La mejor tarjeta gráfica para el aprendizaje profundo
La experiencia es vital para desarrollar las habilidades necesarias para aplicar el aprendizaje profundo a nuevos problemas. Una GPU rápida significa una rápida ganancia en la experiencia práctica a través de la retroalimentación inmediata. Las GPU contienen múltiples núcleos para tratar los cálculos paralelos. También incorporan un amplio ancho de banda de memoria para administrar esta información con facilidad.
Nuestra mejor elección recomendada para la mejor tarjeta gráfica para el aprendizaje profundo es el Nvidia GeForce RTX 3080. Cómpralo ahora para USD 2,429 en Amazon.
Con esto en mente, buscamos responder la pregunta: “¿Cuál es la mejor tarjeta gráfica para IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo??"Al revisar varias tarjetas gráficas actualmente disponibles en 2021.
Tarjetas revisadas:
- RTX 3080
- Nvidia tesla v100
- Nvidia quadro rtx 8000
- GeForce RTX 2080 TI
- Nvidia titan rtx
- AMD RX Vega 64
A continuación se presentan los resultados:
RTX 3080 de Nvidia
Características
- Fecha de lanzamiento: 23 de septiembre de 2021
- Arquitectura de amperios nvidia
- PCI-Express X16
- 112 Tflops Tensor Performance
- 640 núcleos de tensor
- 8704 núcleos Cuda
- 10GB de 320 bits gddr6x, 19 Gbps
- Ancho de banda de memoria: 760 GB/s
- API de cálculo: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenAcc®
Revisar:
La RTX 3080 es, con mucho, la GPU más rentable en este momento. Cuando se trata de diferentes tareas de aprendizaje profundo, se considera ideal para prototipos. Esto se debe a que la creación de prototipos debe hacerse de manera ágil con modelos y conjuntos de datos más pequeños. El RTX 3080 le ofrece que junto con una memoria decente y sigue siendo barato. Es más barato que la mayoría de las tarjetas en esta lista.
Por lo tanto, puede prototipos en cualquier área, ya sea pirateo de ideas/modelos como principiante, investigación, kaggle competitivo o simplemente experimentar con diferentes códigos de investigación. Una vez que tenga un prototipo decente, puede lanzar mejores máquinas (preferiblemente 3090) y escalar a modelos más grandes.
Sin embargo, el entrenamiento en RTX 3080 requiere tamaños de lotes más pequeños, ya que tiene un VRAM más pequeño. Por lo tanto, si desea entrenar con tamaños de lotes más grandes, siga leyendo este artículo para obtener más opciones.
NVIDIA RTX 3080 Detalles: Amazon
Nvidia tesla v100
Características:
- Arquitectura nvidia volta
- Interfaz PCI-E
- 112 Tflops Tensor Performance
- 640 núcleos de tensor
- 5120 núcleos Nvidia CUDA®
- VRAM: 16 GB
- Ancho de banda de memoria: 900 GB/s
- API de cálculo: CUDA, DirectCompute, OpenCl ™, OpenAcc®
Revisar:
El Nvidia Tesla V100 es un gigante y una de las mejores tarjetas gráficas para IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Esta tarjeta está completamente optimizada y viene con todas las golosinas que uno puede necesitar para este propósito.
El Tesla V100 viene en configuraciones de memoria de 16 GB y 32 GB. Con un montón de vram, aceleración de IA, ancho de banda de memoria alta y núcleos de tensor especializados para el aprendizaje profundo, puede estar seguro de que cada modelo de entrenamiento se ejecutará sin problemas, y en menos tiempo. Específicamente, el Tesla V100 puede entregar 125TFlops de rendimiento de aprendizaje profundo para capacitación e inferencia [3], lo que es posible gracias a la arquitectura Volta de Nvidia.
El Tesla V100 ofrece un rendimiento de rendimiento 30X que un servidor de CPU en la inferencia de aprendizaje profundo para darle una perspectiva sobre su rendimiento. Ese es un salto masivo en el rendimiento.
Nvidia quadro rtx 8000
Características:
- Arquitectura turing
- 576 núcleos de tensor
- CUDA NORES: 4,608
- VRAM: 48 GB
- Ancho de banda de memoria: 672 GB/s
- dieciséis.3 tflops
- Interfaz del sistema: PCI-Express
Revisar:
Construido específicamente para la aritmética y los cálculos de la matriz de aprendizaje profundo, el Quadro RTX 8000 es una tarjeta gráfica de primera línea. Dado que esta tarjeta viene con una gran capacidad VRAM (48 GB), se recomienda este modelo para investigar modelos computacionales extra grandes. Cuando se usa en pares con nvlink, la capacidad se puede aumentar a hasta 96 GB de VRAM. Que es mucho!
Una combinación de 72 RT y 576 núcleos de tensor para flujos de trabajo mejorados da como resultado más de 130 Tflops de rendimiento. En comparación con la tarjeta gráfica más cara de nuestra lista, la Tesla V100, este modelo potencialmente ofrece un 50 por ciento más de memoria y aún así logra costar menos. Este modelo tiene un rendimiento excepcional mientras trabaja con tamaños de lotes más grandes en una sola GPU, incluso en la memoria instalada.
Nuevamente, al igual que Tesla V100, este modelo está limitado solo por su techo de precio. Dicho esto, si desea invertir en el futuro y en la informática de alta calidad, obtenga un RTX 8000. Quién sabe, puede liderar la investigación sobre AI. El Quadro RTX 8000 se basa en la arquitectura de Turing. Por el contrario, el V100 se basa en la arquitectura Volta, por lo que Nvidia Quadro RTX 8000 puede considerarse un poco más moderno y un poco más potente que el V100.
Nvidia Quadro RTX 8000 Detalles: Amazon
GeForce RTX 2080 TI
Características:
- Fecha de lanzamiento: 20 de septiembre de 2018
- Turing GPU Architecture y la plataforma RTX
- Velocidad del reloj: 1350 MHz
- CUDA CORES: 4352
- 11 GB de memoria de GDDR6 de próxima generación,
- Ancho de banda de memoria: 616 GB/s
- Poder: 260W
Revisar:
El GeForce RTX 2080 TI es una opción de presupuesto ideal para cargas de trabajo de modelado a pequeña escala en lugar de desarrollos de capacitación a gran escala. Esto se debe a que tiene una memoria de GPU más pequeña por tarjeta (solo 11 GB). Las limitaciones de este modelo se vuelven más obvias cuando se capacitan a algunos modelos NLP modernos.
Sin embargo, eso no significa que esta tarjeta no pueda competir. El diseño del ventilador en el RTX 2080 permite configuraciones de sistema mucho más densas: hasta cuatro GPU dentro de una sola estación de trabajo. Además, este modelo entrena las redes neuronales al 80 por ciento de las velocidades del Tesla V100. Según los puntos de referencia de rendimiento de aprendizaje profundo de Lambdalabs, en comparación con Tesla V100, el RTX 2080 es 73% la velocidad de FP2 y 55% la velocidad de FP16.
Por último, pero no menos importante, este modelo cuesta casi 7 veces menos que un Tesla V100. La GeForce RTX 2080 TI es una gran GPU para el aprendizaje profundo y el desarrollo de IA desde el punto de vista del precio y el rendimiento.
GeForce RTX 2080 TI Detalles: Amazon
Nvidia titan rtx
Características:
- Fecha de lanzamiento: 18 de diciembre de 2018
- Impulsado por la arquitectura Nvidia Turing ™ diseñada para AI
- 576 núcleos de tensor para la aceleración de IA
- 130 Teraflops (TFLOPS) para entrenamiento de aprendizaje profundo
- CUDA CORES: 4608
- VRAM: 24 GB
- Ancho de banda de memoria: 672 GB/s
- Fuente de alimentación recomendada 650 vatios
Revisar:
El Nvidia Titan RTX es otra tarjeta gráfica de rango medio para aprendizaje profundo y cálculos complejos. Los 24 GB de VRAM de este modelo son suficientes para trabajar con la mayoría de los lotes. Sin embargo, si desea entrenar modelos más grandes, combine esta tarjeta con el puente nvlink para tener efectivamente 48 GB de VRAM. Esta cantidad sería suficiente incluso para modelos PNL de transformadores grandes.
Además, Titan RTX permite un entrenamiento de precisión mixta de tarifa completa para modelos (I.mi., FP 16 junto con la acumulación de FP32). Como resultado, este modelo realiza aproximadamente del 15 al 20 por ciento más rápido en las operaciones donde se utilizan núcleos tensores.
Una limitación del Nvidia Titan RTX es el diseño de fanáticos gemelos. Esto obstaculiza las configuraciones del sistema más complejas porque no se puede empacar en una estación de trabajo sin modificaciones sustanciales al mecanismo de enfriamiento, que no se recomienda.
En general, Titan es una excelente GPU de uso múltiple para casi cualquier tarea de aprendizaje profundo. En comparación con otras tarjetas gráficas de uso general, ciertamente es costoso. Es por eso que este modelo no se recomienda para los jugadores. Sin embargo, el VRAM adicional y el impulso de rendimiento probablemente serían apreciados por los investigadores que utilizan modelos de aprendizaje profundo complejos. El precio del Titan RTX es significativamente menor que el V100 exhibido anteriormente y sería una buena opción si su presupuesto no permite que V100 haga un aprendizaje profundo, o su carga de trabajo no necesita más que el Titan RTX (ver puntos de referencia interesantes)
Detalles de Nvidia Titan RTX: Amazon
AMD RX Vega 64
Características:
- Fecha de lanzamiento: 14 de agosto de 2017
- Arquitectura de Vega
- Interfaz PCI Express
- Velocidad del reloj: 1247 MHz
- Procesadores de flujo: 4096
- VRAM: 8 GB
- Ancho de banda de memoria: 484 GB/s
Revisar:
AMD tiene una alternativa inteligente si no le gusta las GPU NVIDIA, o su presupuesto no le permite gastar más de $ 2000 en una tarjeta gráfica. Alojamiento de una cantidad decente de RAM, un ancho de banda de memoria rápido y más que suficientes procesadores de transmisión, RS Vega 64 de AMD es muy difícil de ignorar.
La arquitectura de Vega es una actualización de las tarjetas RX anteriores. En términos de rendimiento, este modelo está cerca del GeForce RTX 1080 Ti, ya que ambos modelos tienen un VRAM similar. Además, VEGA admite la mitad de la precisión nativa (FP16). El trabajo Rocm y TensorFlow, pero el software no es tan maduro como en las tarjetas de gráficos NVIDIA.
En general, la Vega 64 es una GPU decente para el aprendizaje profundo y la IA. Este modelo cuesta mucho menos de USD 1000 y hace el trabajo para principiantes. Sin embargo, para aplicaciones profesionales, recomendamos optar por una tarjeta NVIDIA.
AMD RX Vega 64 Detalles: Amazon
Elegir la mejor tarjeta gráfica para IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo
Las tareas de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo procesan montones de datos. Estas tareas pueden ser muy exigentes en su hardware. A continuación se presentan las características a tener en cuenta antes de sumergirse en el mercado de GPUS de aprendizaje profundo.
Núcleo
Como regla general simple, cuanto mayor sea el número de núcleos, mayor será el rendimiento de su sistema. El número de núcleos también debe tenerse en cuenta, particularmente si está tratando una gran cantidad de datos. Nvidia ha nombrado a sus núcleos Cuda, mientras que AMD llama a sus procesadores de flujo de núcleos. Vaya a la mayor cantidad de núcleos de procesamiento que su presupuesto permita.
Poder de procesamiento
La potencia de procesamiento depende de la cantidad de núcleos dentro del sistema multiplicado por las velocidades del reloj en las que está ejecutando los núcleos. Cuanto mayor sea la velocidad y mayor es el número de núcleos, mayor será la potencia de procesamiento que su GPU puede calcular los datos. Esto también determina qué tan rápido su sistema realizará una tarea.
Vram
Video RAM, o VRAM, es una medida de la cantidad de datos que su sistema puede manejar de inmediato. El VRAM más alto es vital para una tarjeta gráfica de aprendizaje profundo, especialmente si se emplea para trabajar con varios modelos de visión por computadora o realizar cualquier competencia CV Kaggle. VRAM no es tan importante para PNL o para trabajar con otros datos categóricos.
ancho de banda de memoria
El ancho de banda de memoria es la velocidad a la que se leen o almacenan datos en la memoria. En términos simples, es la velocidad del VRAM. Medido en GB/S, más ancho de banda de memoria significa que la tarjeta puede dibujar más datos en menos tiempo, lo que se traduce en una operación más rápida.
Interconexión
La escalabilidad es otro factor importante a considerar cuando se sumerge en el mercado de GPU de aprendizaje profundo. Pero no todas las GPU son escalables. Ahí es cuando la interconexión es útil. La interconexión le brinda la capacidad de utilizar múltiples GPU. Por lo tanto, puede usar estrategias de capacitación distribuida para sus aplicaciones. Afortunadamente, todas las GPU mencionadas en esta lista son escalables. Nota: Nvidia ha eliminado la función de interconexión en todas sus GPU que se produjeron antes de RTX 2080.
Software de licencia y soporte
Considere las licencias antes de invertir en una tarjeta gráfica costosa. No todas las tarjetas se pueden usar para todas las aplicaciones. Por ejemplo, NVIDIA ha restringido el uso de software CUDA junto con GPU de grado de consumo en un centro de datos. Por lo tanto, debe hacer la transición a GPU de grado de producción para sus aplicaciones de centros de datos. En cuanto a el software de apoyo, las GPU de las NVIDIA son mejor admitidas cuando se trata de bibliotecas de integración y aprendizaje de marco. Su Kit de herramientas CUDA contiene bibliotecas de aceleración de GPU, compilador C&C ++, optimización y otras herramientas de depuración para ayudarlo a comenzar de inmediato.
Enfriamiento
La temperatura de GPU puede ser un cuello de botella significativo en el rendimiento, especialmente cuando tiene una GPU NVIDIA RTX. Las GPU modernas aumentan su velocidad al máximo mientras se ejecuta un algoritmo. Pero tan pronto como se alcanza un cierto umbral de temperatura, la GPU disminuye la velocidad de procesamiento para proteger contra el sobrecalentamiento.
El diseño del ventilador del ventilador para los enfriadores de aire empuja el aire fuera del sistema, mientras que los ventiladores que no son del tranvía chupan el aire. En la arquitectura donde se colocan múltiples GPU una al lado de la otra, los ventiladores que no son de bloques se calentarán más. Si está utilizando el enfriamiento de aire en una configuración con 3 a 4 GPU, evite los ventiladores que no.
El enfriamiento de agua es otra opción. Aunque costoso, este método es mucho más silencioso y asegura que incluso las configuraciones de GPU más favignas permanezcan frías durante toda la operación.
Pensamientos finales
Para la mayoría de los usuarios que incursionan en el aprendizaje profundo, el RTX 2080 TI o el RTX 3080 proporcionarán la mayor explosión para su dinero como principiante. Su único inconveniente importante es un tamaño limitado de VRAM. El entrenamiento con tamaños de lotes más grandes permite que los modelos entrenen más rápido y con mucho más precisión, ahorrando mucho tiempo del usuario. Esto solo es posible cuando tienes GPU de Quadro o un Titan RTX. El uso de la media precisión (FP16) permite que los modelos se ajusten en las GPU con un tamaño de VRAM insuficiente [2].
Sin embargo, para usuarios más avanzados, Tesla V100 es donde debe invertir. Esa es nuestra mejor elección para la mejor tarjeta gráfica para el aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y la máquina. Eso es todo para este artículo. Esperamos que este artículo proporcione información útil para su próxima GPU de aprendizaje profundo. Cada una de las GPU mencionadas aquí tiene características únicas, que atiende a diferentes datos demográficos y aplicaciones. Definitivamente encontrarás tu GPU ideal entre ellos. Buena suerte!