ניסיון חיוני לפיתוח הכישורים הדרושים ליישום למידה מעמיקה על נושאים חדשים. GPU מהיר פירושו רווח מהיר בניסיון מעשי באמצעות משוב מיידי. מעבד GPU מכיל ליבות מרובות להתמודדות עם חישובים מקבילים. הם משלבים גם רוחב פס רחב של זיכרון לניהול מידע זה בקלות.
| הבחירה המומלצת ביותר עבור כרטיס המסך הטוב ביותר ללמידה מעמיקה היא מהדורת המייסדים Nvidia Geforce RTX 2080. קנה אותו כעת עבור $ 1,940 USD באמזון |
 |
מתוך מחשבה זו, אנו מבקשים לענות על השאלה, מהו כרטיס המסך הטוב ביותר עבור AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה? על ידי סקירת מספר כרטיסי מסך הזמינים כיום בשנת 2021. הכרטיסים נבדקו:
להלן התוצאות:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
מאפיינים
- תאריך פרסום: 14 באוגוסט 2017
- אדריכלות וגה
- ממשק PCI Express
- מהירות השעון: 1247 מגהרץ
- מעבדי זרם: 4096
- VRAM: 8 GB
- רוחב פס זיכרון: 484 GB/s
סקירה
אם אתה לא אוהב את GPUs NVIDIA, או שהתקציב שלך לא מאפשר לך להוציא עד 500 $ על כרטיס מסך, אז ל- AMD יש חלופה חכמה. עם כמות ראויה של זיכרון RAM, רוחב פס זיכרון מהיר ויותר ממספר מעבדי זרם, קשה מאוד להתעלם מ- RS Vega 64 של AMD.
ארכיטקטורת Vega היא שדרוג מכרטיסי ה- RX הקודמים. מבחינת ביצועים, דגם זה קרוב ל- GeForce RTX 1080 Ti, מכיוון שלשני הדגמים הללו יש VRAM דומה. יתר על כן, Vega תומך בחצי דיוק מקומיים (FP16). ROCm ו- TensorFlow עובדים, אך התוכנה אינה בוגרת כמו בכרטיסי מסך NVIDIA.
בסך הכל, Vega 64 הוא GPU הגון ללמידה מעמיקה ו- AI. מודל זה עולה הרבה פחות מ- $ 500 דולר ועושה את העבודה למתחילים. עם זאת, עבור יישומים מקצועיים, אנו ממליצים לבחור בכרטיס NVIDIA.
AMD RX Vega 64 פרטים: אֲמָזוֹנָה
NVIDIA טסלה V100
טסלה V100
מאפיינים:
- תאריך פרסום: 7 בדצמבר 2017
- ארכיטקטורת NVIDIA Volta
- ממשק PCI-E
- 112 ביצועי Tensor TFLOPS
- 640 צבעי טנסור
- 5120 צבעי NVIDIA CUDA®
- VRAM: 16 GB
- רוחב פס זיכרון: 900 GB/s
- ממשקי מחשוב: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
סקירה:
ה- NVIDIA Tesla V100 הוא מהומה ואחד מכרטיסי המסך הטובים ביותר עבור AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה. כרטיס זה מותאם במלואו ומגיע עמוס בכל הטוב שיש צורך לצורך זה.
ה- Tesla V100 מגיע בתצורות זיכרון של 16 GB ו -32 GB. עם הרבה VRAM, האצת AI, רוחב פס זיכרון גבוה וליבות טנסור מיוחדות ללמידה עמוקה, אתה יכול להיות סמוך ובטוח שכל מודל האימון שלך יפעל בצורה חלקה - ובפחות זמן. באופן ספציפי, ה- Tesla V100 יכול לספק 125TFLOPS של ביצועי למידה עמוקים הן לאימון והן להסקת מסקנות [3], המתאפשרות על ידי ארכיטקטורת ה- Volta של NVIDIA.
NVIDIA טסלה V100 פרטים: אֲמָזוֹנָה , ( 1 )
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
מאפיינים:
- תאריך פרסום: אוגוסט 2018
- אדריכלות טיורינג
- 576 צבעי טנסור
- צבעי CUDA: 4,608
- VRAM: 48 GB
- רוחב פס זיכרון: 672 GB/s
- 16.3 TFLOPS
- ממשק מערכת: PCI-Express
סקירה:
Quadro RTX 8000, שנבנה במיוחד עבור אריתמטיקה וחישובים של מטריצת למידה עמוקה, הוא כרטיס מסך מהשורה הראשונה. מכיוון שכרטיס זה מגיע עם קיבולת VRAM גדולה (48 GB), דגם זה מומלץ לחקר מודלים חישוביים גדולים במיוחד. כאשר משתמשים בו יחד עם NVLink, ניתן להגדיל את הקיבולת עד 96 GB של VRAM. שזה הרבה!
שילוב של 72 ליבות RT ו- 576 Tensor לתהליכי עבודה משופרים גורם ליותר מ -130 TFLOPS של ביצועים. בהשוואה לכרטיס המסך היקר ביותר ברשימה שלנו - ה- Tesla V100 - דגם זה מציע פוטנציאל של 50 אחוז יותר זיכרון ועדיין מצליח לעלות פחות. אפילו על זיכרון מותקן, לדגם זה יש ביצועים יוצאי דופן בעת עבודה עם גדלי אצווה גדולים יותר על GPU יחיד.
שוב, בדומה לטסלה V100, דגם זה מוגבל רק בגג המחיר שלך. עם זאת, אם אתה רוצה להשקיע בעתיד ובמחשוב באיכות גבוהה, קנה RTX 8000. מי יודע, אתה עשוי להוביל את המחקר בנושא AI. טסלה V100 מבוסס על ארכיטקטורת טיורינג שבה ה- V100 מבוסס על ארכיטקטורת וולטה, כך שניתן לראות Nvidia Quadro RTX 8000 מעט יותר מודרני ומעט חזק יותר מאשר ה- V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 פרטים: אֲמָזוֹנָה
GeForce RTX 2080 Ti
מהדורת מייסדי Geforce RTX 2080
מאפיינים:
- תאריך פרסום: 20 בספטמבר 2018
- ארכיטקטורת Turing GPU ופלטפורמת RTX
- מהירות השעון: 1350 מגהרץ
- צבעי CUDA: 4352
- 11 GB של זיכרון GDDR6 מהדור הבא, המהיר במיוחד
- רוחב פס זיכרון: 616 GB/s
- הספק: 260W
סקירה:
GeForce RTX 2080 Ti היא אופציה תקציבית אידיאלית לעומסי עבודה בדוגמאות קטנות, ולא להתפתחויות הכשרה בקנה מידה גדול. הסיבה לכך היא שיש לו זיכרון GPU קטן יותר לכל כרטיס (11 GB בלבד). המגבלות של מודל זה הופכות ברורות יותר בעת אימון כמה דגמי NLP מודרניים. עם זאת, אין זה אומר שכרטיס זה אינו יכול להתחרות. עיצוב המפוח ב- RTX 2080 מאפשר תצורות מערכת צפופות בהרבה - עד ארבעה מעבדי GPU בתחנת עבודה אחת. בנוסף, דגם זה מאמן רשתות עצביות במהירות של 80 אחוז מהמהירות של טסלה V100. על פי מדדי ביצועי הלמידה העמוקים של LambdaLabs, בהשוואה ל- Tesla V100, ה- RTX 2080 הוא 73% מהירות ה- FP2 ו -55% המהירות של ה- FP16.
בינתיים, דגם זה עולה כמעט פי 7 פחות מטסלה V100. הן מבחינת המחיר והן מבחינת הביצועים, ה- GeForce RTX 2080 Ti הוא מעבד מעבד מעולה ללמידה מעמיקה ופיתוח AI.
פרטי GeForce RTX 2080 Ti: אֲמָזוֹנָה
NVIDIA Titan RTX
גרפיקת NVIDIA Titan RTX
מאפיינים:
- תאריך פרסום: 18 בדצמבר 2018
- מופעל על ידי ארכיטקטורת NVIDIA Turing ™ המיועדת ל- AI
- 576 ליבות טנסור להאצת AI
- 130 teraFLOPS (TFLOPS) לאימון למידה מעמיקה
- צבעי CUDA: 4608
- VRAM: 24 GB
- רוחב פס זיכרון: 672 GB/s
- ספק כוח מומלץ 650 וואט
סקירה:
ה- NVIDIA Titan RTX הוא GPU אחר לטווח בינוני המשמש לפעולות מורכבות של למידה עמוקה. 24 GB של VRAM של דגם זה מספיקים לעבודה עם רוב גדלי האצווה. עם זאת, אם ברצונך להכשיר דגמים גדולים יותר, זיווג כרטיס זה עם גשר NVLink בכדי לקבל למעשה 48 GB של VRAM. סכום זה יספיק אפילו לדגמי NLP שנאים גדולים. יתר על כן, Titan RTX מאפשרת אימון דיוק מעורב בקצב מלא לדגמים (כלומר FP 16 יחד עם הצטברות FP32). כתוצאה מכך, מודל זה מבצע כ- 15 עד 20 אחוזים מהר יותר בפעולות בהן משתמשים בליבות Tensor.
מגבלה אחת של NVIDIA Titan RTX היא עיצוב מאוורר התאומים. זה פוגע בתצורות מערכת מורכבות יותר מכיוון שלא ניתן לארוז אותו בתחנת עבודה ללא שינויים מהותיים במנגנון הקירור, דבר שאינו מומלץ.
בסך הכל, טיטאן הוא מעבד GPU מצויין לכל מטרה כמעט לכל משימת למידה עמוקה. בהשוואה לכרטיסי מסך אחרים למטרות כלליות, זה בהחלט יקר. זו הסיבה שמודל זה אינו מומלץ לגיימרים. עם זאת, סביר להניח שיותר VRAM ושיפור הביצועים יוערכו על ידי חוקרים המשתמשים במודלים מורכבים של למידה עמוקה. המחיר של Titan RTX נמוך משמעותית מה- V100 המוצג לעיל ויהיה בחירה טובה אם התקציב שלך לא מאפשר לתמחור V100 ללמוד למידה מעמיקה או שהעומס שלך לא צריך יותר מ- Titan RTX ( ראה מדדים מעניינים )
NVIDIA Titan RTX פרטים: אֲמָזוֹנָה
בחירת כרטיס המסך הטוב ביותר עבור AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה
AI, למידת מכונות ומשימות למידה עמוקה מעבדות המון נתונים. משימות אלה עשויות להיות תובעניות מאוד עבור החומרה שלך. להלן התכונות שכדאי לזכור לפני רכישת GPU.
צבעים
ככלל אצבע פשוט, ככל שמספר הליבות גדול יותר, כך הביצועים של המערכת שלך יהיו גבוהים יותר. יש לקחת בחשבון גם את מספר הליבות, במיוחד אם אתה מתמודד עם כמות גדולה של נתונים. NVIDIA כינתה את ליבותיה CUDA, בעוד AMD מכנה את ליבותיהן מעבדי זרם. לך על המספר הגבוה ביותר של ליבות עיבוד שהתקציב שלך יאפשר.
כוח עיבוד
כוח העיבוד של GPU תלוי במספר הליבות בתוך המערכת כפול מהירות השעון בה אתה מפעיל את הליבות. ככל שהמהירות גבוהה יותר ומספר הליבות גבוה יותר, כך יהיה כוח העיבוד שבו GPU שלך יכול לחשב נתונים. זה גם קובע כמה מהר המערכת שלך תבצע משימה.
VRAM
זיכרון RAM בווידאו, או VRAM, הוא מדידה של כמות הנתונים שהמערכת שלך יכולה לטפל בו זמנית. VRAM גבוה יותר הוא חיוני אם אתה עובד עם דגמים שונים של מחשב ראייה או מבצע תחרויות CV Kaggle. VRAM אינו חשוב עבור NLP, או לעבודה עם נתונים קטגוריים אחרים.
רוחב פס זיכרון
רוחב פס הזיכרון הוא הקצב שבו קוראים או מאוחסנים נתונים בזיכרון. במילים פשוטות, זו מהירות ה- VRAM. נמדד ב- GB/s, יותר רוחב פס זיכרון אומר שהכרטיס יכול לצייר יותר נתונים בפחות זמן, מה שמתורגם לפעולה מהירה יותר.
הִתקָרְרוּת
טמפרטורת GPU יכולה להיות צוואר בקבוק משמעותי בכל הנוגע לביצועים. מעבדי GPU מודרניים מגבירים את מהירותם למקסימום תוך הפעלת אלגוריתם. אך ברגע שמגיעים לסף טמפרטורה מסוים, ה- GPU מפחית את מהירות העיבוד כדי להגן מפני התחממות יתר.
עיצוב מאוורר המפוח עבור מצנני אוויר דוחף אוויר אל מחוץ למערכת בזמן שהמאווררים שאינם מפוחים שואבים אוויר פנימה. בארכיטקטורה שבה ממוקמים GPUs מרובים זה ליד זה, מאווררים שאינם מפוחים יתחממו יותר. אם אתה משתמש בקירור אוויר בהתקנה עם 3 עד 4 מעבדי GPU, הימנע ממאווררים שאינם מפוחים.
קירור מים הוא אופציה נוספת. אף על פי שהיא יקרה, שיטה זו שקטה הרבה יותר ומבטיחה שאפילו הגדרות ה- GPU המפוארות ביותר יישארו קרירות לאורך כל הפעולה.
סיכום
עבור רוב המשתמשים הפורצים ללמידה עמוקה, ה- RTX 2080 Ti או ה- Titan RTX יספקו את המפץ הגדול ביותר עבור הכסף שלכם. החיסרון היחיד של RTX 2080 Ti הוא גודל VRAM מוגבל של 11 GB. אימון עם גדלי אצווה גדולים יותר מאפשר לדגמים להתאמן מהר יותר ומדויק הרבה יותר, וחוסך הרבה זמן של המשתמש. זה אפשרי רק כשיש לך מעבדי Quadro או TITAN RTX. שימוש בחצי דיוק (FP16) מאפשר לדגמים להשתלב במחשבי ה- GPU עם גודל VRAM לא מספיק [2]. עם זאת, עבור משתמשים מתקדמים יותר, טסלה V100 היא המקום בו כדאי להשקיע. זוהי הבחירה הטובה ביותר עבור כרטיס המסך הטוב ביותר עבור AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה. זה הכל למאמר זה. אנו מקווים שאהבתם. עד הפעם הבאה!