ディープラーニングを新しい問題に適用するために必要なスキルを開発するには、経験が不可欠です。高速GPUは、即時のフィードバックを通じて実際の経験が急速に向上することを意味します。 GPUには、並列計算を処理するための複数のコアが含まれています。また、この情報を簡単に管理するために、広範なメモリ帯域幅が組み込まれています。
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これを念頭に置いて、AI、機械学習、ディープラーニングに最適なグラフィックカードは何ですか？という質問に答えようとしています。 2021年に現在利用可能ないくつかのグラフィックカードをレビューすることによって。レビューされたカード：
結果は次のとおりです。
AMD RX Vega 64
Radeon RX Vega 64
特徴
- 発売日：2017年8月14日
- ベガアーキテクチャ
- PCIExpressインターフェース
- クロック速度：1247 MHz
- ストリームプロセッサ：4096
- VRAM：8 GB
- メモリ帯域幅：484GB /秒
レビュー
NVIDIA GPUが気に入らない場合、または予算でグラフィックカードに500ドル以上を費やすことができない場合は、AMDが賢明な代替手段を提供します。適切な量のRAM、高速なメモリ帯域幅、および十分な数のストリームプロセッサを搭載しているため、AMDのRS Vega64は無視するのが非常に困難です。
Vegaアーキテクチャは、以前のRXカードからのアップグレードです。パフォーマンスの点では、このモデルはGeForce RTX 1080 Tiに近いです。これは、これらのモデルの両方が同様のVRAMを持っているためです。さらに、Vegaはネイティブの半精度（FP16）をサポートしています。 ROCmとTensorFlowは機能しますが、ソフトウェアはNVIDIAグラフィックカードほど成熟していません。
全体として、Vega64はディープラーニングとAIのためのまともなGPUです。このモデルの価格は500米ドルをはるかに下回り、初心者のために仕事をこなします。ただし、プロのアプリケーションの場合は、NVIDIAカードを選択することをお勧めします。
AMD RX Vega 64の詳細： アマゾン
NVIDIA Tesla V100
Tesla V100
特徴：
- 発売日：2017年12月7日
- NVIDIAVoltaアーキテクチャ
- PCI-Eインターフェース
- 112TFLOPSテンソルパフォーマンス
- 640テンソルカラー
- 5120NVIDIACUDA®カラー
- VRAM：16 GB
- メモリ帯域幅：900GB / s
- コンピューティングAPI：CUDA、DirectCompute、OpenCL™、OpenACC®
レビュー：
NVIDIA Tesla V100は巨大であり、AI、機械学習、ディープラーニングに最適なグラフィックカードの1つです。このカードは完全に最適化されており、この目的のために必要なすべてのグッズが詰め込まれています。
Tesla V100には、16GBと32GBのメモリ構成があります。豊富なVRAM、AIアクセラレーション、高メモリ帯域幅、ディープラーニング用の特殊なテンソルコアにより、すべてのトレーニングモデルがスムーズに、より短時間で実行されるので安心できます。具体的には、Tesla V100は、NVIDIAのVoltaアーキテクチャによって可能になった、トレーニングと推論の両方で125TFLOPSのディープラーニングパフォーマンスを提供できます[3]。
NVIDIA Tesla V100の詳細： アマゾン 、（ 1 ）。
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
特徴：
- 発売日：2018年8月
- チューリングアーキテクチャ
- 576テンソルの色
- CUDAカラー：4,608
- VRAM：48 GB
- メモリ帯域幅：672GB /秒
- 16.3 TFLOPS
- システムインターフェース：PCI-Express
レビュー：
ディープラーニングマトリックスの演算と計算のために特別に構築されたQuadroRTX 8000は、最高級のグラフィックカードです。このカードには大容量のVRAM（48 GB）が付属しているため、このモデルは超大規模な計算モデルの研究に推奨されます。 NVLinkと組み合わせて使用すると、容量を最大96GBのVRAMまで増やすことができます。たくさんあります！
ワークフローを強化するための72個のRTコアと576個のTensorコアの組み合わせにより、130TFLOPSを超えるパフォーマンスが得られます。私たちのリストで最も高価なグラフィックカードであるTeslaV100と比較すると、このモデルは潜在的に50％多いメモリを提供し、それでもコストを削減できます。インストールされたメモリ上でも、このモデルは、単一のGPUでより大きなバッチサイズを処理しながら、並外れたパフォーマンスを発揮します。
繰り返しになりますが、Tesla V100と同様に、このモデルは価格の上限によってのみ制限されます。とはいえ、将来、高品質のコンピューティングに投資したい場合は、RTX 8000を入手してください。誰が知っているか、あなたはAIの研究を主導するかもしれません。 Tesla V100はTuringアーキテクチャに基づいており、V100はVoltaアーキテクチャに基づいているため、Nvidia Quadro RTX 8000は、V100よりもわずかに現代的でわずかに強力であると見なすことができます。
Nvidia Quadro RTX 8000の詳細： アマゾン
GeForce RTX 2080 Ti
Geforce RTX2080ファウンダーズエディション
特徴：
- 発売日：2018年9月20日
- チューリングGPUアーキテクチャとRTXプラットフォーム
- クロック速度：1350 MHz
- CUDAカラー：4352
- 11GBの次世代超高速GDDR6メモリ
- メモリ帯域幅：616GB / s
- 電力：260W
レビュー：
GeForce RTX 2080 Tiは、大規模なトレーニング開発ではなく、小規模なモデリングワークロードに理想的な予算オプションです。これは、カードあたりのGPUメモリが小さいためです（わずか11GB）。このモデルの制限は、一部の最新のNLPモデルをトレーニングするときに明らかになります。しかし、それはこのカードが競争できないという意味ではありません。 RTX 2080のブロワー設計により、1つのワークステーション内で最大4つのGPUというはるかに高密度のシステム構成が可能になります。さらに、このモデルは、Tesla V100の80％の速度でニューラルネットワークをトレーニングします。 LambdaLabsのディープラーニングパフォーマンスベンチマークによると、Tesla V100と比較した場合、RTX 2080はFP2の73％、FP16の55％の速度です。
一方、このモデルのコストはTeslaV100の約7分の1です。価格とパフォーマンスの両方の観点から、GeForce RTX 2080 Tiは、ディープラーニングとAI開発に最適なGPUです。
GeForce RTX 2080 Tiの詳細： アマゾン
NVIDIA Titan RTX
NVIDIA TitanRTXグラフィックス
特徴：
- 発売日：2018年12月18日
- AI向けに設計されたNVIDIATuring™アーキテクチャを搭載
- AI加速のための576テンソルコア
- ディープラーニングトレーニング用の130テラフロップス（TFLOPS）
- CUDAカラー：4608
- VRAM：24 GB
- メモリ帯域幅：672GB /秒
- 推奨電源650ワット
レビュー：
NVIDIA Titan RTXは、複雑な深層学習操作に使用されるもう1つのミッドレンジGPUです。このモデルの24GBのVRAMは、ほとんどのバッチサイズで機能するのに十分です。ただし、より大きなモデルをトレーニングする場合は、このカードをNVLinkブリッジとペアリングして、48GBのVRAMを効果的に使用します。この量は、大型のトランスNLPモデルでも十分です。さらに、Titan RTXは、モデルのフルレート混合精度トレーニングを可能にします（つまり、FP16とFP32の蓄積）。その結果、このモデルは、Tensor Coreが使用されている操作で約15〜20パーセント高速に実行されます。
NVIDIA Titan RTXの制限の1つは、ツインファンの設計です。これは、冷却メカニズムを大幅に変更しないとワークステーションにパックできないため、より複雑なシステム構成を妨げます。これはお勧めできません。
全体として、Titanは、ほぼすべてのディープラーニングタスクに対応する優れた汎用GPUです。他の汎用グラフィックカードと比較して、それは確かに高価です。そのため、このモデルはゲーマーにはお勧めできません。それでも、複雑な深層学習モデルを利用する研究者は、追加のVRAMとパフォーマンスの向上を高く評価する可能性があります。 Titan RTXの価格は、上記のV100よりも大幅に低く、予算でV100の価格設定でディープラーニングを実行できない場合、またはワークロードにTitan RTX（ 興味深いベンチマークを見る ）。
NVIDIA Titan RTXの詳細： アマゾン
AI、機械学習、ディープラーニングに最適なグラフィックカードの選択
AI、機械学習、ディープラーニングのタスクは、大量のデータを処理します。これらのタスクは、ハードウェアに非常に厳しい場合があります。以下は、GPUを購入する前に覚えておくべき機能です。
色
簡単な経験則として、コアの数が多いほど、システムのパフォーマンスは高くなります。特に大量のデータを処理する場合は、コアの数も考慮する必要があります。 NVIDIAはコアをCUDAと名付けましたが、AMDはコアをストリームプロセッサと呼んでいます。予算が許す限りの処理コアの数を増やしてください。
処理能力
GPUの処理能力は、システム内のコアの数にコアを実行しているクロック速度を掛けたものに依存します。速度が速く、コアの数が多いほど、GPUがデータを計算できる処理能力が高くなります。これにより、システムがタスクを実行する速度も決まります。
VRAM
ビデオRAM（VRAM）は、システムが一度に処理できるデータ量の測定値です。さまざまなコンピュータービジョンモデルを使用している場合、またはCV Kaggleの競技会を実施している場合は、より高いVRAMが不可欠です。 VRAMは、NLPや他のカテゴリデータの操作にはそれほど重要ではありません。
メモリ帯域幅
メモリ帯域幅は、データがメモリに読み取られたり保存されたりする速度です。簡単に言えば、それはVRAMの速度です。 GB / sで測定すると、メモリ帯域幅が広いということは、カードがより短い時間でより多くのデータを引き出すことができることを意味します。これは、より高速な動作につながります。
冷却
GPUの温度は、パフォーマンスに関しては重大なボトルネックになる可能性があります。最新のGPUは、アルゴリズムの実行中に速度を最大にします。ただし、特定の温度しきい値に達するとすぐに、GPUは処理速度を下げて過熱から保護します。
エアクーラーのブロワーファンの設計は、非ブロワーファンが空気を吸い込む間、システムの外に空気を押し出します。複数のGPUが隣り合って配置されているアーキテクチャでは、非ブロワーファンはさらに熱くなります。 3〜4 GPUのセットアップで空冷を使用している場合は、ブロワー以外のファンを避けてください。
水冷は別のオプションです。費用はかかりますが、この方法ははるかに静かで、最も優れたGPUセットアップでさえ操作全体を通してクールなままであることが保証されます。
結論
ディープラーニングに取り組むほとんどのユーザーにとって、RTX 2080TiまたはTitanRTXは、最大の価値を提供します。 RTX 2080 Tiの唯一の欠点は、11 GBVRAMサイズが制限されていることです。より大きなバッチサイズでトレーニングすると、モデルをより速く、より正確にトレーニングできるため、ユーザーの時間を大幅に節約できます。これは、QuadroGPUまたはTITANRTXを使用している場合にのみ可能です。半精度（FP16）を使用すると、モデルをVRAMサイズが不十分なGPUに適合させることができます[2]。ただし、より上級のユーザーにとっては、TeslaV100が投資すべき場所です。これは、AI、機械学習、ディープラーニングに最適なグラフィックカードのトップピックです。この記事は以上です。気に入っていただけたでしょうか。次回まで！