Phenquestions
Pengalaman sangat penting untuk mengembangkan kemahiran yang diperlukan untuk menerapkan pembelajaran mendalam terhadap masalah baru. GPU yang pantas bermaksud peningkatan pengalaman praktikal melalui maklum balas segera. GPU mengandungi beberapa teras untuk menangani pengiraan selari. Mereka juga menggabungkan lebar jalur memori yang luas untuk menguruskan maklumat ini dengan mudah.
 |
Dengan pemikiran ini, kami berusaha untuk menjawab pertanyaan, “Apa kad grafik terbaik untuk AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam?”Dengan mengkaji beberapa kad grafik yang ada pada tahun 2021. Kad Disemak:
- AMD RX Vega 64
- NVIDIA Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA Titan RTX
Berikut adalah hasilnya:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
ciri-ciri
- Tarikh Tayangan: 14 Ogos 2017
- Senibina Vega
- Antaramuka PCI Express
- Kelajuan Jam: 1247 MHz
- Pemproses Aliran: 4096
- VRAM: 8 GB
- Lebar Jalur Memori: 484 GB / s
Kaji semula
Sekiranya anda tidak menyukai GPU NVIDIA, atau belanjawan anda tidak membenarkan anda membelanjakan lebih dari $ 500 untuk kad grafik, maka AMD mempunyai alternatif pintar. Memiliki jumlah RAM yang mencukupi, lebar jalur memori yang cepat, dan pemproses aliran lebih dari cukup, AMD RS Vega 64 sangat sukar untuk diabaikan.
Seni bina Vega adalah peningkatan daripada kad RX sebelumnya. Dari segi prestasi, model ini hampir dengan GeForce RTX 1080 Ti, kerana kedua-dua model ini mempunyai VRAM yang serupa. Lebih-lebih lagi, Vega menyokong ketepatan separuh asli (FP16). ROCm dan TensorFlow berfungsi, tetapi perisiannya tidak begitu matang seperti pada kad grafik NVIDIA.
Secara keseluruhan, Vega 64 adalah GPU yang layak untuk pembelajaran mendalam dan AI. Model ini berharga di bawah $ 500 USD dan menyelesaikan tugas untuk pemula. Walau bagaimanapun, untuk aplikasi profesional, kami mengesyorkan memilih kad NVIDIA.
Butiran AMD RX Vega 64: Amazon
NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
Ciri-ciri:
- Tarikh Tayangan: 7 Disember 2017
- Senibina NVIDIA Volta
- Antara Muka PCI-E
- 112 Prestasi Tensor TFLOPS
- 640 Inti Tensor
- 5120 NVIDIA CUDA® Cores
- VRAM: 16 GB
- Lebar Jalur Memori: 900 GB / s
- API Compute: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Ulasan:
NVIDIA Tesla V100 adalah raksasa dan salah satu kad grafik terbaik untuk AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. Kad ini dioptimumkan sepenuhnya dan dibungkus dengan semua barang yang mungkin diperlukan untuk tujuan ini.
Tesla V100 hadir dalam konfigurasi memori 16 GB dan 32 GB. Dengan banyak VRAM, percepatan AI, lebar jalur memori tinggi, dan teras tensor khusus untuk pembelajaran mendalam, anda boleh yakin bahawa setiap model latihan anda akan berjalan dengan lancar - dan dalam masa yang lebih sedikit. Secara khusus, Tesla V100 dapat memberikan 125TFLOPS prestasi pembelajaran mendalam untuk latihan dan inferensi [3], yang dimungkinkan oleh seni bina Volta NVIDIA.
Butiran NVIDIA Tesla V100: Amazon, (1)
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
Ciri-ciri:
- Tarikh Tayangan: Ogos 2018
- Senibina Turing
- 576 Tensor Inti
- CUDA Cores: 4,608
- VRAM: 48 GB
- Lebar Jalur Memori: 672 GB / s
- 16.3 TFLOPS
- Antara muka sistem: PCI-Express
Ulasan:
Dicipta khas untuk aritmetik dan pengiraan matriks pembelajaran mendalam, Quadro RTX 8000 adalah kad grafik teratas. Oleh kerana kad ini dilengkapi dengan kapasiti VRAM yang besar (48 GB), model ini disyorkan untuk meneliti model komputasi yang sangat besar. Bila digunakan bersama NVLink, kapasitasnya dapat ditingkatkan hingga 96 GB VRAM. Yang banyak!
Gabungan inti Tensor 72 RT dan 576 untuk aliran kerja yang ditingkatkan menghasilkan lebih daripada 130 TFLOPS prestasi. Berbanding dengan kad grafik termahal dalam senarai kami - Tesla V100 - model ini berpotensi menawarkan 50 peratus lebih banyak memori dan masih mampu menelan belanja lebih sedikit. Walaupun pada memori terpasang, model ini mempunyai prestasi yang luar biasa ketika bekerja dengan ukuran kumpulan yang lebih besar pada satu GPU.
Sekali lagi, seperti Tesla V100, model ini hanya terhad oleh bumbung harga anda. Kononnya, jika anda ingin melabur di masa depan dan dalam pengkomputeran berkualiti tinggi, dapatkan RTX 8000. Siapa tahu, anda boleh memimpin penyelidikan AI. Tesla V100 didasarkan pada seni bina Turing di mana V100 berdasarkan seni bina Volta, jadi Nvidia Quadro RTX 8000 dapat dianggap sedikit lebih moden dan sedikit lebih kuat daripada V100.
Butiran Nvidia Quadro RTX 8000: Amazon
GeForce RTX 2080 Ti
Edisi Pengasas Geforce RTX 2080
Ciri-ciri:
- Tarikh Tayangan: 20 September 2018
- Turing seni bina GPU dan platform RTX
- Kelajuan Jam: 1350 MHz
- CUDA Cores: 4352
- Memori GDDR6 generasi seterusnya, ultra-cepat 11 GB
- Lebar Jalur Memori: 616 GB / s
- Kuasa: 260W
Ulasan:
GeForce RTX 2080 Ti adalah pilihan anggaran yang ideal untuk beban kerja pemodelan skala kecil, dan bukannya pembangunan latihan berskala besar. Ini kerana ia mempunyai memori GPU yang lebih kecil bagi setiap kad (hanya 11 GB). Batasan model ini menjadi lebih jelas ketika melatih beberapa model NLP moden. Namun, itu tidak bermaksud bahawa kad ini tidak dapat bertanding. Reka bentuk blower pada RTX 2080 memungkinkan konfigurasi sistem yang lebih padat - sehingga empat GPU dalam satu stesen kerja. Plus, model ini melatih rangkaian saraf pada 80 peratus kelajuan Tesla V100. Menurut penanda aras prestasi pembelajaran mendalam LambdaLabs, jika dibandingkan dengan Tesla V100, RTX 2080 adalah 73% kelajuan FP2 dan 55% kelajuan FP16.
Sementara itu, model ini berharga hampir 7 kali lebih rendah daripada Tesla V100. Dari segi harga dan prestasi, GeForce RTX 2080 Ti adalah GPU yang hebat untuk pembelajaran mendalam dan pengembangan AI.
Perincian GeForce RTX 2080 Ti: Amazon
NVIDIA Titan RTX
Grafik NVIDIA Titan RTX
Ciri-ciri:
- Tarikh Tayangan: 18 Disember 2018
- Dikuasakan oleh seni bina NVIDIA Turing ™ yang direka untuk AI
- 576 Tensor Cores untuk pecutan AI
- 130 teraFLOPS (TFLOPS) untuk latihan pembelajaran mendalam
- CUDA Cores: 4608
- VRAM: 24 GB
- Lebar Jalur Memori: 672 GB / s
- Bekalan kuasa yang disyorkan 650 watt
Ulasan:
NVIDIA Titan RTX adalah satu lagi GPU pertengahan yang digunakan untuk operasi pembelajaran mendalam yang kompleks. VRAM 24 GB model ini sudah cukup untuk berfungsi dengan kebanyakan ukuran kumpulan. Sekiranya anda ingin melatih model yang lebih besar, pasangkan kad ini dengan jambatan NVLink untuk mempunyai VRAM 48 GB dengan berkesan. Jumlah ini akan mencukupi walaupun untuk model NLP transformer besar. Lebih-lebih lagi, Titan RTX membenarkan latihan ketepatan campuran penuh untuk model (i.e., FP 16 bersama dengan pengumpulan FP32). Hasilnya, model ini berkinerja lebih cepat 15 hingga 20 peratus dalam operasi di mana Tensor Cores digunakan.
Satu batasan NVIDIA Titan RTX adalah reka bentuk kipas kembar. Ini menghalang konfigurasi sistem yang lebih kompleks kerana tidak dapat dimasukkan ke dalam stesen kerja tanpa pengubahsuaian besar pada mekanisme penyejukan, yang tidak digalakkan.
Secara keseluruhan, Titan adalah GPU serba guna yang sangat baik untuk hampir semua tugas pembelajaran mendalam. Berbanding dengan kad grafik tujuan umum yang lain, ia pastinya mahal. Itulah sebabnya model ini tidak digalakkan untuk pemain. Walaupun begitu, peningkatan VRAM dan peningkatan prestasi mungkin akan dihargai oleh penyelidik yang menggunakan model pembelajaran mendalam yang kompleks. Harga Titan RTX jauh lebih rendah daripada V100 yang ditunjukkan di atas dan akan menjadi pilihan yang baik jika belanjawan anda tidak membenarkan harga V100 melakukan pembelajaran mendalam atau beban kerja anda tidak memerlukan lebih daripada Titan RTX (lihat tanda aras menarik)
Butiran NVIDIA Titan RTX: Amazon
Memilih kad grafik terbaik untuk AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam
AI, pembelajaran mesin, dan tugas pembelajaran mendalam memproses timbunan data. Tugas-tugas ini boleh sangat menuntut perkakasan anda. Berikut adalah ciri yang perlu diingat sebelum membeli GPU.
Teras
Sebagai kaedah ringkas, semakin besar bilangan teras, semakin tinggi prestasi sistem anda. Jumlah inti juga harus dipertimbangkan, terutama jika anda berurusan dengan sejumlah besar data. NVIDIA telah menamakan terasnya CUDA, sementara AMD memanggil pemproses aliran teras mereka. Dapatkan jumlah inti pemprosesan tertinggi yang dibenarkan oleh anggaran anda.
Kuasa Pemprosesan
Kekuatan pemprosesan GPU bergantung pada jumlah teras di dalam sistem dikalikan dengan kelajuan jam di mana anda menjalankan inti. Semakin tinggi kelajuan dan semakin tinggi bilangan teras, semakin tinggi daya pemprosesan di mana GPU anda dapat mengira data. Ini juga menentukan seberapa pantas sistem anda melaksanakan tugas.
VRAM
RAM video, atau VRAM, adalah pengukuran jumlah data yang dapat dikendalikan oleh sistem anda sekaligus. VRAM yang lebih tinggi sangat penting jika anda bekerja dengan pelbagai model Computer Vision atau melakukan sebarang pertandingan CV Kaggle. VRAM tidak begitu penting untuk NLP, atau untuk bekerja dengan data kategori lain.
Jalur Lebar Memori
Bandwidth Memori adalah kadar di mana data dibaca atau disimpan ke dalam memori. Secara ringkas, ia adalah kelajuan VRAM. Diukur dalam GB / s, Lebar Memori yang lebih banyak bermaksud bahawa kad dapat menarik lebih banyak data dalam masa yang lebih sedikit, yang diterjemahkan ke dalam operasi yang lebih cepat.
Menyejukkan
Suhu GPU boleh menjadi hambatan yang ketara dalam hal prestasi. GPU moden meningkatkan kelajuannya secara maksimum semasa menjalankan algoritma. Tetapi sebaik sahaja ambang suhu tertentu tercapai, GPU menurunkan kelajuan pemprosesan untuk melindungi daripada terlalu panas.
Reka bentuk kipas blower untuk penyejuk udara mendorong udara ke luar sistem sementara kipas bukan blower menyedut udara masuk. Dalam seni bina di mana beberapa GPU diletakkan di sebelah satu sama lain, kipas bukan blower akan menjadi lebih panas. Sekiranya anda menggunakan penyejuk udara dalam penyediaan dengan 3 hingga 4 GPU, elakkan kipas tanpa blower.
Penyejukan air adalah pilihan lain. Walaupun mahal, kaedah ini jauh lebih senyap dan memastikan bahawa bahkan penyediaan GPU yang terbaik tetap sejuk sepanjang operasi.
Kesimpulannya
Bagi kebanyakan pengguna yang memasuki pembelajaran mendalam, RTX 2080 Ti atau Titan RTX akan memberikan peluang terbaik untuk wang anda. Satu-satunya kelemahan RTX 2080 Ti adalah saiz VRAM 11 GB terhad. Berlatih dengan saiz kumpulan yang lebih besar membolehkan model berlatih lebih cepat dan lebih tepat, menjimatkan banyak masa pengguna. Ini hanya boleh dilakukan apabila anda mempunyai GPU Quadro atau TITAN RTX. Menggunakan ketepatan separuh (FP16) membolehkan model sesuai dengan GPU dengan ukuran VRAM yang tidak mencukupi [2]. Untuk pengguna yang lebih maju, Tesla V100 adalah tempat yang harus anda laburkan. Itu adalah pilihan utama kami untuk kad grafik terbaik untuk AI, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Itu sahaja untuk artikel ini. Kami harap anda menyukainya. Sehingga lain kali!
Rujukan
- GPU Terbaik Untuk AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam pada tahun 2020
- GPU terbaik untuk pembelajaran mendalam pada tahun 2020
- NVIDIA AI INFERENCE PLATFORM: Lompatan Raksasa dalam Prestasi dan Kecekapan untuk Perkhidmatan AI, dari Pusat Data hingga ke Rangkaian
- GPU TERAS NVIDIA V100 TENSOR
- Tanda Aras Pembelajaran Dalam Titan RTX
