การ์ดกราฟิกที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งคืออะไร?

ประสบการณ์มีความสำคัญต่อการพัฒนาทักษะที่จำเป็นต่อการใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับประเด็นใหม่ GPU ที่รวดเร็วหมายถึงประสบการณ์ใช้งานจริงที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วผ่านการตอบรับทันที GPU มีหลายคอร์เพื่อจัดการกับการคำนวณแบบขนาน พวกเขายังรวมแบนด์วิดธ์หน่วยความจำที่กว้างขวางเพื่อจัดการข้อมูลนี้อย่างง่ายดาย

ตัวเลือกที่แนะนำสูงสุดสำหรับกราฟิกการ์ดที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งคือ Nvidia Geforce RTX 2080 Founders Edition ซื้อตอนนี้ในราคา $1,940 USD ใน Amazon

ด้วยเหตุนี้ เราจึงพยายามตอบคำถามที่ว่า การ์ดกราฟิกที่ดีที่สุดสำหรับ AI, แมชชีนเลิร์นนิงและการเรียนรู้เชิงลึกคืออะไร โดยการตรวจสอบกราฟิกการ์ดหลายตัวที่วางจำหน่ายในปี 2564 การ์ดที่ตรวจสอบแล้ว:

1. AMD RX Vega 64
2. NVIDIA Tesla V100
3. Nvidia Quadro RTX 8000
4. GeForce RTX 2080 Ti
5. NVIDIA Titan RTX

ด้านล่างนี้คือผลลัพธ์:

AMD RX Vega 64

Radeon RX Vega 64

คุณสมบัติ

• วันวางจำหน่าย: 14 สิงหาคม 2017
• สถาปัตยกรรมเวก้า
• อินเทอร์เฟซ PCI Express
• ความเร็วสัญญาณนาฬิกา: 1247 MHz
• สตรีมโปรเซสเซอร์: 4096
• VRAM: 8 GB
• แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 484 GB/s

ทบทวน

หากคุณไม่ชอบ GPU ของ NVIDIA หรืองบประมาณของคุณไม่อนุญาตให้คุณใช้จ่ายมากกว่า 500 ดอลลาร์สำหรับกราฟิกการ์ด AMD มีทางเลือกที่ชาญฉลาด ประกอบด้วย RAM ที่เหมาะสม แบนด์วิดท์หน่วยความจำที่รวดเร็ว และโปรเซสเซอร์สตรีมที่เพียงพอ RS Vega 64 ของ AMD นั้นยากที่จะมองข้าม

สถาปัตยกรรม Vega เป็นการอัพเกรดจากการ์ด RX รุ่นก่อน ในแง่ของประสิทธิภาพ รุ่นนี้ใกล้เคียงกับ GeForce RTX 1080 Ti เนื่องจากทั้งสองรุ่นมี VRAM ใกล้เคียงกัน นอกจากนี้ Vega ยังรองรับ Native half-precision (FP16) ROCm และ TensorFlow ทำงานได้ แต่ซอฟต์แวร์ยังไม่สมบูรณ์เท่ากับในการ์ดกราฟิก NVIDIA

สรุปแล้ว Vega 64 เป็น GPU ที่ดีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและ AI โมเดลนี้มีราคาต่ำกว่า 500 ดอลลาร์สหรัฐฯ และช่วยให้ผู้เริ่มต้นใช้งานได้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม สำหรับแอปพลิเคชันระดับมืออาชีพ เราแนะนำให้เลือกใช้การ์ด NVIDIA

รายละเอียด AMD RX Vega 64: อเมซอน

NVIDIA Tesla V100

เทสลา วี100

คุณสมบัติ:

• วันที่วางจำหน่าย: 7 ธันวาคม 2017
• สถาปัตยกรรม NVIDIA Volta
• อินเทอร์เฟซ PCI-E
• 112 TFLOPS ประสิทธิภาพของเทนเซอร์
• 640 สีเทนเซอร์
• 5120 NVIDIA CUDA® สี
• VRAM: 16 GB
• แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 900 GB/s
• API การประมวลผล: CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC®

ทบทวน:

NVIDIA Tesla V100 เป็นยักษ์ใหญ่และเป็นหนึ่งในกราฟิกการ์ดที่ดีที่สุดสำหรับ AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก การ์ดใบนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมที่สุดและเต็มไปด้วยสารพัดที่อาจจำเป็นสำหรับจุดประสงค์นี้

Tesla V100 มาในการกำหนดค่าหน่วยความจำ 16 GB และ 32 GB ด้วย VRAM การเร่งความเร็ว AI แบนด์วิดท์หน่วยความจำสูง และเทนเซอร์คอร์เฉพาะสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก คุณจึงวางใจได้ว่ารูปแบบการฝึกทั้งหมดของคุณจะทำงานได้อย่างราบรื่น - และใช้เวลาน้อยลง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Tesla V100 สามารถส่งมอบประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึก 125TFLOPS สำหรับทั้งการฝึกอบรมและการอนุมาน [3] ซึ่งเป็นไปได้โดยสถาปัตยกรรม Volta ของ NVIDIA

รายละเอียด NVIDIA Tesla V100: อเมซอน , ( 1 )

Nvidia Quadro RTX 8000

Nvidia Quadro Rtx 8000

คุณสมบัติ:

• วันวางจำหน่าย: สิงหาคม 2018
• สถาปัตยกรรมทัวริง
• 576 สีเทนเซอร์
• CUDA สี: 4,608
• VRAM: 48 GB
• แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 672 GB/s
• 16.3 TFLOPS
• อินเทอร์เฟซระบบ: PCI-Express

ทบทวน:

Quadro RTX 8000 สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการคำนวณเชิงลึกของเมทริกซ์และการคำนวณ เป็นกราฟิกการ์ดระดับแนวหน้า เนื่องจากการ์ดนี้มาพร้อมกับความจุ VRAM ขนาดใหญ่ (48 GB) รุ่นนี้จึงเหมาะสำหรับการวิจัยโมเดลการคำนวณขนาดใหญ่พิเศษ เมื่อใช้ร่วมกับ NVLink ความจุสามารถเพิ่มได้ถึง 96 GB ของ VRAM ซึ่งมาก!

การรวมกันของ 72 RT และ 576 Tensor cores สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ได้รับการปรับปรุงส่งผลให้ประสิทธิภาพการทำงานมากกว่า 130 TFLOPS เมื่อเทียบกับกราฟิกการ์ดที่แพงที่สุดในรายการของเรา – Tesla V100 – รุ่นนี้มีหน่วยความจำเพิ่มขึ้น 50 เปอร์เซ็นต์และยังคงสามารถจัดการค่าใช้จ่ายได้น้อยลง แม้ในหน่วยความจำที่ติดตั้ง รุ่นนี้ยังมีประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในขณะที่ทำงานกับขนาดชุดที่ใหญ่ขึ้นใน GPU ตัวเดียว

เช่นเดียวกับ Tesla V100 รุ่นนี้ถูกจำกัดด้วยราคาหลังคาเท่านั้น ที่กล่าวว่าหากคุณต้องการลงทุนในอนาคตและในการประมวลผลคุณภาพสูง ให้ซื้อ RTX 8000 ใครจะไปรู้ คุณอาจเป็นผู้นำการวิจัยเกี่ยวกับ AI Tesla V100 ใช้สถาปัตยกรรม Turing ซึ่ง V100 ใช้สถาปัตยกรรม Volta ดังนั้น Nvidia Quadro RTX 8000 จึงถือว่าทันสมัยกว่าเล็กน้อยและมีประสิทธิภาพมากกว่า V100 เล็กน้อย

รายละเอียด Nvidia Quadro RTX 8000: อเมซอน

GeForce RTX 2080 Ti

Geforce RTX 2080 Founders Edition

คุณสมบัติ:

• วันวางจำหน่าย: 20 กันยายน 2018
• สถาปัตยกรรม Turing GPU และแพลตฟอร์ม RTX
• ความเร็วสัญญาณนาฬิกา: 1350 MHz
• CUDA สี: 4352
• หน่วยความจำ GDDR6 เจเนอเรชันถัดไปที่เร็วเป็นพิเศษ 11 GB
• แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 616 GB/s
• กำลังไฟ: 260W

ทบทวน:

GeForce RTX 2080 Ti เป็นตัวเลือกงบประมาณที่เหมาะสำหรับปริมาณงานการสร้างแบบจำลองขนาดเล็ก มากกว่าการพัฒนาการฝึกอบรมขนาดใหญ่ เนื่องจากมีหน่วยความจำ GPU ที่เล็กกว่าต่อการ์ด (เพียง 11 GB) ข้อจำกัดของโมเดลนี้จะชัดเจนยิ่งขึ้นเมื่อฝึกโมเดล NLP สมัยใหม่บางรุ่น แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าการ์ดใบนี้ไม่สามารถแข่งขันได้ การออกแบบโบลเวอร์บน RTX 2080 ช่วยให้สามารถกำหนดค่าระบบได้หนาแน่นยิ่งขึ้น - GPU สูงสุดสี่ตัวภายในเวิร์กสเตชันเดียว นอกจากนี้ โมเดลนี้ยังฝึกโครงข่ายประสาทเทียมด้วยความเร็ว 80 เปอร์เซ็นต์ของความเร็วของ Tesla V100 ตามเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพการเรียนรู้เชิงลึกของ LambdaLabs เมื่อเทียบกับ Tesla V100 RTX 2080 มีความเร็ว 73% ของ FP2 และ 55% ของความเร็วของ FP16

ในขณะเดียวกัน รุ่นนี้มีราคาต่ำกว่า Tesla V100 เกือบ 7 เท่า จากมุมมองด้านราคาและประสิทธิภาพ GeForce RTX 2080 Ti เป็น GPU ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการพัฒนา AI

รายละเอียด GeForce RTX 2080 Ti: อเมซอน

NVIDIA Titan RTX

กราฟิก NVIDIA Titan RTX

คุณสมบัติ:

• วันวางจำหน่าย: 18 ธันวาคม 2018
• ขับเคลื่อนโดยสถาปัตยกรรม NVIDIA Turing™ ที่ออกแบบมาสำหรับ AI
• 576 Tensor Cores สำหรับการเร่งความเร็วของ AI
• 130 teraFLOPS (TFLOPS) สำหรับการฝึกการเรียนรู้เชิงลึก
• CUDA สี: 4608
• VRAM: 24 GB
• แบนด์วิดท์หน่วยความจำ: 672 GB/s
• กำลังไฟที่แนะนำ 650 วัตต์

ทบทวน:

NVIDIA Titan RTX เป็น GPU ระดับกลางอีกตัวที่ใช้สำหรับการดำเนินการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน VRAM ขนาด 24 GB ของรุ่นนี้เพียงพอสำหรับขนาดแบทช์ส่วนใหญ่ อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ ให้จับคู่การ์ดนี้กับบริดจ์ NVLink เพื่อให้มี VRAM 48 GB อย่างมีประสิทธิภาพ จำนวนนี้จะเพียงพอสำหรับหม้อแปลงรุ่น NLP ขนาดใหญ่ นอกจากนี้ Titan RTX ยังให้การฝึกอบรมที่มีความแม่นยำแบบผสมเต็มอัตราสำหรับรุ่นต่างๆ (เช่น FP 16 พร้อมกับการสะสม FP32) ด้วยเหตุนี้ โมเดลนี้จึงทำงานเร็วขึ้นประมาณ 15 ถึง 20 เปอร์เซ็นต์ในการดำเนินงานโดยใช้ Tensor Cores

ข้อจำกัดอย่างหนึ่งของ NVIDIA Titan RTX คือการออกแบบพัดลมคู่ สิ่งนี้ขัดขวางการกำหนดค่าระบบที่ซับซ้อนมากขึ้น เนื่องจากไม่สามารถบรรจุลงในเวิร์กสเตชันได้หากไม่มีการปรับเปลี่ยนกลไกการระบายความร้อนอย่างมาก ซึ่งไม่แนะนำ

โดยรวมแล้ว Titan เป็น GPU อเนกประสงค์ที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกแทบทุกอย่าง เมื่อเทียบกับการ์ดกราฟิกเอนกประสงค์ทั่วไป ราคาแพงแน่นอน นั่นคือเหตุผลที่รุ่นนี้ไม่แนะนำสำหรับเกมเมอร์ อย่างไรก็ตาม VRAM พิเศษและการเพิ่มประสิทธิภาพน่าจะได้รับการชื่นชมจากนักวิจัยที่ใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อน ราคาของ Titan RTX นั้นมีความหมายน้อยกว่า V100 ที่แสดงด้านบน และจะเป็นตัวเลือกที่ดีหากงบประมาณของคุณไม่อนุญาตให้การกำหนดราคา V100 ทำ Deep Learning หรือภาระงานของคุณไม่ต้องการมากกว่า Titan RTX ( ดูเกณฑ์มาตรฐานที่น่าสนใจ )

รายละเอียด NVIDIA Titan RTX: อเมซอน

การเลือกกราฟิกการ์ดที่ดีที่สุดสำหรับ AI, แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก

AI, แมชชีนเลิร์นนิง และงานการเรียนรู้เชิงลึกจะประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก งานเหล่านี้อาจมีความต้องการอย่างมากกับฮาร์ดแวร์ของคุณ ด้านล่างนี้เป็นคุณสมบัติที่ต้องคำนึงถึงก่อนซื้อ GPU

สี

ตามหลักการง่ายๆ ยิ่งจำนวนคอร์มากเท่าไร ประสิทธิภาพของระบบก็จะยิ่งสูงขึ้น ควรพิจารณาจำนวนคอร์ด้วย โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณกำลังจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก NVIDIA ได้ตั้งชื่อคอร์ของมันว่า CUDA ในขณะที่ AMD เรียกตัวประมวลผลสตรีมคอร์ของพวกเขา ไปหาแกนประมวลผลจำนวนสูงสุดที่งบประมาณของคุณอนุญาต

กำลังประมวลผล

พลังการประมวลผลของ GPU ขึ้นอยู่กับจำนวนคอร์ในระบบคูณด้วยความเร็วสัญญาณนาฬิกาที่คุณใช้งานคอร์ ยิ่งความเร็วและจำนวนคอร์สูงขึ้นเท่าใด พลังการประมวลผลที่ GPU ของคุณสามารถคำนวณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น นอกจากนี้ยังกำหนดว่าระบบของคุณจะทำงานได้เร็วเพียงใด

VRAM

Video RAM หรือ VRAM คือการวัดปริมาณข้อมูลที่ระบบของคุณสามารถจัดการได้ในครั้งเดียว VRAM ที่สูงขึ้นมีความสำคัญหากคุณทำงานกับคอมพิวเตอร์วิชันรุ่นต่างๆ หรือทำการแข่งขัน CV Kaggle VRAM ไม่สำคัญสำหรับ NLP หรือสำหรับการทำงานกับข้อมูลหมวดหมู่อื่นๆ

แบนด์วิดธ์หน่วยความจำ

แบนด์วิดท์หน่วยความจำคืออัตราการอ่านหรือจัดเก็บข้อมูลลงในหน่วยความจำ พูดง่ายๆ คือ ความเร็วของ VRAM เมื่อวัดเป็น GB/s แบนด์วิดท์หน่วยความจำที่มากขึ้นหมายความว่าการ์ดสามารถดึงข้อมูลได้มากขึ้นในเวลาที่น้อยลง ซึ่งแปลเป็นการทำงานที่เร็วขึ้น

คูลลิ่ง

อุณหภูมิของ GPU อาจเป็นคอขวดที่สำคัญเมื่อพูดถึงประสิทธิภาพ GPU สมัยใหม่เพิ่มความเร็วให้สูงสุดขณะใช้งานอัลกอริทึม แต่เมื่อถึงเกณฑ์อุณหภูมิที่กำหนด GPU จะลดความเร็วในการประมวลผลเพื่อป้องกันความร้อนสูงเกินไป

การออกแบบพัดลมโบลเวอร์สำหรับตัวระบายความร้อนด้วยอากาศจะดันอากาศออกนอกระบบในขณะที่พัดลมแบบไม่มีโบลเวอร์จะดูดอากาศเข้าไป ในสถาปัตยกรรมที่วาง GPU หลายตัวไว้ติดกัน พัดลมแบบไม่มีโบลเวอร์จะร้อนขึ้นมากขึ้น หากคุณกำลังใช้การระบายความร้อนด้วยอากาศในการตั้งค่าที่มี GPU 3 ถึง 4 ตัว ให้หลีกเลี่ยงพัดลมแบบไม่มีโบลเวอร์

การระบายความร้อนด้วยน้ำเป็นอีกทางเลือกหนึ่ง แม้ว่าจะมีราคาแพง แต่วิธีนี้เงียบกว่ามากและช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตั้งค่า GPU ที่หนักที่สุดยังคงเย็นอยู่ตลอดการทำงาน

บทสรุป

สำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ที่เข้าสู่การเรียนรู้เชิงลึก RTX 2080 Ti หรือ Titan RTX จะให้ผลตอบแทนที่คุ้มค่าที่สุด ข้อเสียเปรียบเพียงอย่างเดียวของ RTX 2080 Ti คือขนาด VRAM ที่จำกัด 11 GB การฝึกด้วยขนาดแบทช์ที่ใหญ่ขึ้นช่วยให้โมเดลฝึกได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งช่วยประหยัดเวลาของผู้ใช้ได้มาก ทำได้เฉพาะเมื่อคุณมี Quadro GPU หรือ TITAN RTX การใช้ half-precision (FP16) ช่วยให้รุ่นต่างๆ พอดีกับ GPU ที่มีขนาด VRAM ไม่เพียงพอ [2] สำหรับผู้ใช้ขั้นสูง อย่างไรก็ตาม Tesla V100 คือที่ที่คุณควรลงทุน นั่นคือตัวเลือกอันดับต้น ๆ ของเราสำหรับกราฟิกการ์ดที่ดีที่สุดสำหรับ AI แมชชีนเลิร์นนิง และการเรียนรู้เชิงลึก นั่นคือทั้งหมดสำหรับบทความนี้ เราหวังว่าคุณจะชอบมัน จนกว่าจะถึงครั้งต่อไป!

อ้างอิง

1. GPU ที่ดีที่สุดสำหรับ AI, Machine Learning และ Deep Learning ในปี 2020
2. GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกในปี 2020
3. NVIDIA AI INFERENCE PLATFORM: ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสำหรับบริการ AI จากศูนย์ข้อมูลสู่ขอบของเครือข่าย
4. NVIDIA V100 TENSOR CORE GPU
5. Titan RTX Deep Learning Benchmarks