Meilleure carte graphique pour l'apprentissage en profondeur
L'expérience est vitale pour développer les compétences nécessaires pour appliquer l'apprentissage en profondeur à de nouveaux problèmes. Un GPU rapide signifie un gain rapide dans une expérience pratique grâce à une rétroaction immédiate. Les GPU contiennent plusieurs cœurs pour faire face aux calculs parallèles. Ils intègrent également une large bande passante de mémoire pour gérer ces informations avec facilité.
Notre premier choix recommandé pour la meilleure carte graphique pour l'apprentissage en profondeur est le Nvidia GeForce RTX 3080. Achetez-le maintenant pour 2 429 USD sur Amazon.
Dans cet esprit, nous cherchons à répondre à la question: «Quelle est la meilleure carte graphique pour l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur?"En examinant plusieurs cartes graphiques actuellement disponibles en 2021.
Cartes examinées:
- RTX 3080
- Nvidia Tesla V100
- Nvidia quadro rtx 8000
- Geforce rtx 2080 ti
- Nvidia titan rtx
- AMD RX VEGA 64
Voici les résultats:
RTX 3080 de Nvidia
Caractéristiques
- Date de sortie: 23 septembre 2021
- Architecture nvidia ampère
- PCI-Express x16
- 112 Performance du tenseur Tflops
- 640 cœurs de tenseur
- 8704 CORES CUDA
- 10 Go 320 bits GDDR6X, 19 Gbps
- Bande passante de mémoire: 760 Go / s
- Calculer API: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Examen:
Le RTX 3080 est de loin le GPU le plus rentable pour le moment. En ce qui concerne différentes tâches d'apprentissage en profondeur, il est considéré comme idéal pour le prototypage. C'est parce que le prototypage doit être fait de manière agile avec des modèles et des ensembles de données plus petits. Le RTX 3080 vous offre que avec une mémoire décente et reste bon marché. C'est moins cher que la plupart des cartes de cette liste.
Ainsi, vous pouvez prototyper dans n'importe quel domaine, qu'il s'agisse de pirater des idées / modèles en tant que débutant, recherche, kaggle compétitif ou simplement expérimenter différents codes de recherche. Une fois que vous avez un prototype décent, vous pouvez déployer de meilleures machines (de préférence 3090) et évoluer vers des modèles plus grands.
Cependant, l'entraînement sur RTX 3080 nécessite des tailles de lots plus petites car il a un VRAM plus petit. Par conséquent, si vous souhaitez vous entraîner avec des tailles de lots plus grandes, continuez à lire cet article pour plus d'options.
NVIDIA RTX 3080 Détails: Amazon
Nvidia Tesla V100
Caractéristiques:
- Architecture Nvidia Volta
- Interface PCI-E
- 112 Performance du tenseur Tflops
- 640 cœurs de tenseur
- 5120 nvia cuda® cœurs
- VRAM: 16 Go
- Bande passante de mémoire: 900 Go / s
- Calculer API: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
Examen:
La Nvidia Tesla V100 est un géant et l'une des meilleures cartes graphiques pour l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Cette carte est entièrement optimisée et est remplie de tous les goodies dont il peut avoir besoin à cet effet.
La Tesla V100 est disponible en configurations de mémoire de 16 Go et 32 Go. Avec beaucoup de VRAM, une accélération de l'IA, une bande passante à mémoire élevée et des noyaux de tenseur spécialisés pour l'apprentissage en profondeur, vous pouvez être assuré que chaque modèle de formation se déroulera bien - et en moins de temps. Plus précisément, le Tesla V100 peut livrer 125 tflops de performance d'apprentissage en profondeur pour la formation et l'inférence [3], ce qui est rendu possible par l'architecture Volta de Nvidia.
Le Tesla V100 offre un débit de performances 30x qu'un serveur de processeur sur l'inférence d'apprentissage en profondeur pour vous donner une certaine perspective sur ses performances. C'est un énorme saut de performance.
Nvidia quadro rtx 8000
Caractéristiques:
- Architecture Turing
- 576 noyaux de tenseur
- CORES CUDA: 4 608
- VRAM: 48 Go
- Bande passante de mémoire: 672 Go / s
- 16.3 tflops
- Interface système: Expression PCI
Examen:
Spécialement conçue pour la matrice d'apprentissage en profondeur arithmétique et les calculs, le quadro RTX 8000 est une carte graphique haut de gamme. Étant donné que cette carte est livrée avec une grande capacité VRAM (48 Go), ce modèle est recommandé pour rechercher des modèles de calcul extra-larges. Lorsqu'il est utilisé en paire avec NVLink, la capacité peut être augmentée jusqu'à 96 Go de VRAM. Qui est beaucoup!
Une combinaison de 72 RT et 576 noyaux de tenseur pour les workflows améliorés se traduit par plus de 130 tflops de performance. Comparé à la carte graphique la plus chère de notre liste - la Tesla V100 - ce modèle offre potentiellement 50% de mémoire de plus et parvient toujours à coûter moins. Ce modèle a des performances exceptionnelles tout en travaillant avec des tailles de lots plus grandes sur un seul GPU, même sur la mémoire installée.
Encore une fois, comme Tesla V100, ce modèle n'est limité que par votre toit de prix. Cela dit, si vous souhaitez investir dans le futur et dans l'informatique de haute qualité, obtenez un RTX 8000. Qui sait, vous pouvez diriger la recherche sur l'IA. Le quadro RTX 8000 est basé sur l'architecture Turing. En revanche, le V100 est basé sur l'architecture Volta, donc Nvidia Quadro RTX 8000 peut être considérée comme légèrement plus moderne et légèrement plus puissante que le V100.
NVIDIA Quadro RTX 8000 Détails: Amazon
Geforce rtx 2080 ti
Caractéristiques:
- Date de sortie: 20 septembre 2018
- Architecture GPU Turing et la plate-forme RTX
- Vitesse de l'horloge: 1350 MHz
- CORES CUDA: 4352
- 11 Go de mémoire GDDR6 de nouvelle génération et ultra-rapide
- Bande passante de mémoire: 616 Go / s
- Puissance: 260W
Examen:
Le GeForce RTX 2080 Ti est une option budgétaire idéale pour les charges de travail de modélisation à petite échelle plutôt que pour les développements de formation à grande échelle. En effet, il a une mémoire GPU plus petite par carte (seulement 11 Go). Les limites de ce modèle deviennent plus évidentes lors de la formation de certains modèles de PNL modernes.
Cependant, cela ne signifie pas que cette carte ne peut pas rivaliser. La conception du ventilateur sur le RTX 2080 permet des configurations de système beaucoup plus denses - jusqu'à quatre GPU dans un seul poste de travail. De plus, ce modèle forme des réseaux de neurones à 80% des vitesses de la Tesla V100. Selon les références de performance de l'apprentissage en profondeur de Lambdalabs, par rapport à Tesla V100, le RTX 2080 est de 73% de la vitesse de FP2 et 55% de la vitesse de FP16.
Enfin et surtout, ce modèle coûte près de 7 fois moins qu'un Tesla V100. Le GeForce RTX 2080 Ti est un excellent GPU pour l'apprentissage en profondeur et le développement de l'IA à la fois du point de vue des prix et des performances.
GEFORCE RTX 2080 TI Détails: Amazon
Nvidia titan rtx
Caractéristiques:
- Date de sortie: 18 décembre 2018
- Propulsé par l'architecture Nvidia Turing ™ conçue pour l'IA
- 576 noyaux de tenseur pour l'accélération de l'IA
- 130 Teraflops (Tflops) pour la formation en profondeur
- CORES CUDA: 4608
- VRAM: 24 Go
- Bande passante de mémoire: 672 Go / s
- Alimentation électrique recommandée 650 watts
Examen:
Le Nvidia Titan RTX est une autre carte graphique de milieu de gamme pour l'apprentissage en profondeur et les calculs complexes. Les 24 Go de VRAM de ce modèle sont suffisants pour travailler avec la plupart des tailles de lots. Cependant, si vous souhaitez former des modèles plus grands, associez cette carte avec le pont NvLink pour avoir efficacement 48 Go de VRAM. Ce montant serait suffisant même pour les grands modèles de PNL transformateurs.
De plus, Titan RTX permet une formation à pleine précision mixte pour les modèles (i.e., FP 16 avec l'accumulation FP32). En conséquence, ce modèle effectue environ 15 à 20% plus rapidement dans les opérations où les noyaux de tenseur sont utilisés.
Une limitation du Nvidia Titan Rtx est la conception du ventilateur jumeau. Cela entrave les configurations du système plus complexes car il ne peut pas être emballé dans un poste de travail sans modifications substantielles du mécanisme de refroidissement, qui n'est pas recommandé.
Dans l'ensemble, Titan est un excellent GPU polyvalent pour à peu près n'importe quelle tâche d'apprentissage en profondeur. Par rapport à d'autres cartes graphiques à usage général, c'est certainement cher. C'est pourquoi ce modèle n'est pas recommandé pour les joueurs. Néanmoins, le VRAM supplémentaire et le boost de performance seraient probablement appréciés par les chercheurs utilisant des modèles d'apprentissage en profondeur complexes. Le prix du Titan RTX est significativement inférieur à celui du V100 présenté ci-dessus et serait un bon choix si votre budget ne permet pas au V100 de faire un apprentissage en profondeur, ou si votre charge de travail n'a pas besoin de plus que le Titan RTX (voir Benchmarks intéressant)
Détails de Nvidia Titan RTX: Amazon
AMD RX VEGA 64
Caractéristiques:
- Date de sortie: 14 août 2017
- Architecture de Vega
- Interface PCI Express
- Vitesse de l'horloge: 1247 MHz
- Processeurs de flux: 4096
- VRAM: 8 Go
- Bande passante de mémoire: 484 gb / s
Examen:
AMD a une alternative intelligente si vous n'aimez pas les GPU Nvidia, ou si votre budget ne vous permet pas de dépenser plus de 2000 $ sur une carte graphique. Abritant une quantité décente de RAM, une bande passante à mémoire rapide et plus que suffisamment de processeurs de flux, AMD's RS Vega 64 est très difficile à ignorer.
L'architecture Vega est une mise à niveau des cartes RX précédentes. En termes de performances, ce modèle est proche du GeForce RTX 1080 Ti, car ces deux modèles ont un VRAM similaire. De plus, Vega prend en charge la demi-précision native (FP16). Le travail ROCM et Tensorflow, mais le logiciel n'est pas aussi mature que dans les cartes graphiques NVIDIA.
Dans l'ensemble, le Vega 64 est un GPU décent pour l'apprentissage en profondeur et l'IA. Ce modèle coûte bien sous 1000 USD et fait le travail pour les débutants. Cependant, pour les applications professionnelles, nous vous recommandons d'opter pour une carte Nvidia.
AMD RX Vega 64 Détails: Amazon
Choisir la meilleure carte graphique pour l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur
L'IA, l'apprentissage automatique et les tâches d'apprentissage en profondeur traitent des tas de données. Ces tâches peuvent être très exigeantes pour votre matériel. Vous trouverez ci-dessous les fonctionnalités à garder à l'esprit avant de plonger dans le marché des GPU de Deep Learning.
Cœurs
En règle générale, plus le nombre de cœurs est élevé, plus les performances de votre système seront élevées. Le nombre de cœurs doit également être pris en considération, en particulier si vous avez affaire à une grande quantité de données. Nvidia a nommé ses cœurs Cuda, tandis qu'AMD appelle leurs cœurs de processeurs de flux. Optez pour le plus grand nombre de cœurs de traitement que votre budget permettra.
Puissance de calcul
La puissance de traitement dépend du nombre de cœurs à l'intérieur du système multiplié par les vitesses d'horloge auxquelles vous exécutez les cœurs. Plus la vitesse est élevée et plus le nombre de cœurs est élevé, plus la puissance de traitement est élevée, votre GPU peut calculer les données. Cela détermine également à quelle vitesse votre système effectuera une tâche.
Vram
La RAM vidéo, ou VRAM, est une mesure de la quantité de données que votre système peut gérer immédiatement. VRAM plus élevé est vital pour une carte graphique en profondeur, surtout si elle est utilisée pour travailler avec divers modèles de vision informatique ou effectuer des compétitions CV Kaggle CV. VRAM n'est pas aussi important pour la PNL ou pour travailler avec d'autres données catégorielles.
Bande passante de mémoire
La bande passante de mémoire est la vitesse à laquelle les données sont lues ou stockées dans la mémoire. En termes simples, c'est la vitesse du VRAM. Mesuré en GB / S, plus de bande passante de mémoire signifie que la carte peut dessiner plus de données en moins de temps, ce qui se traduit par un opération plus rapide.
Interconnexion
L'évolutivité est un autre facteur important à considérer lorsque vous plongez dans le marché du GPU en deep Learning. Mais tous les GPU ne sont pas évolutifs. C'est à ce moment que l'interconnexion est utile. L'interconnexion vous donne la possibilité d'utiliser plusieurs GPU. Par conséquent, vous pouvez ensuite utiliser des stratégies de formation distribuées pour vos applications. Heureusement, tous les GPU mentionnés dans cette liste sont évolutifs. Remarque: NVIDIA a supprimé la fonction d'interconnexion sur tous ses GPU qui sont venus avant RTX 2080.
Logiciel de licence et de support
Veuillez envisager des licences avant d'investir dans une carte graphique coûteuse. Toutes les cartes ne peuvent pas être utilisées pour toutes les applications. Par exemple, NVIDIA a limité l'utilisation du logiciel CUDA ainsi que des GPU de qualité grand public dans un centre de données. Vous devez donc passer à des GPU de qualité de production pour vos applications de centre de données. En ce qui concerne les logiciels de support, les GPU NVIDIA sont les mieux pris en charge en ce qui concerne l'intégration du framework et les bibliothèques d'apprentissage. Sa boîte à outils CUDA contient des bibliothèques d'accélération GPU, un compilateur C&C ++, une optimisation et d'autres outils de débogage pour vous aider à démarrer immédiatement.
Refroidissement
La température du GPU peut être un goulot d'étranglement important, surtout lorsque vous avez un GPU NVIDIA RTX. Les GPU modernes augmentent leur vitesse à un maximum tout en exécutant un algorithme. Mais dès qu'un certain seuil de température est atteint, le GPU diminue la vitesse de traitement pour protéger contre la surchauffe.
La conception du ventilateur de ventilateur pour les refroidisseurs d'air pousse de l'air à l'extérieur du système tandis que les ventilateurs non-flower aspirent l'air. Dans l'architecture où plusieurs GPU sont placés les uns à côté des autres, les ventilateurs non-fleurs se réchaufferont davantage. Si vous utilisez un refroidissement à l'air dans une configuration avec 3 à 4 GPU, évitez les ventilateurs non-fleurs.
Le refroidissement à l'eau est une autre option. Bien que coûteux, cette méthode est beaucoup plus silencieuse et garantit que même les configurations de GPU les plus fous restent cool tout au long de l'opération.
Dernières pensées
Pour que la plupart des utilisateurs se rendent à l'apprentissage en profondeur, le RTX 2080 TI ou le RTX 3080 fournira le meilleur coup pour votre argent en tant que débutant. Leur seul inconvénient majeur est une taille VRAM limitée. L'entraînement avec des tailles de lots plus grandes permet aux modèles de s'entraîner plus rapidement et beaucoup plus précisément, ce qui fait gagner beaucoup de temps. Cela n'est possible que lorsque vous avez des GPU quadro ou un Titan RTX. L'utilisation de la demi-précision (FP16) permet aux modèles de s'adapter aux GPU avec une taille VRAM insuffisante [2].
Pour les utilisateurs plus avancés, cependant, Tesla V100 est l'endroit où vous devez investir. C'est notre premier choix pour la meilleure carte graphique pour l'apprentissage en profondeur, l'intelligence artificielle et la machine. C'est tout pour cet article. Nous espérons que cet article a fourni des informations utiles pour votre prochain GPU en profondeur. Chacun des GPU mentionnés ici a des caractéristiques uniques, s'adressant à différentes données démographiques et applications. Vous trouverez certainement votre GPU idéal parmi eux. Bonne chance!