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選擇機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 時(shí)需要考慮哪些因素?運(yùn)行ML算法最佳GPU推薦
發(fā)布時(shí)間: 2024-07-30 13:40

在機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的動(dòng)態(tài)世界中,高效的硬件對(duì)于提高性能至關(guān)重要。圖形處理單元 (GPU) 因其卓越的計(jì)算能力而對(duì)于運(yùn)行 ML 算法至關(guān)重要。與按順序處理任務(wù)的傳統(tǒng)中央處理單元 (CPU) 不同,GPU 表現(xiàn)出色,同時(shí)執(zhí)行多個(gè)操作的能力,使其成為滿足 ML 工作負(fù)載并行處理要求的理想選擇。這種同時(shí)處理大量計(jì)算的能力顯著加快了模型訓(xùn)練時(shí)間,從而提高了生產(chǎn)率并實(shí)現(xiàn)了更快的洞察。此外,GPU 還配備了高帶寬內(nèi)存,這對(duì)于處理 ML 應(yīng)用程序中常見的大型數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。

利用 GPU 可以實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理、更快的周轉(zhuǎn)時(shí)間以及更精簡、更有效的 ML 實(shí)施。在本文中,我們將討論一些用于運(yùn)行 ML 算法的最佳 GPU,以及在權(quán)衡 ML 項(xiàng)目的硬件選項(xiàng)時(shí)需要考慮的最重要因素。


什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?


機(jī)器學(xué)習(xí)屬于人工智能 (AI) 范疇。它涉及教計(jì)算機(jī)從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并提高其性能,就像人類學(xué)習(xí)的方式一樣。這是通過使用數(shù)據(jù)和算法來實(shí)現(xiàn)的。


例如,圖像識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)實(shí)際應(yīng)用。它涉及教計(jì)算機(jī)根據(jù)像素強(qiáng)度識(shí)別數(shù)字圖像中的對(duì)象。現(xiàn)實(shí)世界中的一個(gè)例子是標(biāo)記 X 射線是癌癥還是非癌癥。


但機(jī)器學(xué)習(xí)的主要目的是什么?它讓我們能夠向計(jì)算機(jī)算法輸入大量數(shù)據(jù),然后讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行分析,從而做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建議和決定。


值得注意的是,雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)密切相關(guān),但它們并不是一回事。人工智能是一個(gè)更廣泛的概念,涵蓋了機(jī)器模仿人類智能的概念。另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)專注于教機(jī)器執(zhí)行特定任務(wù)并通過識(shí)別模式提供準(zhǔn)確的結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域,新技術(shù)和應(yīng)用不斷被開發(fā)出來。這使得它成為希望利用人工智能力量的企業(yè)的一個(gè)關(guān)鍵研究領(lǐng)域。


選擇機(jī)器學(xué)習(xí) GPU 時(shí)需要考慮的因素


在選擇用于 ML 處理的 GPU 時(shí)需要考慮以下五個(gè)基本特質(zhì):


內(nèi)存大小: ML 算法需要大量內(nèi)存來處理大型數(shù)據(jù)集。具有更高內(nèi)存的 GPU 可以處理更大批量的數(shù)據(jù),從而加快學(xué)習(xí)過程。

性能: GPU 的計(jì)算能力,以

每秒的運(yùn)算次數(shù)

(每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)),直接影響ML模型訓(xùn)練的速度。

功耗:高性能 GPU 消耗大量電力。評(píng)估 GPU 的能源效率至關(guān)重要,尤其是對(duì)于大規(guī)模操作而言。

預(yù)算: GPU 的價(jià)格差異很大。平衡預(yù)算限制與性能需求是至關(guān)重要的考慮因素。

軟件兼容性:一些 ML 框架針對(duì)特定 GPU 進(jìn)行了優(yōu)化。確保您選擇的 GPU 與您首選的軟件堆棧兼容至關(guān)重要。


機(jī)器學(xué)習(xí)的最佳 GPU推薦


考慮到上述因素,讓我們來看看執(zhí)行 ML 任務(wù)的四種最佳 GPU:


1.NVIDIA Tesla V100

NVIDIA 的 Tesla V100 經(jīng)常被譽(yù)為 ML 應(yīng)用的黃金標(biāo)準(zhǔn)。它擁有 640 個(gè) Tensor Core,可提供強(qiáng)大的計(jì)算能力,非常適合要求苛刻的 ML 工作負(fù)載。此外,其 32GB 高帶寬內(nèi)存可確保快速處理數(shù)據(jù),從而提高整體模型訓(xùn)練速度。


2.NVIDIA Titan RTX

Titan RTX 是 NVIDIA 的另一款產(chǎn)品,是一款專為機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)人員設(shè)計(jì)的高性能 GPU。它采用 Turing 架構(gòu),可增強(qiáng) AI 功能,其 24GB GDDR6 內(nèi)存可實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。雖然 Titan RTX 的性能略遜于 Tesla V100,但它為預(yù)算緊張的企業(yè)提供了更具成本效益的解決方案。


NVIDIA Titan RTX


3. AMD Radeon VII

盡管 NVIDIA 在 ML GPU 市場占據(jù)主導(dǎo)地位,但 AMD 的 Radeon VII 也憑借16GB HBM2 內(nèi)存和 60 個(gè)計(jì)算單元。雖然它可能無法與 NVIDIA 提供的 ML 特定功能相媲美,但其令人印象深刻的原始性能使其成為尋求多樣化硬件來源的企業(yè)的可行選擇。


4. Google TPU

Google 的張量處理單元 (TPU) 是為機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載量身定制的。它能夠執(zhí)行大量低精度計(jì)算(機(jī)器學(xué)習(xí)的常見要求),因此與眾不同。不過,值得注意的是,TPU 僅通過 Google Cloud 提供,因此不太適合本地解決方案。


為機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)選擇合適的 GPU 可以顯著增強(qiáng)您企業(yè)的 AI 能力。無論您選擇高性能的 NVIDIA Tesla V100、物有所值的 Titan RTX、AMD Radeon VII 的原始性能,還是機(jī)器學(xué)習(xí)專用的 Google TPU,您的選擇都應(yīng)符合您企業(yè)的獨(dú)特需求和資源。


在捷智算平臺(tái),我們了解 ML 硬件要求的復(fù)雜性。我們的云基礎(chǔ)設(shè)施支持各種 GPU,為您的業(yè)務(wù) ML 需求提供可擴(kuò)展、高效的解決方案。聯(lián)系我們,了解我們?nèi)绾螏椭鷥?yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。


關(guān)于捷智算平臺(tái)


捷智算是一個(gè)面向所有人的更公平的云計(jì)算平臺(tái)。它通過利用閑置數(shù)據(jù)中心硬件上全球未充分利用的計(jì)算能力,提供對(duì)分布式資源的訪問。它允許用戶在世界上第一個(gè)民主化的云平臺(tái)上部署虛擬機(jī),以最優(yōu)惠的價(jià)格在理想的位置找到最佳資源。


捷智算平臺(tái)旨在通過提供更可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)計(jì)算模型,使企業(yè)和個(gè)人能夠?qū)⑽词褂玫馁Y源貨幣化,從而實(shí)現(xiàn)公共云的民主化。


我們的平臺(tái)允許組織和開發(fā)人員根據(jù)需求部署、運(yùn)行和擴(kuò)展,而不受集中式云環(huán)境的限制。因此,我們通過簡化客戶對(duì)更廣泛的高性能計(jì)算和分布式邊緣資源池的訪問,為客戶實(shí)現(xiàn)了顯著的可用性、接近性和成本效益。

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