為各類數(shù)據(jù)中心提供出...
不知道哪種 GPU 最適合您的項(xiàng)目？本博客重點(diǎn)介紹了用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 15 款最佳 GPU，并指導(dǎo)您在為下一個機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇 GPU 時需要考慮的關(guān)鍵因素。
根據(jù)MordorIntelligence圖形處理單元的數(shù)據(jù)，2024 年市場規(guī)模估計(jì)為 652.7 億美元。預(yù)計(jì)到 2029 年將達(dá)到 2742.1 億美元，預(yù)測期內(nèi)（2024-2029 年）的復(fù)合年增長率為 33.20%。這一統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)凸顯了 GPU 在機(jī)器學(xué)習(xí)中日益增長的重要性。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，涉及處理大量數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、并行計(jì)算和大量矩陣計(jì)算。
這些過程依賴于處理大量數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為功能軟件的算法，因此需要顯卡來高效處理深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GPU 在這方面表現(xiàn)出色，能夠分解復(fù)雜任務(wù)并同時執(zhí)行多個操作。由于它們能夠同時處理大量計(jì)算，因此特別適合開發(fā)深度學(xué)習(xí)和人工智能模型。
在探索最適合深度學(xué)習(xí)的 GPU 或最適合機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級顯卡之前，讓我們先深入了解有關(guān) GPU 的更多細(xì)節(jié)。
為什么 GPU 在機(jī)器學(xué)習(xí)方面的表現(xiàn)優(yōu)于 CPU？
即使是基本的 GPU，在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中也能勝過 CPU。但為什么呢？與 CPU 相比，GPU 顯著加快了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度。GPU 擅長并行計(jì)算，可同時執(zhí)行多個任務(wù)，而 CPU 則按順序處理任務(wù)。這使得 GPU 成為涉及大量矩陣運(yùn)算的人工智能和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的理想選擇。
由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)科學(xué)模型依賴于簡單的矩陣運(yùn)算，因此 GPU 非常適合深度學(xué)習(xí)。GPU 可以執(zhí)行大量并行計(jì)算，從而提高屏幕上的圖像質(zhì)量。
GPU 具有多個處理大型數(shù)據(jù)集的專用核心，可提供卓越的性能。GPU 為算術(shù)邏輯分配更多晶體管，而 CPU 則更注重緩存和流量控制。深度學(xué)習(xí) GPU 在單個芯片上提供高性能計(jì)算，以最少的設(shè)置支持 TensorFlow 和 PyTorch 等現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)框架。
GPU 如何促進(jìn)深度學(xué)習(xí)？
圖形處理單元 (GPU) 專為圖形處理而設(shè)計(jì)，圖形處理涉及并行運(yùn)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算以在屏幕上顯示圖像。GPU 從 CPU 接收圖形信息（例如圖像幾何形狀、顏色和紋理），并對其進(jìn)行處理以在屏幕上渲染圖像。整個過程稱為渲染，涉及將多邊形坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為位圖和屏幕上顯示的信號。這種轉(zhuǎn)換所需的強(qiáng)大處理能力使 GPU 對于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和其他深度學(xué)習(xí)任務(wù)非常有用。
為什么在機(jī)器學(xué)習(xí)中選擇 GPU？
為什么要使用 GPU 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)？它們的優(yōu)勢是什么？深度學(xué)習(xí)涉及復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)，例如訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、使用矩陣計(jì)算進(jìn)行數(shù)學(xué)建模以及處理 3D 圖形，這些都需要強(qiáng)大的 GPU。
高品質(zhì) GPU 可提高圖像質(zhì)量、提升 CPU 效率并改善整體性能。投資頂級 GPU 可加速模型訓(xùn)練過程。GPU 配備專用視頻 RAM (VRAM)，可為大型數(shù)據(jù)集提供必要的內(nèi)存帶寬，同時釋放 CPU 以執(zhí)行其他任務(wù)。它們還通過將訓(xùn)練任務(wù)分布在處理器集群之間來實(shí)現(xiàn)并行化，從而允許同時進(jìn)行計(jì)算。
GPU 在執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)所需的并發(fā)計(jì)算方面表現(xiàn)出色。雖然 GPU 對于學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)并非必不可少，但在處理復(fù)雜模型、大型數(shù)據(jù)集和大量圖像以加快進(jìn)程時，它們變得至關(guān)重要。但如何為機(jī)器學(xué)習(xí)選擇合適的 GPU？讓我們來探索一下！
為機(jī)器學(xué)習(xí)選擇最佳 GPU
在快速發(fā)展的 GPU 領(lǐng)域，有無數(shù)種選擇可以滿足設(shè)計(jì)師和數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求。因此，在購買用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 GPU 之前，考慮幾個因素至關(guān)重要。
選擇機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 時的主要考慮因素
以下是為 AI、ML 或 DL 項(xiàng)目選擇最佳顯卡時需要考慮的重要因素：
1、熱設(shè)計(jì)功率 (TDP) 值：如 TDP 值所示，GPU 可能會過熱。當(dāng)需要更多功率運(yùn)行時，它們可能會更快升溫，因此保持 GPU 涼爽至關(guān)重要。
2、流處理器：流處理器，即 CUDA 核心，適用于專業(yè)應(yīng)用程序和深度學(xué)習(xí)。具有高 CUDA 核心數(shù)的 GPU 可提高深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的工作效率。
3、兼容性：確保 GPU 與您的計(jì)算機(jī)或筆記本電腦兼容。檢查設(shè)備的 GPU 性能并驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的顯示端口和電纜。
4、內(nèi)存容量：高 RAM 容量是選擇用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 GPU 的關(guān)鍵要求。深度學(xué)習(xí)需要大量 GPU 內(nèi)存。例如，使用長視頻作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的算法需要具有大量內(nèi)存的 GPU。基本訓(xùn)練數(shù)據(jù)集可以在內(nèi)存較少的云 GPU 上有效運(yùn)行。
5、內(nèi)存帶寬大型數(shù)據(jù)集需要大量帶寬，GPU 通過其專用的視頻 RAM (VRAM) 提供帶寬，從而釋放 CPU 內(nèi)存以供其他用途。
6、互連能力連接多個 GPU 對于可擴(kuò)展性和分布式訓(xùn)練策略至關(guān)重要。選擇用于機(jī)器學(xué)習(xí)的 GPU 時，請考慮哪些 GPU 單元可以互連。
影響機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 選擇的算法因素
在考慮 GPU 使用情況時，算法因素同樣重要。在跨多個 GPU 擴(kuò)展 ML 算法時，需要考慮以下三個因素：
1、GPU 性能：模型的性能會影響 GPU 的選擇。常規(guī) GPU 用于開發(fā)和調(diào)試，而強(qiáng)大的 GPU 則需要用于模型微調(diào)，以加快訓(xùn)練時間并減少等待時間。
2、數(shù)據(jù)并行性：考慮算法需要處理的數(shù)據(jù)量。如果數(shù)據(jù)集很大，所選的 GPU 應(yīng)該能夠有效支持多 GPU 訓(xùn)練。確保服務(wù)器能夠快速與存儲組件通信，以進(jìn)行實(shí)際的分布式訓(xùn)練。
3、內(nèi)存使用情況：評估訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的內(nèi)存需求。使用長視頻或醫(yī)學(xué)圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的算法需要具有大量內(nèi)存的 GPU，而用于基本預(yù)測的簡單訓(xùn)練數(shù)據(jù)集則需要較少的 GPU 內(nèi)存。
領(lǐng)先的 GPU 提供商 - Nvidia 和 AMD
兩大主要參與者主導(dǎo)著機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 市場：Nvidia 和 AMD。
1、用于深度學(xué)習(xí)的 Nvidia GPU： Nvidia 因其 CUDA 工具包庫而廣受歡迎，該庫簡化了深度學(xué)習(xí)流程的設(shè)置并支持強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)。Nvidia 還為 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度學(xué)習(xí)框架提供庫。NVIDIA 深度學(xué)習(xí) SDK 為這些框架添加了 GPU 加速，使數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠創(chuàng)建和部署深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。
然而，Nvidia 最近對 CUDA 的使用進(jìn)行了限制，將其限制在 Tesla GPU 上，而不是價格較低的 RTX 或 GTX 硬件。這對訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的公司來說有財(cái)務(wù)影響，因?yàn)?Tesla GPU 的價格要高得多，但不一定能提供更好的性能。
2、用于深度學(xué)習(xí)的 AMD GPU：雖然 AMD GPU 在游戲方面表現(xiàn)出色，但 Nvidia 在深度學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)更佳。由于需要頻繁更新軟件和驅(qū)動程序，AMD GPU 的使用率較低。另一方面，Nvidia 提供定期更新的高級驅(qū)動程序，而 CUDA 和 cuDNN 等工具可加速計(jì)算。
AMD 提供了 ROCm 等庫，支持主流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。然而，與 Nvidia 相比，社區(qū)對開發(fā)新網(wǎng)絡(luò)的支持有限。
為機(jī)器學(xué)習(xí)選擇合適的 GPU 需要考慮多種因素，以確保最佳性能和效率。
2024 年機(jī)器學(xué)習(xí)十大 GPU
考慮到上述選擇深度學(xué)習(xí) GPU 的因素，您現(xiàn)在可以根據(jù)您的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目要求從以下列表中輕松選擇最佳的 GPU。
1.NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla P100 基于 NVIDIA Pascal 架構(gòu)，專為機(jī)器學(xué)習(xí)和 HPC 而設(shè)計(jì)。它通過 NVIDIA NVLink 技術(shù)提供極速節(jié)點(diǎn)，大大縮短了大規(guī)模應(yīng)用程序的解決方案時間。NVLink 允許服務(wù)器節(jié)點(diǎn)以 5 倍于 PCIe 的帶寬連接多達(dá)八個 Tesla P100。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：3584
張量核心：64
內(nèi)存帶寬：732 GB/s
計(jì)算 API：CUDA、OpenCL、cuDNN
2.NVIDIA RTX A6000
基于 Turing 架構(gòu)的 NVIDIA RTX A6000 非常適合深度學(xué)習(xí)。它可以執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法和常規(guī)圖形處理任務(wù)。RTX A6000 具有深度學(xué)習(xí)超級采樣 (DLSS) 功能，使其能夠以更高的分辨率渲染圖像，同時保持質(zhì)量和速度。其他功能包括幾何處理器、紋理映射器核心、光柵化器核心和視頻引擎核心。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：10752
張量核心數(shù)：336
GPU內(nèi)存：48GB
對于那些對 LLM 項(xiàng)目的優(yōu)質(zhì) GPU 特別感興趣的人，強(qiáng)烈推薦 NVIDIA GeForce RTX 3050。
3.NVIDIA Titan RTX
NVIDIA Titan RTX 是一款高端游戲 GPU，在深度學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出色。這款 GPU 專為數(shù)據(jù)科學(xué)家和 AI 研究人員設(shè)計(jì)，采用 NVIDIA Turing? 架構(gòu)，可提供無與倫比的性能。它是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、處理海量數(shù)據(jù)集以及創(chuàng)建超高分辨率視頻和 3D 圖形的理想選擇。在 NVIDIA 驅(qū)動程序和 SDK 的支持下，TITAN RTX 可提高開發(fā)人員、研究人員和創(chuàng)作者的效率。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：4608
張量核心數(shù)：576
GPU 內(nèi)存：24 GB GDDR6
內(nèi)存帶寬：673GB/s
計(jì)算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?
4.NVIDIA Tesla V100
NVIDIA Tesla V100 是首款專為加速 AI、高性能計(jì)算 (HPC)、深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)而設(shè)計(jì)的張量核心 GPU。它采用 NVIDIA Volta 架構(gòu)，可提供 125TFLOPS 的深度學(xué)習(xí)性能，用于訓(xùn)練和推理，同時功耗低于其他 GPU。Tesla V100 在 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中表現(xiàn)出色，是深度學(xué)習(xí)的首選。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：5120
張量核心數(shù)：640
內(nèi)存帶寬：900 GB/s
GPU內(nèi)存：16GB
時鐘速度： 1246 MHz
計(jì)算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?、OpenACC?
5.NVIDIA Quadro RTX 8000
PNY 打造的 NVIDIA Quadro RTX 8000 是深度學(xué)習(xí)矩陣乘法最強(qiáng)大的顯卡。它可以渲染復(fù)雜的專業(yè)模型，并呈現(xiàn)逼真的陰影、反射和折射。Quadro RTX 8000 搭載 NVIDIA Turing? 架構(gòu)和 NVIDIA RTX? 平臺，提供最新的硬件加速實(shí)時光線追蹤、深度學(xué)習(xí)和高級著色。借助 NVLink，其內(nèi)存可擴(kuò)展至 96 GB。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：4608
張量核心數(shù)：576
GPU 內(nèi)存：48 GB GDDR6
內(nèi)存帶寬：672 GB/s
計(jì)算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?
6.技嘉 GeForce RTX 3080
GIGABYTE GeForce RTX 3080 是深度學(xué)習(xí)的理想選擇，旨在滿足現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)（例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生成對抗網(wǎng)絡(luò)）的要求。RTX 3080 可實(shí)現(xiàn)更快的模型訓(xùn)練，并提供 4K 顯示輸出以連接多個顯示器。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：10240
時鐘速度： 1800 MHz
GPU 內(nèi)存：10 GB GDDR6
7.NVIDIA A100
基于 Ampere 架構(gòu)的 NVIDIA A100 GPU 為深度學(xué)習(xí)任務(wù)提供支持。它具有 Tensor 高效矩陣運(yùn)算核心、高內(nèi)存容量、NVLink 支持多 GPU 配置、豐富的 AI 軟件生態(tài)，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，兼容主流框架，是加速大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的不二之選。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：6912
時鐘速度：1.41GHz
TDP：400瓦
張量核心數(shù)：432
8.NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 是深度學(xué)習(xí)的最佳 GPU 之一，尤其適合在機(jī)器上執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。它采用 NVIDIA Ampere 架構(gòu)，可提供最快的速度，是高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理想選擇。游戲愛好者可以在兼容的顯示器上體驗(yàn) 4K、最高設(shè)置的光線追蹤游戲，甚至 8K NVIDIA DLSS 加速游戲。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：10752
內(nèi)存帶寬：1008 GB/s
GPU 內(nèi)存：24 GB GDDR6
9.EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 是最先進(jìn)的 GPU 之一，可提供最快、最高效的游戲體驗(yàn)。它基于 NVIDIA 的 Pascal 架構(gòu)，顯著提高了性能、內(nèi)存帶寬和能效。它還提供尖端的視覺效果和技術(shù)，讓您可以暢玩 AAA 游戲并通過 NVIDIA VRWorks 充分利用虛擬現(xiàn)實(shí)。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：2560
GPU 內(nèi)存：8GB GDDR5X
Pascal 架構(gòu)
10. ZOTAC GeForce GTX 1070
ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 因其規(guī)格、低噪音水平和緊湊尺寸而成為深度學(xué)習(xí)的首選。它具有 HDMI 2.0 連接器，可用于將 PC 連接到高清電視或其他顯示設(shè)備，并支持 NVIDIA G-Sync，可減少輸入延遲和屏幕撕裂，同時提高開發(fā)深度學(xué)習(xí)算法的性能和流暢度。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：1920
GPU內(nèi)存：8GB GDDR5
時鐘速度： 1518 MHz
機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)算 GPU 獎勵列表
以下是一些適用于 AI 項(xiàng)目和機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)濟(jì)型 GPU 的示例：
1.NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
從價格和性能角度來看，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是深度學(xué)習(xí)和 AI 的理想 GPU。它具有雙 HDB 風(fēng)扇，可提供更好的冷卻性能、降低噪音，并具有實(shí)時光線追蹤功能，可實(shí)現(xiàn)超逼真的視覺效果。其鼓風(fēng)機(jī)架構(gòu)允許更密集的系統(tǒng)配置，使其成為小規(guī)模建模工作負(fù)載的低成本解決方案。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：4352
內(nèi)存帶寬：616 GB/s
時鐘速度： 1350 MHz
2.NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla K80 是一款受歡迎且價格實(shí)惠的 GPU，它通過使用更少但更強(qiáng)大的服務(wù)器提供顯著的性能提升來降低數(shù)據(jù)中心成本。雖然它是深度學(xué)習(xí)的理想選擇，但對于從事復(fù)雜項(xiàng)目的專業(yè)人士來說，它可能不是最佳選擇。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：4992
GPU 內(nèi)存：24 GB GDDR5
內(nèi)存帶寬：480 GB/s
3.NVIDIA GTX 1650 Super
NVIDIA GTX 1650 Super 是一款經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的 GPU，性能不錯，價格合理。它配備 4GB GDDR5 內(nèi)存和合理數(shù)量的 CUDA 核心，適用于較小的深度學(xué)習(xí)任務(wù)，并得到 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的良好支持。它的能效和價格實(shí)惠使其成為注重預(yù)算的用戶的理想選擇。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：1280
GPU 內(nèi)存：4 GB GDDR6 VRAM
時鐘速度： 1520 MHz
GPU芯片：TU116-250
圖靈架構(gòu)
4. GTX 1660 Super
GTX 1660 Super 是一款出色的低成本深度學(xué)習(xí) GPU。雖然它的性能不如更昂貴的型號，但對于剛開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的人來說，它是一個很好的選擇。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：4352
內(nèi)存帶寬：616 GB/s
功率：260W
時鐘速度： 1350 MHz
5.EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING 顯卡基于 NVIDIA 的 Pascal 架構(gòu)，配備工廠超頻核心，與高性能 Maxwell 架構(gòu)相比，性能、內(nèi)存帶寬和能效都有顯著提升。此外，它還提供尖端的視覺效果和技術(shù)，將 PC 重新定義為享受 AAA 游戲和充分利用 NVIDIA VRWorks 虛擬現(xiàn)實(shí)的平臺。
技術(shù)特點(diǎn)：
CUDA 核心：2560
GPU 內(nèi)存：8GB GDDR5X
內(nèi)存帶寬：320 GB/s
選擇適合您的深度學(xué)習(xí)需求的 GPU 需要平衡性能、兼容性和預(yù)算，以便為您的特定項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)最佳結(jié)果。
結(jié)論
為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇合適的 GPU 對于確保最佳性能、效率和可擴(kuò)展性至關(guān)重要。正如我們所見，GPU 市場提供了廣泛的選擇，從 NVIDIA Tesla P100 和 RTX A6000 等高端型號到 GTX 1650 Super 和 GTX 1660 Super 等更經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的替代品。熱設(shè)計(jì)功率、流處理器、內(nèi)存容量和兼容性等因素是選擇 GPU 時的重要考慮因素。Nvidia 和 AMD 仍然是領(lǐng)先的供應(yīng)商，各自都具有獨(dú)特的優(yōu)勢和局限性。
憑借其 CUDA 工具包和強(qiáng)大的社區(qū)支持，Nvidia 在深度學(xué)習(xí)任務(wù)方面的表現(xiàn)往往勝過 AMD。然而，AMD 的 ROCm 庫和具有競爭力的價格使其成為許多人的可行選擇。通過評估項(xiàng)目的具體要求并考慮算法需求和硬件規(guī)格，您可以做出明智的決定并選擇一款 GPU 來加速您的機(jī)器學(xué)習(xí)工作并推動創(chuàng)新。
隨著對 GPU 資源的需求不斷激增，尤其是對于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的需求，確保這些資源的安全性和易于訪問變得至關(guān)重要。
捷智算平臺的去中心化架構(gòu)旨在使全球尚未開發(fā)的 GPU 資源的訪問變得民主化，并高度強(qiáng)調(diào)安全性和用戶便利性。讓我們來揭秘捷智算平臺如何保護(hù)您的 GPU 資源和數(shù)據(jù)，并確保去中心化計(jì)算的未來既高效又安全。
