForce RTX 2080 Ti: Amazonka
NVIDIA Titan RTX
Grafika NVIDIA Titan RTX
Funkce:
- Datum vydání: 18. prosince 2018
- Poháněno architekturou NVIDIA Turing ™ navrženou pro AI
- 576 Tensor Core pro akceleraci AI
- 130 teraFLOPS (TFLOPS) pro školení hlubokého učení
- Barvy CUDA: 4608
- VRAM: 24 GB
- Šířka pásma paměti: 672 GB/s
- Doporučený napájecí zdroj 650 wattů
Posouzení:
NVIDIA Titan RTX je další GPU střední třídy používané pro komplexní operace hlubokého učení. 24 GB paměti VRAM tohoto modelu stačí k práci s většinou velikostí dávek. Pokud však chcete trénovat větší modely, spárujte tuto kartu s můstkem NVLink, abyste efektivně získali 48 GB paměti VRAM. Toto množství by stačilo i pro velké modely transformátorů NLP. Kromě toho Titan RTX umožňuje u modelů (tj. FP 16 spolu s akumulací FP32) plné školení se smíšenou přesností. Výsledkem je, že tento model pracuje přibližně o 15 až 20 procent rychleji v operacích, kde se používají jádra Tensor.
Jedním z omezení NVIDIA Titan RTX je konstrukce dvojitého ventilátoru. To ztěžuje složitější konfigurace systému, protože nemůže být zabaleno do pracovní stanice bez podstatných úprav chladicího mechanismu, což se nedoporučuje.
Celkově je Titan vynikající, univerzální GPU pro téměř jakýkoli úkol hlubokého učení. Ve srovnání s jinými grafickými kartami pro obecné účely je určitě drahý. Proto se tento model nedoporučuje hráčům. Nicméně další VRAM a zvýšení výkonu by pravděpodobně ocenili vědci využívající komplexní modely hlubokého učení. Cena Titan RTX je významně nižší než výše uvedený model V100 a byla by dobrou volbou, pokud váš rozpočet neumožňuje stanovení cen V100 pro hluboké učení nebo vaše pracovní vytížení nepotřebuje více než Titan RTX ( viz zajímavé benchmarky )
Podrobnosti o NVIDIA Titan RTX: Amazonka
Výběr nejlepší grafické karty pro AI, strojové učení a hluboké učení
Úkoly AI, strojového učení a hloubkového učení zpracovávají hromady dat. Tyto úkoly mohou být velmi náročné na váš hardware. Níže jsou uvedeny funkce, které je třeba mít na paměti před zakoupením GPU.
Barvy
Obecně platí, že čím větší je počet jader, tím vyšší bude výkon vašeho systému. Počet jader by měl být také vzat v úvahu, zvláště pokud pracujete s velkým množstvím dat. NVIDIA pojmenovala svá jádra CUDA, zatímco AMD nazývá jejich procesory streamování jader. Přejděte na nejvyšší počet jader zpracování, které váš rozpočet dovolí.
Procesní výkon
Procesorový výkon GPU závisí na počtu jader v systému vynásobeném hodinovými rychlostmi, ve kterých jádra používáte. Čím vyšší je rychlost a čím vyšší je počet jader, tím vyšší bude výpočetní výkon, při kterém může váš GPU počítat data. To také určuje, jak rychle váš systém provede úkol.
VRAM
Video RAM nebo VRAM je měření množství dat, která váš systém zvládne najednou. Vyšší VRAM je zásadní, pokud pracujete s různými modely Computer Vision nebo provádíte jakékoli soutěže CV Kaggle. VRAM není pro NLP ani pro práci s jinými kategorickými daty tak důležitý.
Šířka pásma paměti
Šířka pásma paměti je rychlost, kterou jsou data čtena nebo ukládána do paměti. Jednoduše řečeno, je to rychlost VRAM. Měřeno v GB/s, větší šířka pásma paměti znamená, že karta může čerpat více dat za kratší dobu, což znamená rychlejší provoz.
Chlazení
Teplota GPU může být významným překážkou, pokud jde o výkon. Moderní GPU při běhu algoritmu zvyšují svoji rychlost na maximum. Jakmile je však dosaženo určité teplotní prahové hodnoty, GPU snižuje rychlost zpracování, aby byla chráněna před přehřátím.
Konstrukce dmychadla pro vzduchové chladiče vytlačuje vzduch mimo systém, zatímco ventilátory nevhánějí vzduch dovnitř. V architektuře, kde je umístěno více GPU vedle sebe, se ventilátory ventilátoru více zahřejí. Pokud používáte chlazení vzduchem v sestavě se 3 až 4 GPU, vyhněte se ventilátorům bez ventilátoru.
Další možností je vodní chlazení. Ačkoli je tato metoda drahá, je mnohem tišší a zajišťuje, že i ta nejsilnější nastavení GPU zůstanou po celou dobu provozu v pohodě.
Závěr
Pro většinu uživatelů, kteří se chtějí pustit do hlubokého učení, bude RTX 2080 Ti nebo Titan RTX tou nejlepší volbou pro vaše peníze. Jedinou nevýhodou RTX 2080 Ti je omezená velikost 11 GB VRAM. Trénink s většími dávkami umožňuje modelům trénovat rychleji a mnohem přesněji, což šetří spoustu času uživatele. To je možné pouze tehdy, pokud máte grafické karty Quadro nebo TITAN RTX. Použití poloviční přesnosti (FP16) umožňuje modelům vejít se na GPU s nedostatečnou velikostí VRAM [2]. Pro pokročilejší uživatele je však místo, kde byste měli investovat, Tesla V100. To je naše nejlepší volba pro nejlepší grafickou kartu pro AI, strojové učení a hluboké učení. To je k tomuto článku vše. Doufáme, že se vám líbilo. Do příště!