Beste grafikkort for dyp læring
Erfaring er avgjørende for å utvikle ferdighetene som er nødvendige for å bruke dyp læring på nye problemer. En rask GPU betyr en rask gevinst i praktisk erfaring gjennom umiddelbar tilbakemelding. GPUer inneholder flere kjerner for å håndtere parallelle beregninger. De inneholder også omfattende minnebåndbredde for å administrere denne informasjonen med letthet.
Vårt beste anbefalte valg for beste grafikkort for dyp læring er NVIDIA GeForce RTX 3080. Kjøp den nå for USD 2.429 på Amazon.
Med dette i bakhodet prøver vi å svare på spørsmålet, “Hva er det beste grafikkortet for AI, maskinlæring og dyp læring?”Ved å gjennomgå flere grafikkort som for øyeblikket er tilgjengelige i 2021.
Kort anmeldt:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA TITAN RTX
- AMD RX VEGA 64
Nedenfor er resultatene:
Nvidias RTX 3080
Egenskaper
- Utgivelsesdato: 23. september 2021
- Nvidia ampere arkitektur
- PCI-Express X16
- 112 TFLOPS Tensor Performance
- 640 Tensor -kjerner
- 8704 CUDA -kjerner
- 10 GB 320-bit GDDR6X, 19 Gbps
- Minnebåndbredde: 760 GB/s
- Beregn APIer: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenACC®
Anmeldelse:
RTX 3080 er den desidert mest kostnadseffektive GPU for øyeblikket. Når det gjelder forskjellige dype læringsoppgaver, anses det som ideelt for prototyping. Det er fordi prototyping bør gjøres på en smidig måte med mindre modeller og datasett. RTX 3080 tilbyr deg det sammen med anstendig minne og fortsatt er billig. Det er billigere enn de fleste kort på denne listen.
Så du kan prototype på et hvilket som helst område, enten det er å hacke ideer/modeller som nybegynner, forskning, konkurransedyktig Kaggle, eller bare eksperimentere med forskjellige forskningskoder. Når du har en anstendig prototype, kan du rulle ut bedre maskiner (helst 3090) og skalere til større modeller.
Trening på RTX 3080 krever imidlertid mindre batchstørrelser, da den har en mindre VRAM. Derfor, hvis du vil trene med større batchstørrelser, kan du fortsette å lese denne artikkelen for flere alternativer.
NVIDIA RTX 3080 detaljer: Amazon
Nvidia Tesla V100
Egenskaper:
- Nvidia Volta -arkitektur
- PCI-E-grensesnitt
- 112 TFLOPS Tensor Performance
- 640 Tensor -kjerner
- 5120 NVIDIA CUDA® -kjerner
- VRAM: 16 GB
- Minnebåndbredde: 900 GB/s
- Beregn APIer: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenACC®
Anmeldelse:
Nvidia Tesla V100 er en behemoth og et av de beste grafikkortene for AI, maskinlæring og dyp læring. Dette kortet er fullt optimalisert og leveres med alle godbiter man kan trenge for dette formålet.
Tesla V100 kommer i 16 GB- og 32 GB -minnekonfigurasjoner. Med rikelig med VRAM, AI -akselerasjon, båndbredde for høyt minne og spesialiserte tensorkjerner for dyp læring, kan du være trygg på at hver treningsmodell vil løpe jevnt - og på kortere tid. Spesifikt kan Tesla V100 levere 125TFLOPS av dyp læringsprestasjoner for trening og slutning [3], som er muliggjort av Nvidias Volta -arkitektur.
Tesla V100 tilbyr 30x ytelsesgjennomstrømning enn en CPU -server på dyp læringsinnlysing for å gi deg et perspektiv på ytelsen. Det er et massivt sprang i forestillingen.
Nvidia Quadro RTX 8000
Egenskaper:
- Turing arkitektur
- 576 Tensorkjerner
- Cuda Cores: 4.608
- Vram: 48 GB
- Minnebåndbredde: 672 GB/s
- 16.3 tflops
- Systemgrensesnitt: PCI-Express
Anmeldelse:
Quadro RTX 8000 er spesielt bygget for dyp læringsmatrise-aritmetikk og beregninger. Siden dette kortet har en stor VRAM-kapasitet (48 GB), anbefales denne modellen for å forske på ekstra store beregningsmodeller. Når den brukes i par med NVLink, kan kapasiteten økes til opptil 96 GB VRAM. Som er mye!
En kombinasjon av 72 RT og 576 tensorkjerner for forbedrede arbeidsflyter resulterer i over 130 TFLOPS av ytelse. Sammenlignet med det dyreste grafikkortet på listen vår - Tesla V100 - tilbyr denne modellen potensielt 50 prosent mer minne og klarer fortsatt å koste mindre. Denne modellen har eksepsjonell ytelse mens du jobber med større batchstørrelser på en enkelt GPU, selv på installert minne.
Igjen, som Tesla V100, er denne modellen bare begrenset av pristaket ditt. Når det er sagt, hvis du vil investere i fremtiden og i databehandling av høy kvalitet, få en RTX 8000. Hvem vet, du kan lede forskningen på AI. Quadro RTX 8000 er basert på Turing -arkitektur. I kontrast er V100 basert på Volta -arkitektur, så Nvidia Quadro RTX 8000 kan betraktes som litt mer moderne og litt kraftigere enn V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Detaljer: Amazon
GeForce RTX 2080 Ti
Egenskaper:
- Utgivelsesdato: 20. september 2018
- Turing GPU -arkitektur og RTX -plattformen
- Klokkehastighet: 1350 MHz
- Cuda Cores: 4352
- 11 GB av neste generasjon, ultra-rask GDDR6-minne
- Minne båndbredde: 616 GB/s
- Kraft: 260W
Anmeldelse:
GeForce RTX 2080 TI er et budsjettalternativ ideell for småskala modellering av arbeidsmengder i stedet for storskala treningsutvikling. Dette er fordi det har et mindre GPU -minne per kort (bare 11 GB). Denne modellens begrensninger blir mer åpenbare når du trener noen moderne NLP -modeller.
Det betyr imidlertid ikke at dette kortet ikke kan konkurrere. Blåserdesignet på RTX 2080 gir mulighet for langt tettere systemkonfigurasjoner - opptil fire GPUer innenfor en enkelt arbeidsstasjon. I tillegg trener denne modellen nevrale nettverk til 80 prosent av hastighetene på Tesla V100. I følge Lambdalabs 'dype læringsprestasjoner, sammenlignet med Tesla V100, er RTX 2080 73% hastigheten på FP2 og 55% hastigheten på FP16.
Sist, men ikke minst, koster denne modellen nesten 7 ganger mindre enn en Tesla V100. GeForce RTX 2080 TI er en flott GPU for dyp læring og AI -utvikling fra både et pris- og ytelsessynspunkt.
GeForce RTX 2080 Ti detaljer: Amazon
NVIDIA TITAN RTX
Egenskaper:
- Utgivelsesdato: 18. desember 2018
- Drevet av Nvidia Turing ™ -arkitektur designet for AI
- 576 tensorkjerner for AI -akselerasjon
- 130 Teraflops (TFLOPS) for dyp læringstrening
- Cuda Cores: 4608
- VRAM: 24 GB
- Minnebåndbredde: 672 GB/s
- Anbefalt strømforsyning 650 watt
Anmeldelse:
NVIDIA Titan RTX er et annet grafikkort for mellomgrupper for dyp læring og komplekse beregninger. Denne modellens 24 GB av VRAM er nok til å jobbe med de fleste batchstørrelser. Imidlertid, hvis du ønsker å trene større modeller, må du koble dette kortet med NVLink Bridge for å effektivt ha 48 GB VRAM. Dette beløpet ville være nok selv for store transformator NLP -modeller.
Dessuten gir Titan RTX for full trening for blandet presisjon for modeller (i.e., FP 16 sammen med FP32 -akkumulering). Som et resultat presterer denne modellen omtrent 15 til 20 prosent raskere i operasjoner der tensorkjerner brukes.
En begrensning av Nvidia Titan RTX er Twin Fan Design. Dette hemmer mer komplekse systemkonfigurasjoner fordi det ikke kan pakkes inn i en arbeidsstasjon uten vesentlige modifikasjoner av kjølemekanismen, som ikke anbefales.
Totalt sett er Titan en utmerket, all-purpose GPU for omtrent hvilken som helst dyp læringsoppgave. Sammenlignet med andre generelle grafikkort, er det absolutt dyrt. Det er grunnen til at denne modellen ikke anbefales for spillere. Likevel vil ekstra VRAM og Performance Boost sannsynligvis bli verdsatt av forskere som bruker komplekse dype læringsmodeller. Prisen på Titan RTX er meningsfullt mindre enn V100 som er vist ovenfor og ville være et godt valg hvis budsjettet ikke tillater V100 å gjøre dyp læring, eller arbeidsmengden din ikke trenger mer enn Titan RTX (se interessante benchmarks)
Nvidia Titan RTX detaljer: Amazon
AMD RX VEGA 64
Egenskaper:
- Utgivelsesdato: 14. august 2017
- Vega -arkitektur
- PCI Express -grensesnitt
- Klokkehastighet: 1247 MHz
- Streamprosessorer: 4096
- Vram: 8 GB
- Minnebåndbredde: 484 GB/s
Anmeldelse:
AMD har et smart alternativ hvis du ikke liker NVIDIA GPU -er, eller budsjettet ditt ikke tillater deg å bruke oppover $ 2000 på et grafikkort. AMDs RS Vega 64 er veldig vanskelig å ignorere en anstendig mengde RAM, en rask minnebåndbredde og mer enn nok strømprosessorer, og er veldig vanskelig å ignorere.
Vega -arkitekturen er en oppgradering fra de forrige RX -kortene. Når det gjelder ytelse, er denne modellen nær GeForce RTX 1080 TI, ettersom begge disse modellene har en lignende VRAM. Dessuten støtter Vega innfødt halvpresisjon (FP16). ROCM- og TENSORFLOW -arbeidet, men programvaren er ikke så moden som i NVIDIA -grafikkort.
Totalt sett er Vega 64 en anstendig GPU for dyp læring og AI. Denne modellen koster godt under 1000 dollar og får jobben gjort for nybegynnere. For profesjonelle applikasjoner anbefaler vi imidlertid å velge et NVIDIA -kort.
AMD RX VEGA 64 detaljer: Amazon
Velge det beste grafikkortet for AI, maskinlæring og dyp læring
AI, maskinlæring og dype læringsoppgaver behandler masse data. Disse oppgavene kan være veldig krevende på maskinvaren din. Nedenfor er funksjonene du må huske på før du dykker ned i det dype lærings -GPU -markedet.
Kjerner
Som en enkel tommelfingerregel, jo større antall kjerner, jo høyere vil være ytelsen til systemet ditt. Antall kjerner bør også tas i betraktning, spesielt hvis du har å gjøre med en stor mengde data. Nvidia har kalt sine kjerner Cuda, mens AMD kaller kjernen deres strømprosessorer. Gå for det høyeste antallet behandlingskjerner budsjettet ditt tillater.
Behandlingskraft
Behandlingskraften avhenger av antall kjerner inne i systemet multiplisert med klokkehastighetene du kjører kjernene. Jo høyere hastighet og jo høyere antall kjerner, jo høyere kan behandlingskraften din GPU beregne data. Dette bestemmer også hvor raskt systemet ditt vil utføre en oppgave.
Vram
Video Ram, eller VRAM, er en måling av datamengden systemet ditt kan håndtere på en gang. Høyere VRAM er avgjørende for et dypt læring av grafikkort, spesielt hvis det er ansatt for å jobbe med forskjellige datasynsmodeller eller utføre CV Kaggle -konkurranser. VRAM er ikke så viktig for NLP eller for å jobbe med andre kategoriske data.
Minnebåndbredde
Minnebåndbredden er hastigheten som data blir lest eller lagret i minnet. Enkelt sagt er det hastigheten på VRAM. Målt i GB/s, betyr mer minnebåndbredde at kortet kan tegne mer data på kortere tid, noe som betyr raskere drift.
Samtrafikk
Skalerbarhet er en annen viktig faktor å vurdere når du dykker ned i dypt læring av GPU -markedet. Men ikke alle GPUer er skalerbare. Det er da sammenkobling kommer godt med. Samtrafikk gir deg muligheten til å bruke flere GPU -er. Derfor kan du deretter bruke distribuerte treningsstrategier for applikasjonene dine. Heldigvis er alle GPU -ene som er nevnt på denne listen skalerbare. Merk: Nvidia har fjernet sammenkoblingsfunksjonen på alle sine GPU -er som kom før RTX 2080.
Lisensiering og støtteprogramvare
Vennligst vurder lisensiering før du investerer i et dyrt grafikkort. Ikke alle kort kan brukes til alle applikasjoner. For eksempel har NVIDIA begrenset bruken av CUDA-programvare sammen med forbrukerklasse GPUer i et datasenter. Så du må gå over til produksjon av produksjonsklasse for datasenter-applikasjoner. Når det gjelder støttende programvare, støttes NVIDIA GPUer best når det gjelder rammeintegrasjons- og læringsbiblioteker. Dets CUDA -verktøysett inneholder GPU -akselerasjonsbiblioteker, C & C ++ kompilator, optimalisering og andre feilsøkingsverktøy for å hjelpe deg i gang med en gang.
Kjøling
GPU -temperatur kan være en betydelig flaskehals i ytelsen, spesielt når du har en NVIDIA RTX GPU. Moderne GPU -er øker hastigheten til et maksimum mens du kjører en algoritme. Men så snart en viss temperaturterskel er nådd, reduserer GPU prosesseringshastigheten for å beskytte mot overoppheting.
Blåservifteutformingen for luftkjølere skyver luft utenfor systemet mens de ikke-blåse fansen suger luft inn. I arkitektur der flere GPUer er plassert ved siden av hverandre, vil ikke-blåse fans varme opp mer. Hvis du bruker luftkjøling i et oppsett med 3 til 4 GPUer, unngå ikke-blåsevifter.
Vannkjøling er et annet alternativ. Selv om den er dyr, er denne metoden mye mer stille og sikrer at selv de biffeste GPU -oppsettene forblir kule gjennom hele operasjonen.
Siste tanker
For de fleste brukere som går inn i dyp læring, vil RTX 2080 TI eller RTX 3080 gi det største smellet for pengene dine som nybegynner. Deres eneste store ulempe er en begrenset VRAM -størrelse. Trening med større batchstørrelser gjør at modeller kan trene raskere og mye mer nøyaktig, og sparer mye av brukerens tid. Dette er bare mulig når du har Quadro GPUer eller en Titan RTX. Ved å bruke halvpresisjon (FP16) gjør det mulig for modeller å passe inn i GPU-ene med utilstrekkelig VRAM-størrelse [2].
For mer avanserte brukere er imidlertid Tesla V100 der du bør investere. Det er vårt beste valg for det beste grafikkortet for dyp læring, kunstig intelligens og maskin. Det er alt for denne artikkelen. Vi håper denne artikkelen ga nyttig informasjon for din neste dype lærings -GPU. Hver av GPU -ene som er nevnt her har unike funksjoner, catering til forskjellige demografier og applikasjoner. Du vil definitivt finne din ideelle GPU blant dem. Lykke til!