Kinh nghiệm là yếu tố quan trọng để phát triển các kỹ năng cần thiết để áp dụng học sâu vào các vấn đề mới. GPU nhanh đồng nghĩa với việc tăng nhanh trải nghiệm thực tế thông qua phản hồi ngay lập tức. GPU chứa nhiều lõi để xử lý các phép tính song song. Chúng cũng kết hợp băng thông bộ nhớ rộng rãi để quản lý thông tin này một cách dễ dàng.
| Lựa chọn hàng đầu được đề xuất của chúng tôi cho Cạc đồ họa tốt nhất cho Học sâu là Nvidia Geforce RTX 2080 Founders Edition. Mua ngay bây giờ với giá $ 1,940 USD trên Amazon |
 |
Với suy nghĩ này, chúng tôi tìm cách trả lời câu hỏi, đâu là card đồ họa tốt nhất cho AI, máy học và học sâu? bằng cách xem xét một số card đồ họa hiện có sẵn vào năm 2021. Các thẻ đã được đánh giá:
Dưới đây là kết quả:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
Đặc trưng
- Ngày phát hành: 14 tháng 8, 2017
- Kiến trúc Vega
- Giao diện PCI Express
- Tốc độ đồng hồ: 1247 MHz
- Bộ xử lý dòng: 4096
- VRAM: 8 GB
- Băng thông bộ nhớ: 484 GB / s
Ôn tập
Nếu bạn không thích GPU NVIDIA hoặc ngân sách của bạn không cho phép bạn chi tới 500 đô la cho một card đồ họa, thì AMD có một giải pháp thay thế thông minh. Sở hữu dung lượng RAM tốt, băng thông bộ nhớ nhanh và quá đủ bộ xử lý dòng, RS Vega 64 của AMD rất khó bỏ qua.
Kiến trúc Vega là một bản nâng cấp từ các thẻ RX trước đó. Về hiệu suất, mô hình này gần với GeForce RTX 1080 Ti, vì cả hai mô hình này đều có VRAM tương tự. Hơn nữa, Vega hỗ trợ độ chính xác nửa gốc (FP16). ROCm và TensorFlow hoạt động, nhưng phần mềm này không hoàn thiện như trong card đồ họa NVIDIA.
Nhìn chung, Vega 64 là một GPU phù hợp cho việc học sâu và AI. Mô hình này có giá dưới $ 500 USD và hoàn thành công việc cho người mới bắt đầu. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng chuyên nghiệp, chúng tôi khuyên bạn nên chọn thẻ NVIDIA.
AMD RX Vega 64 Chi tiết: Amazon
NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
Đặc trưng:
- Ngày phát hành: ngày 7 tháng 12 năm 2017
- Kiến trúc NVIDIA Volta
- Giao diện PCI-E
- 112 TFLOPS Hiệu suất căng
- 640 màu căng
- 5120 Màu NVIDIA CUDA®
- VRAM: 16 GB
- Băng thông bộ nhớ: 900 GB / s
- Tính toán các API: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Ôn tập:
NVIDIA Tesla V100 là một đồ họa khổng lồ và là một trong những card đồ họa tốt nhất cho AI, máy học và học sâu. Thẻ này được tối ưu hóa hoàn toàn và đi kèm với tất cả các tính năng mà người dùng có thể cần cho mục đích này.
Tesla V100 có các cấu hình bộ nhớ 16 GB và 32 GB. Với nhiều VRAM, tăng tốc AI, băng thông bộ nhớ cao và các lõi tensor chuyên biệt cho học sâu, bạn có thể yên tâm rằng mọi mô hình đào tạo của bạn sẽ chạy trơn tru - và trong thời gian ngắn hơn. Cụ thể, Tesla V100 có thể cung cấp 125TFLOPS hiệu suất học sâu cho cả đào tạo và suy luận [3], nhờ kiến trúc Volta của NVIDIA.
Chi tiết NVIDIA Tesla V100: Amazon , ( 1 )
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
Đặc trưng:
- Ngày phát hành: tháng 8 năm 2018
- Kiến trúc Turing
- 576 màu căng
- Màu sắc CUDA: 4,608
- VRAM: 48 GB
- Băng thông bộ nhớ: 672 GB / s
- 16,3 TFLOPS
- Giao diện hệ thống: PCI-Express
Ôn tập:
Được xây dựng đặc biệt cho phép tính và số học ma trận học sâu, Quadro RTX 8000 là một card đồ họa hàng đầu. Vì thẻ này đi kèm với dung lượng VRAM lớn (48 GB), nên mô hình này được khuyến nghị để nghiên cứu các mô hình tính toán cực lớn. Khi được sử dụng cùng với NVLink, dung lượng có thể được tăng lên đến 96 GB VRAM. Đó là rất nhiều!
Sự kết hợp của 72 RT và 576 lõi Tensor để nâng cao quy trình làm việc dẫn đến hơn 130 TFLOPS hiệu suất. So với cạc đồ họa đắt nhất trong danh sách của chúng tôi - Tesla V100 - mẫu này có khả năng cung cấp bộ nhớ nhiều hơn 50% và vẫn tiết kiệm chi phí hơn. Ngay cả trên bộ nhớ được cài đặt, mô hình này có hiệu suất vượt trội trong khi hoạt động với kích thước lô lớn hơn trên một GPU.
Một lần nữa, giống như Tesla V100, mẫu xe này chỉ bị giới hạn bởi mức giá của bạn. Điều đó nói lên rằng, nếu bạn muốn đầu tư vào tương lai và vào lĩnh vực máy tính chất lượng cao, hãy mua RTX 8000. Biết đâu, bạn có thể dẫn đầu nghiên cứu về AI. Tesla V100 dựa trên kiến trúc Turing trong đó V100 dựa trên kiến trúc Volta, vì vậy Nvidia Quadro RTX 8000 có thể được coi là hiện đại hơn một chút và mạnh hơn một chút so với V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Chi tiết: Amazon
GeForce RTX 2080 Ti
Geforce RTX 2080 Founders Edition
Đặc trưng:
- Ngày phát hành: 20 tháng 9, 2018
- Kiến trúc GPU Turing và nền tảng RTX
- Tốc độ đồng hồ: 1350 MHz
- Màu CUDA: 4352
- 11 GB bộ nhớ GDDR6 thế hệ tiếp theo, cực nhanh
- Băng thông bộ nhớ: 616 GB / s
- Công suất: 260W
Ôn tập:
GeForce RTX 2080 Ti là một lựa chọn ngân sách lý tưởng cho khối lượng công việc mô hình hóa quy mô nhỏ, thay vì phát triển đào tạo quy mô lớn. Điều này là do nó có bộ nhớ GPU nhỏ hơn trên mỗi thẻ (chỉ 11 GB). Hạn chế của mô hình này trở nên rõ ràng hơn khi đào tạo một số mô hình NLP hiện đại. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là thẻ này không thể cạnh tranh. Thiết kế quạt gió trên RTX 2080 cho phép cấu hình hệ thống dày đặc hơn - lên đến bốn GPU trong một máy trạm. Thêm vào đó, mô hình này đào tạo mạng lưới thần kinh ở tốc độ 80% của Tesla V100. Theo điểm chuẩn hiệu suất học sâu của LambdaLabs, khi so sánh với Tesla V100, RTX 2080 có tốc độ 73% so với FP2 và 55% tốc độ FP16.
Trong khi đó, mẫu xe này có giá thấp hơn gần 7 lần so với Tesla V100. Từ quan điểm về giá cả và hiệu suất, GeForce RTX 2080 Ti là một GPU tuyệt vời để học sâu và phát triển AI.
GeForce RTX 2080 Ti Chi tiết: Amazon
NVIDIA Titan RTX
Đồ họa NVIDIA Titan RTX
Đặc trưng:
- Ngày phát hành: 18 tháng 12, 2018
- Được hỗ trợ bởi kiến trúc NVIDIA Turing ™ được thiết kế cho AI
- 576 Lõi Tensor để tăng tốc AI
- 130 teraFLOPS (TFLOPS) để đào tạo học sâu
- Màu sắc CUDA: 4608
- VRAM: 24 GB
- Băng thông bộ nhớ: 672 GB / s
- Nguồn điện được đề xuất 650 watt
Ôn tập:
NVIDIA Titan RTX là một GPU tầm trung khác được sử dụng cho các hoạt động học sâu phức tạp. 24 GB VRAM của mô hình này đủ để hoạt động với hầu hết các kích thước hàng loạt. Tuy nhiên, nếu bạn muốn đào tạo các mô hình lớn hơn, hãy ghép nối thẻ này với cầu nối NVLink để có 48 GB VRAM một cách hiệu quả. Số lượng này sẽ đủ ngay cả đối với các mô hình NLP biến áp lớn. Hơn nữa, Titan RTX cho phép đào tạo chính xác hỗn hợp tỷ lệ đầy đủ cho các mô hình (tức là FP 16 cùng với tích lũy FP32). Kết quả là, mô hình này hoạt động nhanh hơn khoảng 15 đến 20 phần trăm trong các hoạt động sử dụng Lõi Tensor.
Một hạn chế của NVIDIA Titan RTX là thiết kế quạt đôi. Điều này cản trở các cấu hình hệ thống phức tạp hơn vì nó không thể được đóng gói vào một máy trạm mà không có các sửa đổi đáng kể đối với cơ chế làm mát, điều này không được khuyến khích.
Nhìn chung, Titan là một GPU đa năng, tuyệt vời cho bất kỳ tác vụ học sâu nào. So với các loại card đồ họa đa năng khác, nó chắc chắn là đắt. Đó là lý do tại sao mô hình này không được khuyến khích cho các game thủ. Tuy nhiên, VRAM bổ sung và tăng hiệu suất có thể sẽ được các nhà nghiên cứu sử dụng các mô hình học sâu phức tạp đánh giá cao. Giá của Titan RTX thấp hơn đáng kể so với V100 được giới thiệu ở trên và sẽ là một lựa chọn tốt nếu ngân sách của bạn không cho phép đặt giá V100 để thực hiện học sâu hoặc khối lượng công việc của bạn không cần nhiều hơn Titan RTX ( xem các điểm chuẩn thú vị )
Chi tiết NVIDIA Titan RTX: Amazon
Chọn card đồ họa tốt nhất cho AI, máy học và học sâu
Các tác vụ AI, học máy và học sâu xử lý đống dữ liệu. Những tác vụ này có thể đòi hỏi rất nhiều trên phần cứng của bạn. Dưới đây là các tính năng cần lưu ý trước khi mua GPU.
Màu sắc
Theo nguyên tắc đơn giản, số lượng lõi càng lớn thì hiệu suất của hệ thống của bạn càng cao. Số lượng lõi cũng cần được xem xét, đặc biệt nếu bạn đang xử lý một lượng lớn dữ liệu. NVIDIA đã đặt tên cho các lõi của mình là CUDA, trong khi AMD gọi các bộ xử lý luồng lõi của họ. Chọn số lượng lõi xử lý cao nhất mà ngân sách của bạn sẽ cho phép.
Sức mạnh xử lý
Sức mạnh xử lý của GPU phụ thuộc vào số lượng lõi bên trong hệ thống nhân với tốc độ đồng hồ mà bạn đang chạy các lõi. Tốc độ càng cao và số lượng lõi càng nhiều thì sức mạnh xử lý mà GPU của bạn có thể tính toán dữ liệu càng cao. Điều này cũng xác định tốc độ hệ thống của bạn sẽ thực hiện một tác vụ.
VRAM
Video RAM, hay VRAM, là phép đo lượng dữ liệu mà hệ thống của bạn có thể xử lý cùng một lúc. VRAM cao hơn rất quan trọng nếu bạn đang làm việc với các mô hình Computer Vision khác nhau hoặc thực hiện bất kỳ cuộc thi CV Kaggle nào. VRAM không quan trọng đối với NLP hoặc đối với việc làm việc với các dữ liệu phân loại khác.
Băng thông bộ nhớ
Băng thông bộ nhớ là tốc độ dữ liệu được đọc hoặc lưu trữ vào bộ nhớ. Nói một cách dễ hiểu, đó là tốc độ của VRAM. Được đo bằng GB / s, nhiều Băng thông bộ nhớ hơn có nghĩa là thẻ có thể lấy nhiều dữ liệu hơn trong thời gian ngắn hơn, chuyển thành hoạt động nhanh hơn.
Làm mát
Nhiệt độ GPU có thể là một điểm nghẽn đáng kể khi nói đến hiệu suất. Các GPU hiện đại tăng tốc độ của chúng lên mức tối đa trong khi chạy một thuật toán. Nhưng ngay sau khi đạt đến ngưỡng nhiệt độ nhất định, GPU sẽ giảm tốc độ xử lý để tránh quá nhiệt.
Thiết kế quạt thổi cho bộ làm mát không khí đẩy không khí ra bên ngoài hệ thống trong khi quạt không quạt hút không khí vào. Trong kiến trúc đặt nhiều GPU cạnh nhau, quạt không quạt sẽ nóng hơn. Nếu bạn đang sử dụng làm mát bằng không khí trong thiết lập có 3 đến 4 GPU, hãy tránh sử dụng quạt không thổi.
Làm mát bằng nước là một lựa chọn khác. Mặc dù đắt tiền, phương pháp này im lặng hơn nhiều và đảm bảo rằng ngay cả những thiết lập GPU mạnh mẽ nhất vẫn hoạt động mát mẻ.
Phần kết luận
Đối với hầu hết người dùng đang tìm hiểu sâu, RTX 2080 Ti hoặc Titan RTX sẽ mang lại hiệu quả lớn nhất cho khoản tiền của bạn. Hạn chế duy nhất của RTX 2080 Ti là kích thước VRAM 11 GB hạn chế. Đào tạo với kích thước lô lớn hơn cho phép các mô hình đào tạo nhanh hơn và chính xác hơn nhiều, tiết kiệm rất nhiều thời gian của người dùng. Điều này chỉ khả thi khi bạn có GPU Quadro hoặc TITAN RTX. Sử dụng độ chính xác một nửa (FP16) cho phép các mô hình vừa với GPU có kích thước VRAM không đủ [2]. Tuy nhiên, đối với những người dùng cao cấp hơn, Tesla V100 là nơi bạn nên đầu tư. Đó là lựa chọn hàng đầu của chúng tôi cho card đồ họa tốt nhất cho AI, máy học và học sâu. Đó là tất cả cho bài viết này. Chúng tôi hy vọng bạn thích nó. Cho đến lần sau!