Migliore scheda grafica per l'apprendimento profondo
L'esperienza è fondamentale per sviluppare le competenze necessarie per applicare un profondo apprendimento a nuove questioni. Una GPU veloce significa un rapido guadagno nell'esperienza pratica attraverso un feedback immediato. Le GPU contengono più core per gestire calcoli paralleli. Incorporano anche una vasta larghezza di banda di memoria per gestire queste informazioni con facilità.
La nostra scelta migliore consigliata per la migliore scheda grafica per l'apprendimento profondo è Nvidia Geforce RTX 3080. Acquistalo ora per 2.429 USD su Amazon.
Con questo in mente, cerchiamo di rispondere alla domanda: “Qual è la migliore scheda grafica per AI, Machine Learning e Deep Learning?"Rivedendo diverse schede grafiche attualmente disponibili nel 2021.
Carte esaminate:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 TI
- Nvidia Titan RTX
- AMD RX Vega 64
Di seguito sono riportati i risultati:
Nvidia's RTX 3080
Caratteristiche
- Data di rilascio: 23 settembre 2021
- Architettura Nvidia Ampere
- PCI-Express X16
- 112 TENSOR PERSONAMENTO TENSOR
- 640 nuclei tensori
- 8704 Cuda core
- 10 GB a 320 bit GDDR6X, 19 Gbps
- Larghezza di banda della memoria: 760 GB/S
- API COMPUTE: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenAcc®
Revisione:
La RTX 3080 è di gran lunga la GPU più efficiente in termini di costi al momento. Quando si tratta di diversi compiti di apprendimento profondo, è considerato ideale per la prototipazione. Questo perché la prototipazione dovrebbe essere eseguita in modo agile con modelli e set di dati più piccoli. La RTX 3080 te lo offre insieme alla memoria decente e rimane ancora economico. È più economico della maggior parte delle carte in questo elenco.
Quindi puoi prototipo in qualsiasi area, che si tratti di hacking di idee/modelli come principiante, ricerca, kaggle competitivo o semplicemente sperimentando codici di ricerca diversi. Una volta che hai un prototipo decente, puoi lanciare macchine migliori (preferibilmente 3090) e ridimensionare su modelli più grandi.
Tuttavia, l'allenamento su RTX 3080 richiede dimensioni batch più piccole in quanto ha un VRAM più piccolo. Pertanto, se si desidera allenarti con dimensioni batch più grandi, continua a leggere questo articolo per ulteriori opzioni.
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Nvidia Tesla V100
Caratteristiche:
- Architettura Nvidia Volta
- Interfaccia PCI-E
- 112 TENSOR PERSONAMENTO TENSOR
- 640 nuclei tensori
- 5120 NVIDIA CUDA® CORES
- VRAM: 16 GB
- Larghezza di banda della memoria: 900 GB/S
- API COMPUTE: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenAcc®
Revisione:
NVIDIA TESLA V100 è un colosso e una delle migliori schede grafiche per AI, Machine Learning e Deep Learning. Questa scheda è completamente ottimizzata e viene ricca di tutte le chicche che potrebbero aver bisogno a questo scopo.
La Tesla V100 è disponibile in configurazioni di memoria da 16 GB e 32 GB. Con un sacco di VRAM, accelerazione AI, alta larghezza di banda di memoria e core di tensore specializzati per l'apprendimento profondo, puoi essere certo che ogni tuo modello di allenamento si svolgerà senza intoppi - e in meno tempo. In particolare, la Tesla V100 può offrire 125 Tfli di prestazioni di apprendimento profondo per la formazione e l'inferenza [3], che è resa possibile dall'architettura Volta di Nvidia.
Tesla V100 offre un throughput per le prestazioni 30x rispetto a un server CPU sull'inferenza di deep learning per darti una prospettiva sulle sue prestazioni. Questo è un grande salto di prestazioni.
Nvidia Quadro RTX 8000
Caratteristiche:
- Turing Architecture
- 576 nuclei tensori
- Cuda Cores: 4.608
- VRAM: 48 GB
- Larghezza di banda della memoria: 672 GB/S
- 16.3 tflops
- Interfaccia di sistema: PCI-Express
Revisione:
Crea specificamente costruito per aritmetica e calcolo della matrice. Poiché questa scheda viene fornita con una grande capacità VRAM (48 GB), questo modello è raccomandato per la ricerca di modelli computazionali extra-large. Se utilizzato in coppia con NVLink, la capacità può essere aumentata fino a 96 GB di VRAM. Che è molto!
Una combinazione di 72 rt e 576 core tensori per flussi di lavoro migliorati comporta oltre 130 tflop di prestazioni. Rispetto alla scheda grafica più costosa della nostra lista - Tesla V100 - questo modello offre potenzialmente il 50 % in più di memoria e riesce comunque a costare di meno. Questo modello ha prestazioni eccezionali mentre si lavora con dimensioni batch più grandi su una singola GPU, anche sulla memoria installata.
Ancora una volta, come Tesla V100, questo modello è limitato solo dal tetto dei prezzi. Detto questo, se vuoi investire in futuro e in un calcolo di alta qualità, ottieni un RTX 8000. Chissà, potresti guidare la ricerca sull'IA. Quadro RTX 8000 si basa sull'architettura Turing. Al contrario, il V100 si basa sull'architettura Volta, quindi Nvidia Quadro RTX 8000 può essere considerato leggermente più moderno e leggermente più potente del V100.
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GeForce RTX 2080 TI
Caratteristiche:
- Data di uscita: 20 settembre 2018
- Architettura GPU Turing e piattaforma RTX
- Velocità di clock: 1350 MHz
- Cuda Cores: 4352
- 11 GB di memoria GDDR6 ultra-veloce di prossima generazione
- Larghezza di banda della memoria: 616 GB/S
- Potenza: 260w
Revisione:
GeForce RTX 2080 TI è un'opzione di budget ideale per i carichi di lavoro di modellazione su piccola scala anziché per gli sviluppi di formazione su larga scala. Questo perché ha una memoria GPU più piccola per scheda (solo 11 GB). Le limitazioni di questo modello diventano più ovvie quando si allena alcuni moderni modelli PNL.
Tuttavia, ciò non significa che questa carta non possa competere. Il design del soffiatore su RTX 2080 consente configurazioni di sistema più denser, fino a quattro GPU all'interno di una singola workstation. Inoltre, questo modello addestra le reti neurali all'80 % delle velocità del Tesla V100. Secondo i benchmark per le prestazioni di apprendimento profondo di Lambdalabs, rispetto a Tesla V100, l'RTX 2080 è del 73% della velocità di FP2 e del 55% la velocità di FP16.
Ultimo ma non meno importante, questo modello costa quasi 7 volte meno di un Tesla V100. La GeForce RTX 2080 TI è una grande GPU per l'apprendimento profondo e lo sviluppo dell'IA dal punto di vista del prezzo e delle prestazioni.
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Nvidia Titan RTX
Caratteristiche:
- Data di uscita: 18 dicembre 2018
- Alimentato dall'architettura Nvidia Turing ™ progettata per AI
- 576 nuclei di tensore per accelerazione dell'IA
- 130 teraflops (TFLOPS) per la formazione per l'apprendimento profondo
- Cuda Cores: 4608
- VRAM: 24 GB
- Larghezza di banda della memoria: 672 GB/S
- Alimentazione consigliata 650 watt
Revisione:
Nvidia Titan RTX è un'altra scheda grafica di fascia media per l'apprendimento profondo e calcoli complessi. Il 24 GB di VRAM di questo modello è sufficiente per funzionare con la maggior parte delle dimensioni dei lotti. Tuttavia, se si desidera addestrare modelli più grandi, abbinare questa carta con il ponte NVLink per avere effettivamente 48 GB di VRAM. Questo importo sarebbe sufficiente anche per i modelli NLP di grande trasformatore.
Inoltre, Titan RTX consente una formazione a precisione mista completa per i modelli (i.e., FP 16 insieme all'accumulo di fp32). Di conseguenza, questo modello esegue circa il 15-20 % più veloce nelle operazioni in cui vengono utilizzati i nuclei di tensore.
Una limitazione del Nvidia Titan RTX è il design del ventilatore gemello. Ciò ostacola configurazioni di sistema più complesse perché non può essere imballato in una workstation senza sostanziali modifiche al meccanismo di raffreddamento, che non è raccomandato.
Nel complesso, Titan è una GPU eccellente per tutti gli usi per qualsiasi compito di apprendimento profondo. Rispetto ad altre schede grafiche per uso generale, è sicuramente costoso. Ecco perché questo modello non è consigliato per i giocatori. Tuttavia, VRAM extra e un aumento delle prestazioni sarebbero probabilmente apprezzati dai ricercatori che utilizzano modelli di apprendimento profondo complessi. Il prezzo di Titan RTX è significativamente inferiore al V100 mostrato sopra e sarebbe una buona scelta se il tuo budget non consente a V100 di fare un deep learning o il tuo carico di lavoro non ha bisogno di più del Titan RTX (vedi benchmark interessanti)
Dettagli Nvidia Titan RTX: Amazon
AMD RX Vega 64
Caratteristiche:
- Data di uscita: 14 agosto 2017
- Architettura Vega
- Interfaccia PCI Express
- Velocità di clock: 1247 MHz
- Processori di streaming: 4096
- VRAM: 8 GB
- Larghezza di banda della memoria: 484 GB/S
Revisione:
AMD ha un'alternativa intelligente se non ti piacciono le GPU NVIDIA o il tuo budget non ti consente di spendere fino a $ 2000 su una scheda grafica. Ospitare una quantità decente di RAM, una larghezza di banda di memoria veloce e più che sufficienti processori di flusso, RS Vega 64 di AMD è molto difficile da ignorare.
L'architettura Vega è un aggiornamento delle precedenti carte RX. In termini di prestazioni, questo modello è vicino alla GeForce RTX 1080 TI, poiché entrambi questi modelli hanno un VRAM simile. Inoltre, Vega supporta la mezza precisione nativa (FP16). Il lavoro ROCM e Tensorflow, ma il software non è maturo come nelle schede grafiche Nvidia.
Nel complesso, la Vega 64 è una GPU decente per l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale. Questo modello costa ben sotto 1000 USD e fa il lavoro per i principianti. Tuttavia, per le applicazioni professionali, ti consigliamo di optare per una scheda Nvidia.
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Scegliere la migliore scheda grafica per AI, Machine Learning e Deep Learning
AI, APPRENDIMENTO MACHIO e Attività di apprendimento profondo elabora un sacco di dati. Queste attività possono essere molto impegnative sul tuo hardware. Di seguito sono riportate le caratteristiche da tenere a mente prima di immergerti nel mercato delle GPU di Deep Learning.
Core
Come semplice regola empirica, maggiore è il numero di nuclei, maggiore sarà le prestazioni del tuo sistema. Il numero di core dovrebbe essere preso in considerazione anche se si ha a che fare con una grande quantità di dati. Nvidia ha chiamato i suoi core cuda, mentre AMD chiama i loro core trasmetti i processori. Scegli il maggior numero di core di elaborazione che il budget consentirà.
Potenza di calcolo
La potenza di elaborazione dipende dal numero di core all'interno del sistema moltiplicato per le velocità di clock in cui si eseguono i core. Maggiore è la velocità e maggiore è il numero di core, maggiore è la potenza di elaborazione che la GPU può calcolare i dati. Questo determina anche la velocità con cui il sistema eseguirà un'attività.
Vram
Video RAM, o VRAM, è una misurazione della quantità di dati che il sistema può gestire contemporaneamente. La VRAM superiore è vitale per una scheda grafica di Deep Learning, soprattutto se impiegato per lavorare con vari modelli di visione artificiale o eseguire eventuali competizioni CV Kaggle. VRAM non è così importante per la PNL o per lavorare con altri dati categorici.
Banda di memoria
La larghezza di banda di memoria è la velocità con cui i dati vengono letti o archiviati nella memoria. In termini semplici, è la velocità del vram. Misurati in GB/s, più larghezza di banda di memoria significa che la scheda può disegnare più dati in meno tempo, il che si traduce in un funzionamento più rapido.
Interconnessione
La scalabilità è un altro fattore importante da considerare quando ti immergi nel mercato della GPU di Deep Learning. Ma non tutte le GPU sono scalabili. Questo è quando l'interconnessione è utile. L'interconnessione ti dà la possibilità di utilizzare più GPU. Pertanto puoi quindi utilizzare strategie di formazione distribuita per le tue applicazioni. Fortunatamente, tutte le GPU menzionate in questo elenco sono scalabili. NOTA: NVIDIA ha rimosso la funzione di interconnessione su tutte le sue GPU che sono venute prima di RTX 2080.
Software di licenza e supporto
Si prega di prendere in considerazione le licenze prima di investire in una scheda grafica costosa. Non tutte le carte possono essere utilizzate per tutte le applicazioni. Ad esempio, Nvidia ha limitato l'uso del software CUDA insieme alle GPU di livello consumer in un data center. Quindi, devi passare alle GPU di livello di produzione per le applicazioni del data center. Per quanto riguarda il software di supporto, le GPU Nvidia sono meglio supportate quando si tratta di biblioteche di integrazione e apprendimento del framework. Il suo toolkit CUDA contiene librerie di accelerazione GPU, compilatore C&C ++, ottimizzazione e altri strumenti di debug per aiutarti a iniziare subito.
Raffreddamento
La temperatura della GPU può essere un collo di bottiglia significativo nelle prestazioni, specialmente quando si dispone di una GPU Nvidia RTX. Le GPU moderne aumentano la loro velocità al massimo durante l'esecuzione di un algoritmo. Ma non appena viene raggiunta una certa soglia di temperatura, la GPU diminuisce la velocità di elaborazione per proteggere dal surriscaldamento.
Il design della ventola del ventilatore per i refrigeratori d'aria spinge l'aria fuori dal sistema mentre i ventilatori non soffocanti succhiano aria. In architettura in cui più GPU vengono posizionate uno accanto all'altra, i ventilatori non bianchi si surriscaldano di più. Se si utilizza il raffreddamento dell'aria in una configurazione con 3-4 GPU, evita le ventole non bianche.
Il raffreddamento dell'acqua è un'altra opzione. Sebbene costoso, questo metodo è molto più silenzioso e assicura che anche le configurazioni GPU più robuste rimangano fresche durante l'operazione.
Pensieri finali
Per la maggior parte degli utenti che si aspettano in Deep Learning, RTX 2080 Ti o RTX 3080 fornirà il massimo botto per il tuo dollaro come principiante. Il loro unico grande svantaggio è una dimensione vram limitata. La formazione con dimensioni batch più grandi consente ai modelli di allenarsi più velocemente e in modo molto più accurato, risparmiando molto tempo dell'utente. Questo è possibile solo quando si dispone di GPU Quadro o Titan RTX. L'uso di mezza precisione (FP16) consente ai modelli di adattarsi alle GPU con dimensioni vram insufficienti [2].
Per gli utenti più avanzati, tuttavia, Tesla V100 è dove è necessario investire. Questa è la nostra scelta migliore per la migliore scheda grafica per l'apprendimento profondo, l'intelligenza artificiale e la macchina. Questo è tutto per questo articolo. Speriamo che questo articolo abbia fornito informazioni utili per la tua prossima GPU. Ciascuno degli GPU menzionati qui ha caratteristiche uniche, che si rivolgono a diversi dati demografici e applicazioni. Troverai sicuramente la tua GPU ideale tra loro. Buona fortuna!