Phenquestions
L'esperienza è vitale per sviluppare le competenze necessarie per applicare il deep learning a nuove problematiche. Una GPU veloce significa un rapido guadagno in esperienza pratica attraverso un feedback immediato. Le GPU contengono più core per gestire calcoli paralleli. Incorporano anche un'ampia larghezza di banda di memoria per gestire queste informazioni con facilità.
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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 recensite:
- AMD RX Vega 64
- NVIDIA Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA Titan RTX
Di seguito i risultati:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
Caratteristiche
- Data di rilascio: 14 agosto 2017
- Architettura Vegaga
- Interfaccia PCI Express
- Velocità di clock: 1247 MHz
- Processori di flusso: 4096
- VRAM: 8 GB
- Larghezza di banda della memoria: 484 GB/s
Revisione
Se non ti piacciono le GPU NVIDIA o il tuo budget non ti consente di spendere fino a $ 500 su una scheda grafica, allora AMD ha un'alternativa intelligente. Ospitando una discreta quantità di RAM, una larghezza di banda di memoria veloce e processori di streaming più che sufficienti, RS Vega 64 di AMD è molto difficile da ignorare.
L'architettura Vega è un aggiornamento rispetto alle precedenti schede RX. In termini di prestazioni, questo modello è vicino alla GeForce RTX 1080 Ti, poiché entrambi questi modelli hanno una VRAM simile. Inoltre, Vega supporta la mezza precisione nativa (FP16). ROCm e TensorFlow funzionano, ma il software non è maturo come nelle schede grafiche NVIDIA.
Tutto sommato, la Vega 64 è una GPU decente per il deep learning e l'intelligenza artificiale. Questo modello costa ben al di sotto di $ 500 USD e fa il lavoro per i principianti. Tuttavia, per le applicazioni professionali, consigliamo di optare per una scheda NVIDIA.
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NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
Caratteristiche:
- Data di rilascio: 7 dicembre 2017
- Architettura NVIDIA Volta
- Interfaccia PCI-E
- 112 TFLOPS Tensor Performance
- 640 Tensor Core
- 5120 NVIDIA CUDA® Core
- VRAM: 16 GB
- Larghezza di banda della memoria: 900 GB/s
- API di calcolo: CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC®
Revisione:
La NVIDIA Tesla V100 è un colosso e una delle migliori schede grafiche per AI, machine learning e deep learning. Questa carta è completamente ottimizzata e viene fornita con tutte le chicche di cui potresti aver bisogno per questo scopo.
La Tesla V100 è disponibile in configurazioni di memoria da 16 GB e 32 GB. Con un sacco di VRAM, accelerazione AI, larghezza di banda di memoria elevata e core tensori specializzati per l'apprendimento profondo, puoi essere certo che ogni tuo modello di addestramento funzionerà senza intoppi e in meno tempo. Nello specifico, il Tesla V100 può fornire 125TFLOPS di prestazioni di deep learning sia per l'addestramento che per l'inferenza [3], reso possibile dall'architettura Volta di NVIDIA.
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Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
Caratteristiche:
- Data di rilascio: agosto 2018
- Architettura di Turing
- 576 nuclei tensori
- Core CUDA: 4,608
- VRAM: 48 GB
- Larghezza di banda della memoria: 672 GB/s
- 16.3 TFLOPS
- Interfaccia di sistema: PCI Express
Revisione:
Creata appositamente per l'aritmetica e i calcoli a matrice di deep learning, la Quadro RTX 8000 è una scheda grafica top di gamma. Poiché questa scheda è dotata di una grande capacità VRAM (48 GB), questo modello è consigliato 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 Tensor core per flussi di lavoro avanzati si traduce in oltre 130 TFLOPS di prestazioni. Rispetto alla scheda grafica più costosa della nostra lista, la Tesla V100, questo modello offre potenzialmente il 50% di memoria in più e riesce comunque a costare meno. Anche sulla memoria installata, questo modello offre prestazioni eccezionali mentre si lavora con lotti di dimensioni maggiori su una singola GPU.
Ancora una volta, come Tesla V100, questo modello è limitato solo dal tetto del tuo prezzo. Detto questo, se vuoi investire nel futuro e nell'elaborazione di alta qualità, prendi un RTX 8000. Chissà, potresti guidare la ricerca sull'AI. Tesla V100 è basato sull'architettura Turing dove il V100 è basato sull'architettura Volta, quindi Nvidia Quadro RTX 8000 può essere considerata leggermente più moderna e leggermente più potente della V100.
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GeForce RTX 2080 Ti
Geforce RTX 2080 Edizione dei fondatori80
Caratteristiche:
- Data di rilascio: 20 settembre 2018
- Architettura GPU Turing e piattaforma RTX
- Velocità di clock: 1350 MHz
- Core CUDA: 4352
- 11 GB di memoria GDDR6 ultraveloce di nuova generazione
- Larghezza di banda della memoria: 616 GB/s
- Potenza: 260 W
Revisione:
La GeForce RTX 2080 Ti è un'opzione economica ideale per carichi di lavoro di modellazione su piccola scala, piuttosto che sviluppi di formazione su larga scala. Questo perché ha una memoria GPU più piccola per scheda (solo 11 GB). I limiti di questo modello diventano più evidenti quando si addestrano alcuni modelli moderni di PNL. Tuttavia, ciò non significa che questa carta non possa competere. Il design del ventilatore sull'RTX 2080 consente configurazioni di sistema molto più dense: fino a quattro GPU all'interno di una singola workstation. Inoltre, questo modello addestra le reti neurali all'80% della velocità del Tesla V100. Secondo i benchmark delle prestazioni di deep learning di LambdaLabs, rispetto a Tesla V100, l'RTX 2080 ha il 73% della velocità di FP2 e il 55% della velocità di FP16.
Nel frattempo, questo modello costa quasi 7 volte meno di una Tesla V100. Sia dal punto di vista del prezzo che delle prestazioni, la GeForce RTX 2080 Ti è un'ottima GPU per il deep learning e lo sviluppo dell'IA.
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NVIDIA Titan RTX
Grafica NVIDIA Titan RTX
Caratteristiche:
- Data di rilascio: 18 dicembre 2018
- Basato sull'architettura NVIDIA Turing™ progettata per l'IA
- 576 Tensor Core per l'accelerazione AI
- 130 teraFLOPS (TFLOPS) per la formazione sul deep learning
- Core CUDA: 4608
- VRAM: 24 GB
- Larghezza di banda della memoria: 672 GB/s
- Alimentazione consigliata 650 watt
Revisione:
La NVIDIA Titan RTX è un'altra GPU di fascia media utilizzata per complesse operazioni di deep learning. I 24 GB di VRAM di questo modello sono sufficienti per lavorare con la maggior parte dei lotti. Se desideri addestrare modelli più grandi, tuttavia, associa questa scheda al bridge NVLink per avere effettivamente 48 GB di VRAM. Questa quantità sarebbe sufficiente anche per i modelli NLP con trasformatore di grandi dimensioni. Inoltre, Titan RTX consente l'addestramento a precisione mista a piena velocità per i modelli (i.e., FP 16 insieme all'accumulo FP32). Di conseguenza, questo modello offre prestazioni più veloci di circa il 15-20 percento nelle operazioni in cui vengono utilizzati i Tensor Core.
Una limitazione di NVIDIA Titan RTX è il design a doppia ventola. Ciò ostacola configurazioni di sistema più complesse perché non può essere imballato in una workstation senza modifiche sostanziali al meccanismo di raffreddamento, che non è raccomandato.
Nel complesso, Titan è un'eccellente GPU per tutti gli usi per qualsiasi attività di deep learning. Rispetto ad altre schede grafiche di uso generale, è sicuramente costosa. Ecco perché questo modello non è raccomandato per i giocatori. Tuttavia, VRAM extra e aumento delle prestazioni sarebbero probabilmente apprezzati dai ricercatori che utilizzano modelli complessi di deep learning. Il prezzo di Titan RTX è significativamente inferiore al V100 mostrato sopra e sarebbe una buona scelta se il tuo budget non consente ai prezzi V100 di fare deep learning o il tuo carico di lavoro non ha bisogno di più del Titan RTX (vedi benchmark interessanti)
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Scegliere la migliore scheda grafica per AI, machine learning e deep learning
Le attività di intelligenza artificiale, machine learning e deep learning elaborano grandi quantità di dati. Queste attività possono essere molto impegnative per il tuo hardware. Di seguito sono riportate le caratteristiche da tenere a mente prima di acquistare una GPU.
core
Come semplice regola empirica, maggiore è il numero di core, maggiori saranno le prestazioni del tuo sistema. Anche il numero di core dovrebbe essere preso in considerazione, in particolare se si ha a che fare con una grande quantità di dati. NVIDIA ha chiamato i suoi core CUDA, mentre AMD chiama i suoi core stream processor. Scegli il maggior numero di core di elaborazione consentiti dal tuo budget.
Potenza di calcolo
La potenza di elaborazione di una GPU dipende dal numero di core all'interno del sistema moltiplicato per le velocità di clock a cui vengono eseguiti i core. Maggiore è la velocità e maggiore è il numero di core, maggiore sarà la potenza di elaborazione alla quale la tua GPU può calcolare i dati. Questo determina anche la velocità con cui il tuo sistema eseguirà un'attività.
VRAM
La RAM video, o VRAM, è una misura della quantità di dati che il tuo sistema può gestire contemporaneamente. Una VRAM più alta è vitale se stai lavorando con vari modelli di Computer Vision o eseguendo qualsiasi competizione CV Kaggle. La VRAM non è così importante per la PNL o per lavorare con altri dati categorici.
Banda di memoria
La larghezza di banda della memoria è la velocità con cui i dati vengono letti o archiviati nella memoria. In parole povere, è la velocità della VRAM. Misurata in GB/s, una maggiore larghezza di banda della memoria significa che la scheda può prelevare più dati in meno tempo, il che si traduce in un funzionamento più veloce.
Raffreddamento
La temperatura della GPU può essere un collo di bottiglia significativo quando si tratta di prestazioni. Le moderne GPU aumentano la loro velocità al massimo durante l'esecuzione di un algoritmo. Ma non appena viene raggiunta una certa soglia di temperatura, la GPU riduce la velocità di elaborazione per proteggersi dal surriscaldamento.
Il design della ventola per i refrigeratori d'aria spinge l'aria all'esterno del sistema mentre le ventole senza ventola aspirano l'aria. In un'architettura in cui più GPU sono posizionate una accanto all'altra, le ventole non soffianti si surriscaldano di più. Se utilizzi il raffreddamento ad aria in una configurazione con 3-4 GPU, evita le ventole senza ventola.
Il raffreddamento ad acqua è un'altra opzione. Sebbene costoso, questo metodo è molto più silenzioso e garantisce che anche le configurazioni GPU più robuste rimangano fresche durante il funzionamento.
Conclusione
Per la maggior parte degli utenti che si dedicano all'apprendimento profondo, l'RTX 2080 Ti o il Titan RTX offriranno il miglior rapporto qualità-prezzo. L'unico inconveniente dell'RTX 2080 Ti è una dimensione VRAM limitata di 11 GB. L'addestramento con lotti di dimensioni maggiori consente ai modelli di addestrarsi più velocemente e in modo molto più accurato, risparmiando molto tempo per l'utente. Questo è possibile solo quando hai GPU Quadro o un TITAN RTX. L'utilizzo della mezza precisione (FP16) consente ai modelli di adattarsi alle GPU con dimensioni VRAM insufficienti [2]. Per gli utenti più avanzati, tuttavia, Tesla V100 è il luogo in cui dovresti investire. Questa è la nostra prima scelta per la migliore scheda grafica per AI, machine learning e deep learning. Questo è tutto per questo articolo. Speriamo ti sia piaciuto. Fino alla prossima volta!
Riferimenti
- Le migliori GPU per AI, Machine Learning e Deep Learning nel 2020 in
- La migliore GPU per il deep learning nel 2020
- PIATTAFORMA DI INFERENZA NVIDIA AI: passi da gigante in termini di prestazioni ed efficienza per i servizi di intelligenza artificiale, dal data center all'edge della rete
- GPU NVIDIA V100 TENSOR CORE
- Benchmark di apprendimento profondo Titan RTX
