Phenquestions
Erfahrung ist entscheidend, um die Fähigkeiten zu entwickeln, die erforderlich sind, um Deep Learning auf neue Themen anzuwenden. Eine schnelle GPU bedeutet einen schnellen Gewinn an Praxiserfahrung durch sofortiges Feedback. GPUs enthalten mehrere Kerne für parallele Berechnungen. Sie verfügen auch über eine umfangreiche Speicherbandbreite, um diese Informationen problemlos zu verwalten.
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Vor diesem Hintergrund versuchen wir, die Frage zu beantworten: „Was ist die beste Grafikkarte für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning??” durch die Überprüfung mehrerer Grafikkarten, die derzeit im Jahr 2021 erhältlich sind. Karten überprüft:
- AMD RX Vega 64
- NVIDIA Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti
- NVIDIA Titan RTX
Nachfolgend die Ergebnisse:
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
Eigenschaften
- Erscheinungsdatum: 14. August 2017
- Vega-Architektur
- PCI Express-Schnittstelle
- Taktrate: 1247 MHz
- Stream-Prozessoren: 4096
- VRAM: 8 GB
- Speicherbandbreite: 484 GB/s
Rezension
Wenn Ihnen die NVIDIA-GPUs nicht gefallen oder Ihr Budget es nicht zulässt, mehr als 500 US-Dollar für eine Grafikkarte auszugeben, dann hat AMD eine clevere Alternative. Mit einer ordentlichen Menge an RAM, einer schnellen Speicherbandbreite und mehr als genug Stream-Prozessoren ist AMDs RS Vega 64 sehr schwer zu ignorieren.
Die Vega-Architektur ist ein Upgrade der vorherigen RX-Karten. Leistungsmäßig liegt dieses Modell nahe an der GeForce RTX 1080 Ti, da beide Modelle über einen ähnlichen VRAM verfügen. Darüber hinaus unterstützt Vega die native Halbgenauigkeit (FP16). Der ROCm und TensorFlow funktionieren, aber die Software ist nicht so ausgereift wie bei NVIDIA-Grafikkarten.
Alles in allem ist die Vega 64 eine ordentliche GPU für Deep Learning und KI. Dieses Modell kostet deutlich unter 500 USD und ist für Anfänger geeignet. Für professionelle Anwendungen empfehlen wir jedoch, sich für eine NVIDIA-Karte zu entscheiden.
AMD RX Vega 64 Details: Amazon
NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
Eigenschaften:
- Erscheinungsdatum: 7. Dezember 2017
- NVIDIA Volta-Architektur
- PCI-E-Schnittstelle
- 112 TFLOPS-Tensorleistung
- 640 Tensorkerne
- 5120 NVIDIA CUDA®-Kerne
- VRAM: 16 GB
- Speicherbandbreite: 900 GB/s
- Compute-APIs: CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC®
Rezension:
Die NVIDIA Tesla V100 ist ein Gigant und eine der besten Grafikkarten für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning. Diese Karte ist vollständig optimiert und wird mit allen Leckereien geliefert, die man für diesen Zweck benötigt.
Der Tesla V100 ist in 16-GB- und 32-GB-Speicherkonfigurationen erhältlich. Mit viel VRAM, KI-Beschleunigung, hoher Speicherbandbreite und spezialisierten Tensor-Cores für Deep Learning können Sie sicher sein, dass jedes Ihrer Trainingsmodelle reibungslos läuft – und das in kürzerer Zeit. Insbesondere kann der Tesla V100 125 TFLOPS Deep Learning-Leistung sowohl für Training als auch für Inferenz liefern [3], ermöglicht durch NVIDIAs Volta-Architektur NVIDIA.
NVIDIA Tesla V100-Details: Amazon, (1)
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
Eigenschaften:
- Erscheinungsdatum: August 2018
- Turing-Architektur
- 576 Tensorkerne
- CUDA-Kerne: 4.608
- VRAM: 48 GB
- Speicherbandbreite: 672 GB/s
- 16.3 TFLOPS
- Systemschnittstelle: PCI-Express
Rezension:
Die Quadro RTX 8000 wurde speziell für Deep-Learning-Matrixarithmetik und -berechnungen entwickelt und ist eine Grafikkarte der Spitzenklasse. Da diese Karte über eine große VRAM-Kapazität (48 GB) verfügt, wird dieses Modell für die Erforschung besonders großer Rechenmodelle empfohlen recommended. In Kombination mit NVLink kann die Kapazität auf bis zu 96 GB VRAM erhöht werden. Was ist viel!
Eine Kombination aus 72 RT- und 576 Tensor-Kernen für verbesserte Arbeitsabläufe führt zu über 130 TFLOPS Leistung. Im Vergleich zur teuersten Grafikkarte auf unserer Liste – der Tesla V100 – bietet dieses Modell potenziell 50 % mehr Speicher und kostet trotzdem weniger. Selbst bei installiertem Speicher bietet dieses Modell eine außergewöhnliche Leistung beim Arbeiten mit größeren Batch-Größen auf einer einzigen GPU.
Auch dieses Modell ist wie Tesla V100 nur durch Ihr Preisdach begrenzt. Wenn Sie jedoch in die Zukunft und in hochwertiges Computing investieren möchten, besorgen Sie sich eine RTX 8000. Wer weiß, vielleicht leiten Sie die Forschung zu KI. Tesla V100 basiert auf der Turing-Architektur, während der V100 auf der Volta-Architektur basiert, sodass Nvidia Quadro RTX 8000 als etwas moderner und etwas leistungsstärker als das V100 angesehen werden kann.
Nvidia Quadro RTX 8000 Details: Amazon
GeForce RTX 2080 Ti
Geforce RTX 2080 Founders Edition
Eigenschaften:
- Erscheinungsdatum: 20. September 2018
- Turing-GPU-Architektur und die RTX-Plattform
- Taktrate: 1350 MHz
- CUDA-Kerne: 4352
- 11 GB ultraschneller GDDR6-Speicher der nächsten Generation
- Speicherbandbreite: 616 GB/s
- Leistung: 260W
Rezension:
Die GeForce RTX 2080 Ti ist eine preisgünstige Option, die sich ideal für kleine Modellierungs-Workloads und nicht für umfangreiche Schulungsentwicklungen eignet. Dies liegt daran, dass es einen kleineren GPU-Speicher pro Karte hat (nur 11 GB). Die Grenzen dieses Modells werden beim Training einiger moderner NLP-Modelle deutlicher. Das bedeutet jedoch nicht, dass diese Karte nicht konkurrieren kann. Das Gebläsedesign der RTX 2080 ermöglicht weitaus dichtere Systemkonfigurationen – bis zu vier GPUs in einer einzigen Workstation. Außerdem trainiert dieses Modell neuronale Netze mit 80 Prozent der Geschwindigkeit des Tesla V100. Laut den Deep-Learning-Performance-Benchmarks von LambdaLabs hat der RTX 2080 im Vergleich zum Tesla V100 73 % der Geschwindigkeit von FP2 und 55 % der Geschwindigkeit von FP16.
Inzwischen kostet dieses Modell fast 7-mal weniger als ein Tesla V100. Sowohl vom Preis- als auch vom Leistungsstandpunkt her ist die GeForce RTX 2080 Ti eine großartige GPU für Deep Learning und KI-Entwicklung.
GeForce RTX 2080 Ti Details: Amazon
NVIDIA Titan RTX
NVIDIA Titan RTX-Grafik
Eigenschaften:
- Erscheinungsdatum: 18. Dezember 2018
- Powered by NVIDIA Turing™ Architektur für KI
- 576 Tensor-Kerne für KI-Beschleunigung
- 130 TeraFLOPS (TFLOPS) für Deep-Learning-Training
- CUDA-Kerne: 4608
- VRAM: 24 GB
- Speicherbandbreite: 672 GB/s
- Empfohlenes Netzteil 650 Watt
Rezension:
Die NVIDIA Titan RTX ist eine weitere Mittelklasse-GPU, die für komplexe Deep-Learning-Operationen verwendet wird. Die 24 GB VRAM dieses Modells reichen aus, um mit den meisten Losgrößen zu arbeiten. Wenn Sie jedoch größere Modelle trainieren möchten, koppeln Sie diese Karte mit der NVLink-Bridge, um effektiv 48 GB VRAM zu haben. Diese Menge würde selbst für große Transformator-NLP-Modelle ausreichen. Darüber hinaus ermöglicht Titan RTX ein Full-Rate-Training mit gemischter Präzision für Modelle (i.e., FP 16 zusammen mit FP32 Akkumulation). Infolgedessen ist dieses Modell bei Vorgängen, bei denen Tensor-Kerne verwendet werden, etwa 15 bis 20 Prozent schneller.
Eine Einschränkung der NVIDIA Titan RTX ist das Doppellüfter-Design. Dies behindert komplexere Systemkonfigurationen, da es ohne wesentliche Änderungen am Kühlmechanismus nicht in eine Workstation gepackt werden kann, was nicht empfohlen wird.
Insgesamt ist Titan eine ausgezeichnete Allzweck-GPU für nahezu alle Deep-Learning-Aufgaben. Im Vergleich zu anderen Allzweck-Grafikkarten ist sie sicherlich teuer. Deshalb ist dieses Modell für Gamer nicht zu empfehlen. Dennoch würden Forscher, die komplexe Deep-Learning-Modelle verwenden, eine zusätzliche VRAM- und Leistungssteigerung wahrscheinlich schätzen. Der Preis des Titan RTX ist deutlich niedriger als der oben gezeigte V100 und wäre eine gute Wahl, wenn Ihr Budget keine V100-Preise für Deep Learning zulässt oder Ihr Arbeitsaufwand nicht mehr als den Titan RTX benötigt (siehe interessante Benchmarks)
NVIDIA Titan RTX-Details: Amazon
Auswahl der besten Grafikkarte für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning
KI, maschinelles Lernen und Deep-Learning-Aufgaben verarbeiten jede Menge Daten. Diese Aufgaben können Ihre Hardware sehr fordern. Nachfolgend finden Sie die Funktionen, die Sie vor dem Kauf einer GPU beachten sollten.
Kerne
Als einfache Faustregel gilt: Je höher die Anzahl der Kerne, desto höher die Leistung Ihres Systems. Auch die Anzahl der Kerne sollte berücksichtigt werden, insbesondere wenn es sich um eine große Datenmenge handelt. NVIDIA hat seine Kerne CUDA genannt, während AMD ihre Kerne als Stream-Prozessoren bezeichnet. Entscheiden Sie sich für die höchste Anzahl von Prozessorkernen, die Ihr Budget zulässt.
Verarbeitungsleistung
Die Rechenleistung einer GPU hängt von der Anzahl der Kerne im System multipliziert mit den Taktraten ab, mit denen Sie die Kerne ausführen. Je höher die Geschwindigkeit und je höher die Anzahl der Kerne, desto höher ist die Rechenleistung, mit der Ihre GPU Daten berechnen kann. Dies bestimmt auch, wie schnell Ihr System eine Aufgabe ausführt.
VRAM
Video-RAM oder VRAM ist ein Maß für die Datenmenge, die Ihr System auf einmal verarbeiten kann. Ein höherer VRAM ist entscheidend, wenn Sie mit verschiedenen Computer Vision-Modellen arbeiten oder CV Kaggle-Wettbewerbe durchführen performing. VRAM ist nicht so wichtig für NLP oder für die Arbeit mit anderen kategorialen Daten.
Speicherbandbreite
Die Speicherbandbreite ist die Rate, mit der Daten gelesen oder im Speicher gespeichert werden. Einfach ausgedrückt ist es die Geschwindigkeit des VRAM. Gemessen in GB/s bedeutet eine höhere Speicherbandbreite, dass die Karte in kürzerer Zeit mehr Daten abrufen kann, was sich in einem schnelleren Betrieb niederschlägt.
Kühlung
Die GPU-Temperatur kann ein erheblicher Engpass in Bezug auf die Leistung sein. Moderne GPUs erhöhen ihre Geschwindigkeit auf ein Maximum, während sie einen Algorithmus ausführen. Aber sobald eine bestimmte Temperaturschwelle erreicht ist, reduziert die GPU die Verarbeitungsgeschwindigkeit, um vor Überhitzung zu schützen.
Das Gebläselüfter-Design für Luftkühler drückt Luft aus dem System, während die Nicht-Gebläse-Lüfter Luft ansaugen. In Architekturen, in denen mehrere GPUs nebeneinander platziert sind, erwärmen sich Lüfter ohne Gebläse stärker. Wenn Sie Luftkühlung in einem Setup mit 3 bis 4 GPUs verwenden, vermeiden Sie Lüfter ohne Gebläse.
Wasserkühlung ist eine weitere Option. Diese Methode ist zwar teuer, aber viel leiser und stellt sicher, dass selbst die kräftigsten GPU-Setups während des gesamten Betriebs kühl bleiben.
Fazit
Für die meisten Benutzer, die sich mit Deep Learning befassen, bietet der RTX 2080 Ti oder der Titan RTX das beste Preis-Leistungs-Verhältnis. Einziges Manko der RTX 2080 Ti ist eine begrenzte VRAM-Größe von 11 GB. Das Training mit größeren Losgrößen ermöglicht es Modellen, schneller und viel genauer zu trainieren, was dem Benutzer viel Zeit spart. Dies ist nur möglich, wenn Sie Quadro-GPUs oder einen TITAN RTX haben. Die Verwendung von halber Genauigkeit (FP16) ermöglicht es Modellen, in die GPUs mit unzureichender VRAM-Größe zu passen [2]. Für fortgeschrittene Benutzer ist Tesla V100 jedoch der richtige Ort, an dem Sie investieren sollten. Das ist unsere Top-Auswahl für die beste Grafikkarte für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning. Das ist alles für diesen Artikel. Wir hoffen es hat euch gefallen. Bis zum nächsten Mal!
Verweise
- Beste GPUs für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning im Jahr 2020
- Beste GPU für Deep Learning im Jahr 2020
- NVIDIA KI-INFERENZPLATTFORM: Riesige Leistungs- und Effizienzsprünge für KI-Dienste, vom Rechenzentrum bis zum Netzwerkrand
- NVIDIA V100 TENSOR CORE-GPU
- Titan RTX Deep-Learning-Benchmarks
