Для работы с машинным обучением необходимы подходящие GPU. Видеокарта — это основная рабочая лошадка любой ML-системы, ведь она ответственна за обработку огромных датасетов, необходимых для обучения и вывода информации. В этой статье мы рассмотрим лучшие GPU для машинного обучения, которые доступны энтузиастам и небольшим компаниям.
|
Название |
Краткое описание |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Ventus 2X 12G OC: Unleash Gaming Power
GeForce RTX Ventus 2X 12G — это мощная видеокарта, которая обеспечивает отличную производительность. Благодаря 12 ГБ видеопамяти GDDR6 и 192-разрядному интерфейсу памяти она с лёгкостью справляется даже с самыми требовательными приложениями. Плата оснащена тремя выходами DisplayPort (v1.4a) и одним выходом HDMI 2.1, что позволяет подключать несколько дисплеев одновременно. Максимальное поддерживаемое цифровое разрешение составляет впечатляющие 7680 x 4320.
Ai-Ready Toybrick Single Board Computer
Устройство комплектуется высокопроизводительным ИИ-процессором RK3399Pro, имеющим архитектуру big.Little, состоящую из Dual Cortex-A72 и Quad Cortex-A53, 64-разрядный CPU и GPU Mali-T860MP4 с частотой до 1,8 ГГц. Встроенный процессорный блок нейронных сетей ИИ поддерживает такие основные платформы, как TensorFlow, TensorFlow Lite, Caffe, ONNX и Darknet Radkdhip, и обеспечивает вычислительную мощность до 3,0 терафлопс с поддержкой вычислений 8Bit/16Bit.
Новинка обладает богатым набором внешних интерфейсов, включающим 4 полосы PCIE и Mini PCIE, два высокоскоростных порта USB3.0 - Type-C + USB3.0 Type-A, два MIPI CSI и два ISP с возможностью обработки пикселей до 13 Мпикс, HDMI2.1, DP1.2, MIPI-DSI и EDP. Кроме того, поддерживается 8-канальный цифровой микрофонный вход.
Устройство широко применяется в различных областях, таких как интеллектуальное вождение, распознавание изображений, мониторинг безопасности, беспилотные летательные аппараты, VR, IoT, умные дома и т.д. Благодаря отличным техническим характеристикам и возможностям он станет отличным выбором для тех, кому требуется высокопроизводительное устройство для своих проектов.
Ultra Rtx 3090 – Icx3 Technology & Argb
Высокая производительность этой видеокарты достигается благодаря максимальному разрешению 7680 x 4320 и скорости текстурирования 590,4 ГТ/с. Реальная частота ускорения 1800 МГц обеспечивает плавный и бесперебойный игровой процесс, а 24576 МБ памяти GDDR6X позволяют решать высоконагруженные задачи. Тройные вентиляторы HDB и 9 термодатчиков iCX3 обеспечивают более эффективное охлаждение.. Кроме того, цельнометаллическая задняя панель и регулируемый ARGB придают изделию прочность и эстетичность.
Evga Geforce Rtx 3060 Xc Gaming, 12g-P5-3657-Kr, 12gb Gddr6, Dual-Fan, Metal Backplate
Видеокарта имеет тактовую частоту Real Boost Clock 1882 МГц и 12288 МБ памяти GDDR6. В ней установлен графический процессор GA106 с архитектурой Ampere. Система охлаждения с двумя вентиляторами обеспечивает более производительное охлаждение и значительно более тихий акустический шум. Кроме того, она оснащена цельнометаллической задней панелью, которая защищает карту от случайных повреждений. Использует технологии NVIDIA DLSS, NVIDIA Reflex, NVIDIA Broadcast и Resizable BAR и фирменную утилиту EVGA Precision X1 для эффективного разгона видеокарты.
Nvidia RTX A6000
Ядра CUDA на базе архитектуры NVIDIA Ampere обеспечивают двойную скорость обработки операций с плавающей запятой одинарной точности (FP32) и повышенную энергоэффективность, что делает их идеальным решением для графики и моделирования. Это особенно полезно для решения сложных задач трёхмерного автоматизированного проектирования (CAD) и автоматизированного инжиниринга (CAE) на настольных компьютерах. Ядра RT второго поколения обеспечивают значительное ускорение при таких рабочих нагрузках, как фотореалистичный рендеринг киноматериалов, оценка архитектурных проектов и создание виртуальных прототипов изделий. Они имеют в 2 раза большую пропускную способность по сравнению с предыдущим поколением и возможность одновременного выполнения трассировки лучей с функциями затенения или денуазинга. Эта технология также ускоряет рендеринг размытия движения с трассировкой лучей, что позволяет получать более быстрые результаты с высокой визуальной точностью.
Тензорные ядра третьего поколения обеспечивают новую точность Tensor Float 32 (TF32), которая позволяет увеличить производительность обучения в 5 раз по сравнению с предыдущим поколением. Это означает, что обучение моделей ИИ и науки о данных может быть ускорено без внесения изменений в код. Тензорные ядра также привносят ИИ в графику благодаря таким возможностям, как DLSS, ИИ-обесцвечивание и улучшенное редактирование для некоторых приложений. Третье поколение NVIDIA NVLink обеспечивает повышенную пропускную способность межсоединений GPU-GPU, что позволяет использовать единую масштабируемую память для ускорения графических и вычислительных нагрузок и работы с большими массивами данных. Память GPU объемом 48 Гбайт представляет собой сверхбыструю память GDDR6, масштабируемую до 96 Гбайт с помощью NVLink. Благодаря этой функции ученые, инженеры и творческие работники получают большой объем памяти, необходимый для работы с массивными массивами данных и такими рабочими нагрузками, как наука о данных и моделирование.
HHCJ6 Dell NVIDIA Tesla K80 24GB GDDR5 PCI-E 3.0 Server GPU Accelerator (новая версия)
Видеокарта Dell Nvidia Te sla K80 с артикулом Nvidia: 900-22080-0000-000 — отличный вариант для высокопроизводительныхвычислений. Этот графический процессор имеет 24 ГБ памяти и 4992 ядра CUDA, что делает его идеальным для обработки больших объёмов данных. Он протестирован на 5-10-кратное увеличение производительности в приложениях STAC-A2, RTM, SPECFEM3D, CAFFE, miniFEE, LSMS, Cloverleaf, CHROMA, Quantum Espresso, QMCPACK, HOOMD- Blue, NAMD, LAMMPS, GROMACS, AMBER.
NVIDIA Jetson Nano Developer Kit (945-13450-0000-100)
NVIDIA Jetson Nano Developer Kit может быть использован разработчиками, студентами и производителями для запуска фреймворков и моделей ИИ для различных приложений, таких как классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация и обработка речи. Комплект питается от micro-USB и оснащён широким набором входов/выходов - от GPIO до CSI, что позволяет легко подключать разнообразные новые датчики для реализации различных приложений ИИ. Кроме того, устройство отличается высокой энергоэффективностью и потребляет всего 5 Вт. NVIDIA Jetson Nano также поддерживается NVIDIA JetPack. Он включает в себя пакет BSP, ОС Linux, программные библиотеки NVIDIA CUDA, cuDNN и TensorRT для глубокого обучения, компьютерного зрения, вычислений на GPU, обработки мультимедиа и многого другого. Программное обеспечение поставляется даже в виде образа карты памяти SD, что позволяет быстро и легко начать работу. Этот программный стек используется во всем семействе продуктов NVIDIA Jetson и полностью совместим с ведущей в мире ИИ-платформой NVIDIA для обучения и развёртывания ИИ-приложений.
ASUS GeForce GTX 1080 Turbo
ASUS GeForce GTX 1080 Turbo — видеокарта с технологией CUDA для приложений глубокого обучения, в которых может потребоваться запуск различных итераций одной и той же модели для поиска оптимального решения или тестирования различных переменных. ASUS GeForce GTX 1080 Turbo имеет 8 ГБ VRAM GDDR5X, этого достаточно для работы с большими массивами данных, обработки и рендеринга 3D-графики и ИИ-обучения. Может работать с большинством фреймворков глубокого обучения, включая TensorFlow, Caffe, PyTorch, Theano и Microsoft Cognitive Toolkit.
NVIDIA GeForce RTX 3090 Founders Edition
Видеокарта NVIDIA GeForce RTX 3090 изначально создавалась для игр, но мощный графический процессор позволяет более эффективно заниматься ML-обучением, если сравнивать с другими GPU на рынке. Поскольку это графический процессор с поддержкой NVLink, то можно подключать несколько GPU друг к другу для увеличения вычислительной мощности, а ещё подключать GPU непосредственно к CPU. Это даёт более быстрое время отклика при работе с приложениями, которые требуют данных как от CPU, так и от GPU. Здесь 10 752 ядра CUDA, что особенно полезно для работы с большими массивами данных или параллельном вычислении в нейронных сетях. Кроме того, NVIDIA GeForce RTX 3090 имеет встроенное ядро Tensor Core и оснащен 24 Гбайт памяти GDDR6X, что позволяет ему без проблем справляться даже с самыми сложными моделями.
Заключение
Обращаем ваше внимание, что все перечисленные нами модели видеокарт для машинного обучения рассчитаны на частных пользователей, а также небольшие и средние компании. Для работы с высоконагруженными процессами, тяжёлыми вычислениями и Big Data рекомендуем использовать видеокарты уровня Tesla P100 и аналогичные. Корпоративный облачный провайдер Cloud4Y может предложить разные условия аренды GPU для разных вычислительных задач. В зависимости от задач мы предлагаем сервера с GPU NVIDIA® Tesla® V100, P100, M60, M40, RTX 3060-3090 и RTX 4060-4090.
Или воспользуйтесь услугой аренды рендер-ферм, если задача большая, но её необходимо выполнить в сжатые сроки. Рендер-ферма работает на базе графических ускорителей Tesla M40. Вы также получите возможность работать с vGPU на терминальном сервера RDSH, где ресурсы vGPU будут равномерно разделяться между сессиями пользователей. При этом доступ к ТС осуществляется привычным путём с использованием стандартного RDP-клиента.
Если вы не уверены, какую видеокарту выбрать, обратитесь к менеджерам Cloud4Y и опишите стоящие перед вами задачи. Наш опыт позволяет подобрать оптимальную конфигурацию как для моделирования небольших 3D моделей в архитектурном бюро, так и для обработки озёра данных или масштабной аналитики.
