Melhor placa gráfica para aprendizado profundo
A experiência é vital para o desenvolvimento das habilidades necessárias para aplicar aprendizado profundo a novos problemas. Uma GPU rápida significa um rápido ganho na experiência prática por meio de feedback imediato. As GPUs contêm vários núcleos para lidar com cálculos paralelos. Eles também incorporam largura de banda de memória extensa para gerenciar essas informações com facilidade.
Nossa melhor escolha recomendada para a melhor placa gráfica para aprendizado profundo é o Nvidia GeForce RTX 3080. Compre agora por US $ 2.429 na Amazon.
Com isso em mente, procuramos responder à pergunta: “Qual é a melhor placa gráfica para IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo?”Ao revisar várias placas gráficas atualmente disponíveis em 2021.
Cartões revisados:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla v100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 TI
- Nvidia Titan Rtx
- AMD RX Vega 64
Abaixo estão os resultados:
RTX 3080 da NVIDIA
Características
- Data de lançamento: 23 de setembro de 2021
- Nvidia Ampere Architecture
- PCI-Express X16
- 112 TFLOPS Tensor Performance
- 640 núcleos tensores
- 8704 núcleos CUDA
- 10 GB de 320 bits GDDR6X, 19 Gbps
- Largura de banda de memória: 760 GB/s
- APIs de computação: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenAcc®
Análise:
O RTX 3080 é de longe a GPU mais econômica no momento. Quando se trata de diferentes tarefas de aprendizado profundo, é considerado ideal para prototipagem. Isso ocorre porque a prototipagem deve ser feita de maneira ágil com modelos e conjuntos de dados menores. O RTX 3080 oferece a você que, juntamente com a memória decente e ainda permanece barato. É mais barato que a maioria dos cartões nesta lista.
Portanto, você pode prototipar em qualquer área, seja hackeando idéias/modelos como iniciantes, pesquisas, kaggle competitivo ou apenas experimentando diferentes códigos de pesquisa. Depois de ter um protótipo decente, você pode lançar máquinas melhores (de preferência 3090) e escalar para modelos maiores.
No entanto, o treinamento no RTX 3080 requer tamanhos de lote menores, pois possui um VRAM menor. Portanto, se você deseja treinar com tamanhos maiores de lote, continue lendo este artigo para mais opções.
Detalhes NVIDIA RTX 3080: Amazonas
Nvidia Tesla v100
Características:
- Arquitetura Nvidia Volta
- Interface PCI-E
- 112 TFLOPS Tensor Performance
- 640 núcleos tensores
- 5120 NVIDIA CUDA® CORES
- Vram: 16 GB
- Largura de banda de memória: 900 GB/s
- APIs de computação: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenAcc®
Análise:
O Nvidia Tesla V100 é um gigante e uma das melhores placas gráficas para IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Este cartão está totalmente otimizado e vem embalado com todos os presentes necessários para esse fim.
O Tesla V100 vem em configurações de memória de 16 GB e 32 GB. Com muita VRAM, aceleração da IA, largura de banda de alta memória e núcleos de tensores especializados para aprendizado profundo, você pode ter certeza de que todo o seu modelo de treinamento funcionará sem problemas - e em menos tempo. Especificamente, o Tesla V100 pode fornecer 125tflops de desempenho profundo de aprendizado para treinamento e inferência [3], o que é possível pela arquitetura Volta da NVIDIA.
O Tesla V100 oferece taxa de transferência de desempenho 30x do que um servidor de CPU em inferência de aprendizado profundo para fornecer alguma perspectiva sobre seu desempenho. Esse é um grande salto na performance.
Nvidia Quadro RTX 8000
Características:
- Arquitetura de Turing
- 576 núcleos tensores
- CORES CUDA: 4.608
- Vram: 48 GB
- Largura de banda de memória: 672 GB/s
- 16.3 tflops
- Interface do sistema: PCI-Express
Análise:
Construído especificamente para a matriz de aprendizado profundo aritmético e cálculos, o quadro RTX 8000 é uma placa gráfica de primeira linha. Como este cartão vem com uma grande capacidade de VRAM (48 GB), este modelo é recomendado para pesquisar modelos computacionais extra-grande. Quando usado em par com nvlink, a capacidade pode ser aumentada para até 96 GB de VRAM. O que é muito!
Uma combinação de núcleos de 72 RT e 576 Tensor para fluxos de trabalho aprimorados resulta em mais de 130 tflops de desempenho. Comparado à placa gráfica mais cara da nossa lista - o Tesla V100 - esse modelo oferece potencialmente 50 % mais memória e ainda consegue custar menos. Este modelo tem desempenho excepcional enquanto trabalha com tamanhos de lote maiores em uma única GPU, mesmo na memória instalada.
Novamente, como o Tesla V100, este modelo é limitado apenas pelo seu teto de preço. Dito isto, se você quiser investir no futuro e em computação de alta qualidade, obtenha um RTX 8000. Quem sabe, você pode liderar a pesquisa sobre ai. O quadro RTX 8000 é baseado na arquitetura de Turing. Por outro lado, o V100 é baseado na arquitetura Volta, portanto, o Nvidia Quadro RTX 8000 pode ser considerado um pouco mais moderno e um pouco mais poderoso que o V100.
NVIDIA Quadro RTX 8000 Detalhes: Amazon
GeForce RTX 2080 TI
Características:
- Data de lançamento: 20 de setembro de 2018
- Turing GPU Architecture e a plataforma RTX
- Velocidade do relógio: 1350 MHz
- CORES CUDA: 4352
- 11 GB de memória GDDR6 ultra-rápida e ultra-rápida
- Largura de banda de memória: 616 GB/s
- Poder: 260W
Análise:
O GeForce RTX 2080 Ti é uma opção de orçamento ideal para cargas de trabalho de modelagem em pequena escala, em vez de desenvolvimentos de treinamento em larga escala. Isso ocorre porque possui uma memória GPU menor por cartão (apenas 11 GB). As limitações deste modelo se tornam mais óbvias ao treinar alguns modelos modernos de PNL.
No entanto, isso não significa que este cartão não pode competir. O design do soprador no RTX 2080 permite configurações de sistema mais denso - até quatro GPUs em uma única estação de trabalho. Além disso, este modelo treina redes neurais a 80 % das velocidades do Tesla V100. De acordo com os benchmarks de desempenho de aprendizado profundo dos Lambdalabs, em comparação com o Tesla V100, o RTX 2080 é 73% a velocidade de FP2 e 55% a velocidade do FP16.
Por último, mas não menos importante, esse modelo custa quase 7 vezes menos que um Tesla V100. O GeForce RTX 2080 Ti é uma ótima GPU para aprendizado profundo e desenvolvimento de IA do ponto de vista do preço e do desempenho.
Geforce RTX 2080 TI Detalhes: Amazon
Nvidia Titan Rtx
Características:
- Data de lançamento: 18 de dezembro de 2018
- Alimentada pela arquitetura NVIDIA Turing ™ projetada para ai
- 576 núcleos tensores para aceleração da IA
- 130 Teraflops (Tflops) para treinamento de aprendizado profundo
- CORES CUDA: 4608
- Vram: 24 GB
- Largura de banda de memória: 672 GB/s
- Fonte de alimentação recomendada 650 watts
Análise:
O NVIDIA Titan RTX é outra placa gráfica de gama média para aprendizado profundo e cálculos complexos. Os 24 GB de VRAM deste modelo são suficientes para trabalhar com a maioria dos tamanhos de lote. No entanto, se você deseja treinar modelos maiores, emparelhar esta carta com a ponte NVLink para ter 48 GB de VRAM. Essa quantidade seria suficiente, mesmo para grandes modelos de PNL transformadores.
Além disso, o Titan RTX permite treinamento de precisão mista de taxa completa para modelos (i.e., FP 16 junto com o acúmulo de FP32). Como resultado, esse modelo tem um desempenho de aproximadamente 15 a 20 % mais rápido nas operações onde os núcleos tensores são utilizados.
Uma limitação do Nvidia Titan RTX é o design de ventilador gêmeo. Isso dificulta configurações de sistema mais complexas, porque não podem ser embaladas em uma estação de trabalho sem modificações substanciais no mecanismo de resfriamento, que não é recomendado.
No geral, Titan é uma excelente GPU para todos os fins para praticamente qualquer tarefa de aprendizado profundo. Comparado a outras placas gráficas de uso geral, é certamente caro. É por isso que este modelo não é recomendado para os jogadores. No entanto, VRAM extra e impulso de desempenho provavelmente seriam apreciados por pesquisadores que utilizam modelos complexos de aprendizado profundo. O preço do Titan RTX é significativamente menor que o V100 exibido acima e seria uma boa escolha se seu orçamento não permitir que o V100 faça aprendizado profundo, ou sua carga de trabalho não precisa mais do que o Titan RTX (consulte benchmarks interessantes)
Detalhes nvidia titan rtx: Amazonas
AMD RX Vega 64
Características:
- Data de lançamento: 14 de agosto de 2017
- Arquitetura Vega
- Interface PCI Express
- Velocidade do relógio: 1247 MHz
- Processadores de fluxo: 4096
- Vram: 8 GB
- Largura de banda de memória: 484 GB/s
Análise:
A AMD tem uma alternativa inteligente se você não gostar das GPUs da NVIDIA, ou seu orçamento não permite que você gaste mais de US $ 2000 em uma placa gráfica. Habitação de uma quantidade decente de RAM, uma largura de banda de memória rápida e processadores de fluxo mais do que suficientes, o RS Vega 64 da AMD é muito difícil de ignorar.
A Arquitetura Vega é uma atualização dos cartões RX anteriores. Em termos de desempenho, este modelo está próximo do GeForce RTX 1080 Ti, pois ambos os modelos têm um VRAM semelhante. Além disso, a Vega suporta meia precisão nativa (FP16). O ROCM e o Tensorflow funcionam, mas o software não é tão maduro quanto nas placas gráficas da NVIDIA.
No geral, o Vega 64 é uma GPU decente para aprendizado profundo e ai. Este modelo custa bem abaixo de US $ 1000 e faz o trabalho para iniciantes. No entanto, para aplicações profissionais, recomendamos optar por um cartão NVIDIA.
AMD RX VEGA 64 Detalhes: Amazonas
Escolhendo a melhor placa gráfica para IA, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
AI, aprendizado de máquina e tarefas de aprendizado profundo processam montes de dados. Essas tarefas podem ser muito exigentes em seu hardware. Abaixo estão os recursos a serem lembrados antes de mergulhar no mercado de GPUs de aprendizado profundo.
Núcleos
Como uma regra simples, quanto maior o número de núcleos, maior será o desempenho do seu sistema. O número de núcleos também deve ser levado em consideração, principalmente se você estiver lidando com uma grande quantidade de dados. A NVIDIA nomeou seus núcleos CUDA, enquanto a AMD chama seus processadores de fluxo de núcleos. Opte pelo maior número de núcleos de processamento que seu orçamento permitirá.
Poder de processamento
O poder de processamento depende do número de núcleos dentro do sistema multiplicado pelas velocidades do relógio em que você está executando os núcleos. Quanto maior a velocidade e maior o número de núcleos, maior o poder de processamento que sua GPU pode calcular dados. Isso também determina a rapidez com que seu sistema executará uma tarefa.
Vram
Video Ram, ou Vram, é uma medição da quantidade de dados que seu sistema pode lidar de uma só vez. VRAM mais alto é vital para uma placa de gráfico de aprendizado profundo, especialmente se empregado para trabalhar com vários modelos de visão computacional ou executar qualquer competição de CV Kaggle. VRAM não é tão importante para a PNL ou para trabalhar com outros dados categóricos.
Largura de banda de memória
A largura de banda da memória é a taxa na qual os dados são lidos ou armazenados na memória. Em termos simples, é a velocidade do vram. Medido em GB/S, mais largura de banda de memória significa que o cartão pode desenhar mais dados em menos tempo, o que se traduz em uma operação mais rápida.
Interconexão
A escalabilidade é outro fator importante a considerar quando você mergulha no mercado de GPU de aprendizado profundo. Mas nem todas as GPUs são escaláveis. É quando a interconexão é útil. A interconexão dá a você a capacidade de utilizar várias GPUs. Portanto, você pode usar estratégias de treinamento distribuídas para seus aplicativos. Felizmente, todas as GPUs mencionadas nesta lista são escaláveis. NOTA: A NVIDIA removeu o recurso de interconexão em todas as suas GPUs que vieram antes do RTX 2080.
Software de licenciamento e suporte
Por favor, considere o licenciamento antes de investir em uma placa gráfica cara. Nem todos os cartões podem ser usados para todas as aplicações. Por exemplo, a NVIDIA restringiu o uso de software CUDA juntamente com GPUs de nível de consumo em um data center. Então, você precisa fazer a transição para GPUs de grau de produção para seus aplicativos de data center. Quanto ao software de suporte, as GPUs NVIDIA são melhor suportadas quando se trata de integração e aprendizado de bibliotecas de aprendizado da estrutura. Seu kit de ferramentas CUDA contém bibliotecas de aceleração da GPU, compilador C & C ++, otimização e outras ferramentas de depuração para ajudá -lo a começar imediatamente.
Resfriamento
A temperatura da GPU pode ser um gargalo significativo no desempenho, especialmente quando você tem uma GPU NVIDIA RTX. GPUs modernas aumentam sua velocidade ao máximo enquanto executa um algoritmo. Mas assim que um certo limite de temperatura é atingido, a GPU diminui a velocidade de processamento para proteger contra o superaquecimento.
O design do ventilador do ventilador para refrigeradores de ar empurra o ar para fora do sistema, enquanto os fãs que não são de água sugam o ar. Na arquitetura, onde várias GPUs são colocadas um ao lado do outro, os fãs que não são de água esquentam mais. Se você estiver usando o resfriamento de ar em uma configuração com 3 a 4 GPUs, evite ventiladores não úmidos.
O resfriamento da água é outra opção. Embora caro, esse método é muito mais silencioso e garante que mesmo as configurações mais carinhadas da GPU permaneçam frias ao longo da operação.
Pensamentos finais
Para a maioria dos usuários ingressando no aprendizado profundo, o RTX 2080 TI ou o RTX 3080 fornecerá o melhor retorno para o seu dinheiro como iniciante. Sua única grande desvantagem é um tamanho limitado de vram. O treinamento com tamanhos maiores de lote permite que os modelos treinem mais rápido e com muito mais precisão, economizando muito tempo. Isso só é possível quando você tem gpus quadro ou um titan rtx. O uso de meia precisão (FP16) permite que os modelos se encaixem nas GPUs com tamanho insuficiente de VRAM [2].
Para usuários mais avançados, no entanto, o Tesla V100 é onde você deve investir. Essa é a nossa melhor escolha para a melhor placa gráfica para aprendizado profundo, inteligência artificial e máquina. Isso é tudo para este artigo. Esperamos que este artigo tenha fornecido informações úteis para sua próxima GPU de aprendizado profundo. Cada uma das GPUs mencionadas aqui possui recursos exclusivos, atendendo a diferentes dados demográficos e aplicativos. Você definitivamente encontrará sua GPU ideal entre eles. Boa sorte!