不知道哪種 GPU 最適合您的項目？本博客重點介紹了用于機器學習的 15 款最佳 GPU，并指導您在為下一個機器學習項目選擇 GPU 時需要考慮的關鍵因素。
根據MordorIntelligence圖形處理單元的數據，2024 年市場規模估計為 652.7 億美元。預計到 2029 年將達到 2742.1 億美元，預測期內（2024-2029 年）的復合年增長率為 33.20%。這一統計數據凸顯了 GPU 在機器學習中日益增長的重要性。深度學習是機器學習的一個子集，涉及處理大量數據、神經網絡、并行計算和大量矩陣計算。
這些過程依賴于處理大量數據并將其轉換為功能軟件的算法，因此需要顯卡來高效處理深度學習和神經網絡。GPU 在這方面表現出色，能夠分解復雜任務并同時執行多個操作。由于它們能夠同時處理大量計算，因此特別適合開發深度學習和人工智能模型。
在探索最適合深度學習的 GPU 或最適合機器學習的頂級顯卡之前，讓我們先深入了解有關 GPU 的更多細節。
為什么 GPU 在機器學習方面的表現優于 CPU？
即使是基本的 GPU，在機器學習任務中也能勝過 CPU。但為什么呢？與 CPU 相比，GPU 顯著加快了深度神經網絡計算速度。GPU 擅長并行計算，可同時執行多個任務，而 CPU 則按順序處理任務。這使得 GPU 成為涉及大量矩陣運算的人工智能和深度學習應用的理想選擇。
由于訓練數據科學模型依賴于簡單的矩陣運算，因此 GPU 非常適合深度學習。GPU 可以執行大量并行計算，從而提高屏幕上的圖像質量。
GPU 具有多個處理大型數據集的專用核心，可提供卓越的性能。GPU 為算術邏輯分配更多晶體管，而 CPU 則更注重緩存和流量控制。深度學習 GPU 在單個芯片上提供高性能計算，以最少的設置支持 TensorFlow 和 PyTorch 等現代機器學習框架。
GPU 如何促進深度學習？
圖形處理單元 (GPU) 專為圖形處理而設計，圖形處理涉及并行運行復雜的數學計算以在屏幕上顯示圖像。GPU 從 CPU 接收圖形信息（例如圖像幾何形狀、顏色和紋理），并對其進行處理以在屏幕上渲染圖像。整個過程稱為渲染，涉及將多邊形坐標轉換為位圖和屏幕上顯示的信號。這種轉換所需的強大處理能力使 GPU 對于機器學習、人工智能和其他深度學習任務非常有用。
為什么在機器學習中選擇 GPU？
為什么要使用 GPU 進行機器學習？它們的優勢是什么？深度學習涉及復雜的計算任務，例如訓練深度神經網絡、使用矩陣計算進行數學建模以及處理 3D 圖形，這些都需要強大的 GPU。
高品質 GPU 可提高圖像質量、提升 CPU 效率并改善整體性能。投資頂級 GPU 可加速模型訓練過程。GPU 配備專用視頻 RAM (VRAM)，可為大型數據集提供必要的內存帶寬，同時釋放 CPU 以執行其他任務。它們還通過將訓練任務分布在處理器集群之間來實現并行化，從而允許同時進行計算。
GPU 在執行機器學習所需的并發計算方面表現出色。雖然 GPU 對于學習機器學習或深度學習并非必不可少，但在處理復雜模型、大型數據集和大量圖像以加快進程時，它們變得至關重要。但如何為機器學習選擇合適的 GPU？讓我們來探索一下！
為機器學習選擇最佳 GPU
在快速發展的 GPU 領域，有無數種選擇可以滿足設計師和數據科學家的需求。因此，在購買用于機器學習的 GPU 之前，考慮幾個因素至關重要。
選擇機器學習 GPU 時的主要考慮因素
以下是為 AI、ML 或 DL 項目選擇最佳顯卡時需要考慮的重要因素：
1、熱設計功率 (TDP) 值：如 TDP 值所示，GPU 可能會過熱。當需要更多功率運行時，它們可能會更快升溫，因此保持 GPU 涼爽至關重要。
2、流處理器：流處理器，即 CUDA 核心，適用于專業應用程序和深度學習。具有高 CUDA 核心數的 GPU 可提高深度學習應用程序的工作效率。
3、兼容性：確保 GPU 與您的計算機或筆記本電腦兼容。檢查設備的 GPU 性能并驗證深度學習應用程序的顯示端口和電纜。
4、內存容量：高 RAM 容量是選擇用于機器學習的 GPU 的關鍵要求。深度學習需要大量 GPU 內存。例如，使用長視頻作為訓練數據集的算法需要具有大量內存的 GPU。基本訓練數據集可以在內存較少的云 GPU 上有效運行。
5、內存帶寬大型數據集需要大量帶寬，GPU 通過其專用的視頻 RAM (VRAM) 提供帶寬，從而釋放 CPU 內存以供其他用途。
6、互連能力連接多個 GPU 對于可擴展性和分布式訓練策略至關重要。選擇用于機器學習的 GPU 時，請考慮哪些 GPU 單元可以互連。
影響機器學習 GPU 選擇的算法因素
在考慮 GPU 使用情況時，算法因素同樣重要。在跨多個 GPU 擴展 ML 算法時，需要考慮以下三個因素：
1、GPU 性能：模型的性能會影響 GPU 的選擇。常規 GPU 用于開發和調試，而強大的 GPU 則需要用于模型微調，以加快訓練時間并減少等待時間。
2、數據并行性：考慮算法需要處理的數據量。如果數據集很大，所選的 GPU 應該能夠有效支持多 GPU 訓練。確保服務器能夠快速與存儲組件通信，以進行實際的分布式訓練。
3、內存使用情況：評估訓練數據集的內存需求。使用長視頻或醫學圖像作為訓練數據集的算法需要具有大量內存的 GPU，而用于基本預測的簡單訓練數據集則需要較少的 GPU 內存。
領先的 GPU 提供商 - Nvidia 和 AMD
兩大主要參與者主導著機器學習 GPU 市場：Nvidia 和 AMD。
1、用于深度學習的 Nvidia GPU： Nvidia 因其 CUDA 工具包庫而廣受歡迎，該庫簡化了深度學習流程的設置并支持強大的機器學習社區。Nvidia 還為 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度學習框架提供庫。NVIDIA 深度學習 SDK 為這些框架添加了 GPU 加速，使數據科學家能夠創建和部署深度學習應用程序。
然而，Nvidia 最近對 CUDA 的使用進行了限制，將其限制在 Tesla GPU 上，而不是價格較低的 RTX 或 GTX 硬件。這對訓練深度學習模型的公司來說有財務影響，因為 Tesla GPU 的價格要高得多，但不一定能提供更好的性能。
2、用于深度學習的 AMD GPU：雖然 AMD GPU 在游戲方面表現出色，但 Nvidia 在深度學習方面表現更佳。由于需要頻繁更新軟件和驅動程序，AMD GPU 的使用率較低。另一方面，Nvidia 提供定期更新的高級驅動程序，而 CUDA 和 cuDNN 等工具可加速計算。
AMD 提供了 ROCm 等庫，支持主流網絡架構和框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。然而，與 Nvidia 相比，社區對開發新網絡的支持有限。
為機器學習選擇合適的 GPU 需要考慮多種因素，以確保最佳性能和效率。
2024 年機器學習十大 GPU
考慮到上述選擇深度學習 GPU 的因素，您現在可以根據您的機器學習或深度學習項目要求從以下列表中輕松選擇最佳的 GPU。
1.NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla P100 基于 NVIDIA Pascal 架構，專為機器學習和 HPC 而設計。它通過 NVIDIA NVLink 技術提供極速節點，大大縮短了大規模應用程序的解決方案時間。NVLink 允許服務器節點以 5 倍于 PCIe 的帶寬連接多達八個 Tesla P100。
技術特點：
CUDA 核心：3584
張量核心：64
內存帶寬：732 GB/s
計算 API：CUDA、OpenCL、cuDNN
2.NVIDIA RTX A6000
基于 Turing 架構的 NVIDIA RTX A6000 非常適合深度學習。它可以執行深度學習算法和常規圖形處理任務。RTX A6000 具有深度學習超級采樣 (DLSS) 功能，使其能夠以更高的分辨率渲染圖像，同時保持質量和速度。其他功能包括幾何處理器、紋理映射器核心、光柵化器核心和視頻引擎核心。
技術特點：
CUDA 核心：10752
張量核心數：336
GPU內存：48GB
對于那些對 LLM 項目的優質 GPU 特別感興趣的人，強烈推薦 NVIDIA GeForce RTX 3050。
3.NVIDIA Titan RTX
NVIDIA Titan RTX 是一款高端游戲 GPU，在深度學習任務中表現出色。這款 GPU 專為數據科學家和 AI 研究人員設計，采用 NVIDIA Turing? 架構，可提供無與倫比的性能。它是訓練神經網絡、處理海量數據集以及創建超高分辨率視頻和 3D 圖形的理想選擇。在 NVIDIA 驅動程序和 SDK 的支持下，TITAN RTX 可提高開發人員、研究人員和創作者的效率。
技術特點：
CUDA 核心：4608
張量核心數：576
GPU 內存：24 GB GDDR6
內存帶寬：673GB/s
計算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?
4.NVIDIA Tesla V100
NVIDIA Tesla V100 是首款專為加速 AI、高性能計算 (HPC)、深度學習和機器學習任務而設計的張量核心 GPU。它采用 NVIDIA Volta 架構，可提供 125TFLOPS 的深度學習性能，用于訓練和推理，同時功耗低于其他 GPU。Tesla V100 在 AI 和機器學習應用中表現出色，是深度學習的首選。
技術特點：
CUDA 核心：5120
張量核心數：640
內存帶寬：900 GB/s
GPU內存：16GB
時鐘速度： 1246 MHz
計算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?、OpenACC?
5.NVIDIA Quadro RTX 8000
PNY 打造的 NVIDIA Quadro RTX 8000 是深度學習矩陣乘法最強大的顯卡。它可以渲染復雜的專業模型，并呈現逼真的陰影、反射和折射。Quadro RTX 8000 搭載 NVIDIA Turing? 架構和 NVIDIA RTX? 平臺，提供最新的硬件加速實時光線追蹤、深度學習和高級著色。借助 NVLink，其內存可擴展至 96 GB。
技術特點：
CUDA 核心：4608
張量核心數：576
GPU 內存：48 GB GDDR6
內存帶寬：672 GB/s
計算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL?
6.技嘉 GeForce RTX 3080
GIGABYTE GeForce RTX 3080 是深度學習的理想選擇，旨在滿足現代深度學習技術（例如神經網絡和生成對抗網絡）的要求。RTX 3080 可實現更快的模型訓練，并提供 4K 顯示輸出以連接多個顯示器。
技術特點：
CUDA 核心：10240
時鐘速度： 1800 MHz
GPU 內存：10 GB GDDR6
7.NVIDIA A100
基于 Ampere 架構的 NVIDIA A100 GPU 為深度學習任務提供支持。它具有 Tensor 高效矩陣運算核心、高內存容量、NVLink 支持多 GPU 配置、豐富的 AI 軟件生態，廣泛應用于數據中心，兼容主流框架，是加速大型神經網絡訓練的不二之選。
技術特點：
CUDA 核心：6912
時鐘速度：1.41GHz
TDP：400瓦
張量核心數：432
8.NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 是深度學習的最佳 GPU 之一，尤其適合在機器上執行深度學習任務的數據科學家。它采用 NVIDIA Ampere 架構，可提供最快的速度，是高級神經網絡的理想選擇。游戲愛好者可以在兼容的顯示器上體驗 4K、最高設置的光線追蹤游戲，甚至 8K NVIDIA DLSS 加速游戲。
技術特點：
CUDA 核心：10752
內存帶寬：1008 GB/s
GPU 內存：24 GB GDDR6
9.EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 是最先進的 GPU 之一，可提供最快、最高效的游戲體驗。它基于 NVIDIA 的 Pascal 架構，顯著提高了性能、內存帶寬和能效。它還提供尖端的視覺效果和技術，讓您可以暢玩 AAA 游戲并通過 NVIDIA VRWorks 充分利用虛擬現實。
技術特點：
CUDA 核心：2560
GPU 內存：8GB GDDR5X
Pascal 架構
10. ZOTAC GeForce GTX 1070
ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 因其規格、低噪音水平和緊湊尺寸而成為深度學習的首選。它具有 HDMI 2.0 連接器，可用于將 PC 連接到高清電視或其他顯示設備，并支持 NVIDIA G-Sync，可減少輸入延遲和屏幕撕裂，同時提高開發深度學習算法的性能和流暢度。
技術特點：
CUDA 核心：1920
GPU內存：8GB GDDR5
時鐘速度： 1518 MHz
機器學習預算 GPU 獎勵列表
以下是一些適用于 AI 項目和機器學習的經濟型 GPU 的示例：
1.NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
從價格和性能角度來看，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是深度學習和 AI 的理想 GPU。它具有雙 HDB 風扇，可提供更好的冷卻性能、降低噪音，并具有實時光線追蹤功能，可實現超逼真的視覺效果。其鼓風機架構允許更密集的系統配置，使其成為小規模建模工作負載的低成本解決方案。
技術特點：
CUDA 核心：4352
內存帶寬：616 GB/s
時鐘速度： 1350 MHz
2.NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla K80 是一款受歡迎且價格實惠的 GPU，它通過使用更少但更強大的服務器提供顯著的性能提升來降低數據中心成本。雖然它是深度學習的理想選擇，但對于從事復雜項目的專業人士來說，它可能不是最佳選擇。
技術特點：
CUDA 核心：4992
GPU 內存：24 GB GDDR5
內存帶寬：480 GB/s
3.NVIDIA GTX 1650 Super
NVIDIA GTX 1650 Super 是一款經濟實惠的 GPU，性能不錯，價格合理。它配備 4GB GDDR5 內存和合理數量的 CUDA 核心，適用于較小的深度學習任務，并得到 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的良好支持。它的能效和價格實惠使其成為注重預算的用戶的理想選擇。
技術特點：
CUDA 核心：1280
GPU 內存：4 GB GDDR6 VRAM
時鐘速度： 1520 MHz
GPU芯片：TU116-250
圖靈架構
4. GTX 1660 Super
GTX 1660 Super 是一款出色的低成本深度學習 GPU。雖然它的性能不如更昂貴的型號，但對于剛開始學習機器學習的人來說，它是一個很好的選擇。
技術特點：
CUDA 核心：4352
內存帶寬：616 GB/s
功率：260W
時鐘速度： 1350 MHz
5.EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING 顯卡基于 NVIDIA 的 Pascal 架構，配備工廠超頻核心，與高性能 Maxwell 架構相比，性能、內存帶寬和能效都有顯著提升。此外，它還提供尖端的視覺效果和技術，將 PC 重新定義為享受 AAA 游戲和充分利用 NVIDIA VRWorks 虛擬現實的平臺。
技術特點：
CUDA 核心：2560
GPU 內存：8GB GDDR5X
內存帶寬：320 GB/s
選擇適合您的深度學習需求的 GPU 需要平衡性能、兼容性和預算，以便為您的特定項目實現最佳結果。
結論
為機器學習和深度學習項目選擇合適的 GPU 對于確保最佳性能、效率和可擴展性至關重要。正如我們所見，GPU 市場提供了廣泛的選擇，從 NVIDIA Tesla P100 和 RTX A6000 等高端型號到 GTX 1650 Super 和 GTX 1660 Super 等更經濟實惠的替代品。熱設計功率、流處理器、內存容量和兼容性等因素是選擇 GPU 時的重要考慮因素。Nvidia 和 AMD 仍然是領先的供應商，各自都具有獨特的優勢和局限性。
憑借其 CUDA 工具包和強大的社區支持，Nvidia 在深度學習任務方面的表現往往勝過 AMD。然而，AMD 的 ROCm 庫和具有競爭力的價格使其成為許多人的可行選擇。通過評估項目的具體要求并考慮算法需求和硬件規格，您可以做出明智的決定并選擇一款 GPU 來加速您的機器學習工作并推動創新。
隨著對 GPU 資源的需求不斷激增，尤其是對于人工智能和機器學習應用的需求，確保這些資源的安全性和易于訪問變得至關重要。
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