경험은 새로운 문제에 딥 러닝을 적용하는 데 필요한 기술을 개발하는 데 중요합니다. 빠른 GPU는 즉각적인 피드백을 통해 실제 경험을 빠르게 얻는 것을 의미합니다. GPU에는 병렬 계산을 처리하기 위한 여러 코어가 포함되어 있습니다. 또한 이 정보를 쉽게 관리하기 위해 광범위한 메모리 대역폭을 통합합니다.
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이를 염두에 두고 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝에 가장 적합한 그래픽 카드는 무엇입니까?라는 질문에 답하려고 합니다. 2021년 현재 사용 가능한 여러 그래픽 카드를 검토하여 검토한 카드:
결과는 다음과 같습니다.
AMD RX 베가 64
라데온 RX 베가 64
특징
- 출시 날짜: 2017년 8월 14일
- 베가 아키텍처
- PCI 익스프레스 인터페이스
- 클럭 속도: 1247MHz
- 스트림 프로세서: 4096
- VRAM: 8GB
- 메모리 대역폭: 484GB/s
검토
NVIDIA GPU가 마음에 들지 않거나 예산이 그래픽 카드에 500달러 이상을 쓸 수 없다면 AMD는 현명한 대안을 가지고 있습니다. 적절한 양의 RAM, 빠른 메모리 대역폭 및 충분한 스트림 프로세서를 갖춘 AMD의 RS Vega 64는 무시하기가 매우 어렵습니다.
Vega 아키텍처는 이전 RX 카드에서 업그레이드된 것입니다. 성능 면에서 이 모델은 두 모델 모두 유사한 VRAM을 가지고 있기 때문에 GeForce RTX 1080 Ti에 가깝습니다. 또한 Vega는 기본 반정밀도(FP16)를 지원합니다. ROCm과 TensorFlow는 작동하지만 소프트웨어는 NVIDIA 그래픽 카드만큼 성숙하지 않습니다.
대체로 Vega 64는 딥 러닝 및 AI에 적합한 GPU입니다. 이 모델의 비용은 $500 USD 미만이며 초보자도 쉽게 작업할 수 있습니다. 그러나 전문 응용 프로그램의 경우 NVIDIA 카드를 선택하는 것이 좋습니다.
AMD RX Vega 64 세부 정보: 아마존
엔비디아 테슬라 V100
테슬라 V100
특징:
- 출시 날짜: 2017년 12월 7일
- NVIDIA 볼타 아키텍처
- PCI-E 인터페이스
- 112 TFLOPS 텐서 성능
- 640 텐서 색상
- 5120 NVIDIA CUDA® 색상
- VRAM: 16GB
- 메모리 대역폭: 900GB/s
- 컴퓨팅 API: CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC®
검토:
NVIDIA Tesla V100은 AI, 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 최고의 그래픽 카드 중 하나입니다. 이 카드는 완벽하게 최적화되었으며 이러한 목적에 필요한 모든 기능이 포함되어 있습니다.
Tesla V100은 16GB 및 32GB 메모리 구성으로 제공됩니다. 풍부한 VRAM, AI 가속, 높은 메모리 대역폭 및 딥 러닝을 위한 특수 텐서 코어를 통해 모든 교육 모델이 더 짧은 시간에 원활하게 실행될 것이라는 확신을 가질 수 있습니다. 특히 Tesla V100은 NVIDIA의 Volta 아키텍처로 가능해진 훈련 및 추론[3] 모두에 대해 125TFLOPS의 딥 러닝 성능을 제공할 수 있습니다.
NVIDIA Tesla V100 세부 정보: 아마존 , ( 1 )
엔비디아 쿼드로 RTX 8000
엔비디아 쿼드로 Rtx 8000
특징:
- 출시 날짜: 2018년 8월
- 튜링 아키텍처
- 576 텐서 색상
- 쿠다 색상: 4,608
- VRAM: 48GB
- 메모리 대역폭: 672GB/s
- 16.3 TFLOPS
- 시스템 인터페이스: PCI 익스프레스
검토:
딥 러닝 매트릭스 산술 및 계산을 위해 특별히 제작된 Quadro RTX 8000은 최고급 그래픽 카드입니다. 이 카드는 큰 VRAM 용량(48GB)과 함께 제공되므로 이 모델은 초대형 계산 모델을 연구하는 데 권장됩니다. NVLink와 함께 사용하면 최대 96GB의 VRAM까지 용량을 늘릴 수 있습니다. 어느 것이 많은가!
향상된 워크플로를 위한 72개의 RT 및 576개의 Tensor 코어 조합은 130TFLOPS 이상의 성능을 제공합니다. 목록에서 가장 비싼 그래픽 카드인 Tesla V100과 비교하여 이 모델은 잠재적으로 50% 더 많은 메모리를 제공하지만 여전히 비용이 적게 듭니다. 설치된 메모리에서도 이 모델은 단일 GPU에서 더 큰 배치 크기로 작업하는 동안 탁월한 성능을 보입니다.
다시 말하지만 Tesla V100과 마찬가지로 이 모델은 가격 지붕에 의해서만 제한됩니다. 즉, 미래와 고품질 컴퓨팅에 투자하려면 RTX 8000을 구입하십시오. 누가 알겠습니까? AI 연구를 주도할 수 있습니다. Tesla V100은 V100이 Volta 아키텍처를 기반으로 하는 Turing 아키텍처를 기반으로 하므로 Nvidia Quadro RTX 8000은 V100보다 약간 더 현대적이고 약간 더 강력하다고 간주될 수 있습니다.
Nvidia Quadro RTX 8000 세부 정보: 아마존
지포스 RTX 2080 Ti
지포스 RTX 2080 파운더스 에디션
특징:
- 출시 날짜: 2018년 9월 20일
- Turing GPU 아키텍처와 RTX 플랫폼
- 클럭 속도: 1350MHz
- 쿠다 색상: 4352
- 11GB의 차세대 초고속 GDDR6 메모리
- 메모리 대역폭: 616GB/s
- 전력: 260W
검토:
GeForce RTX 2080 Ti는 대규모 교육 개발보다는 소규모 모델링 워크로드에 이상적인 예산 옵션입니다. 이는 카드당 GPU 메모리가 더 작기 때문입니다(단 11GB). 이 모델의 한계는 일부 최신 NLP 모델을 훈련할 때 더욱 분명해집니다. 그러나 이것이 이 카드가 경쟁할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다. RTX 2080의 송풍기 설계는 단일 워크스테이션 내에서 최대 4개의 GPU로 훨씬 더 밀도가 높은 시스템 구성을 허용합니다. 또한 이 모델은 Tesla V100의 80% 속도로 신경망을 훈련합니다. LambdaLabs의 딥 러닝 성능 벤치마크에 따르면 Tesla V100과 비교할 때 RTX 2080은 FP2의 73%, FP16의 55% 속도입니다.
한편, 이 모델은 Tesla V100보다 거의 7배 저렴합니다. 가격과 성능 측면에서 GeForce RTX 2080 Ti는 딥 러닝 및 AI 개발을 위한 훌륭한 GPU입니다.
GeForce RTX 2080 Ti 세부 정보: 아마존
엔비디아 타이탄 RTX
NVIDIA Titan RTX 그래픽
특징:
- 출시 날짜: 2018년 12월 18일
- AI용으로 설계된 NVIDIA Turing™ 아키텍처 기반
- AI 가속을 위한 576개의 텐서 코어
- 딥 러닝 교육을 위한 130테라플롭스(TFLOPS)
- 쿠다 색상: 4608
- VRAM: 24GB
- 메모리 대역폭: 672GB/s
- 권장 전원 공급 장치 650와트
검토:
NVIDIA Titan RTX는 복잡한 딥 러닝 작업에 사용되는 또 다른 미드레인지 GPU입니다. 이 모델의 24GB VRAM은 대부분의 배치 크기에서 작동하기에 충분합니다. 그러나 더 큰 모델을 훈련시키려면 이 카드를 NVLink 브리지와 페어링하여 48GB의 VRAM을 효과적으로 확보하십시오. 이 양은 대형 변압기 NLP 모델의 경우에도 충분합니다. 또한 Titan RTX는 모델(즉, FP32 누적과 함께 FP 16)에 대한 전체 속도 혼합 정밀도 교육을 허용합니다. 결과적으로 이 모델은 Tensor Core가 활용되는 작업에서 약 15~20% 더 빠르게 수행됩니다.
NVIDIA Titan RTX의 한 가지 제한 사항은 트윈 팬 디자인입니다. 이는 권장되지 않는 냉각 메커니즘에 대한 실질적인 수정 없이는 워크스테이션에 넣을 수 없기 때문에 더 복잡한 시스템 구성을 방해합니다.
전반적으로 Titan은 거의 모든 딥 러닝 작업을 위한 탁월한 다목적 GPU입니다. 다른 범용 그래픽 카드에 비해 확실히 비싸다. 이것이 이 모델이 게이머에게 권장되지 않는 이유입니다. 그럼에도 불구하고 복잡한 딥 러닝 모델을 활용하는 연구자들은 추가적인 VRAM과 성능 향상을 높이 평가할 것입니다. Titan RTX의 가격은 위에 표시된 V100보다 훨씬 저렴하며 예산이 딥 러닝을 수행하기 위한 V100 가격을 허용하지 않거나 워크로드에 Titan RTX( 흥미로운 벤치마크 보기 )
NVIDIA Titan RTX 세부 정보: 아마존
AI, 머신 러닝, 딥 러닝을 위한 최고의 그래픽 카드 선택
AI, 기계 학습 및 딥 러닝 작업은 데이터 힙을 처리합니다. 이러한 작업은 하드웨어에서 매우 까다로울 수 있습니다. 다음은 GPU를 구입하기 전에 염두에 두어야 할 기능입니다.
그림 물감
경험에 비추어 볼 때 코어 수가 많을수록 시스템 성능이 높아집니다. 특히 많은 양의 데이터를 처리하는 경우 코어 수를 고려해야 합니다. NVIDIA는 코어의 이름을 CUDA라고 하고 AMD는 코어를 스트림 프로세서라고 합니다. 예산이 허용하는 가장 많은 수의 프로세싱 코어를 선택하십시오.
처리 능력
GPU의 처리 능력은 시스템 내부의 코어 수에 코어를 실행하는 클럭 속도를 곱한 값에 따라 달라집니다. 속도가 빠르고 코어 수가 많을수록 GPU가 데이터를 계산할 수 있는 처리 능력이 높아집니다. 이것은 또한 시스템이 작업을 수행하는 속도를 결정합니다.
VRAM
비디오 RAM 또는 VRAM은 시스템이 한 번에 처리할 수 있는 데이터 양을 측정한 것입니다. 다양한 Computer Vision 모델로 작업하거나 CV Kaggle 대회를 수행하는 경우 더 높은 VRAM이 중요합니다. VRAM은 NLP나 다른 범주형 데이터 작업에 그다지 중요하지 않습니다.
메모리 대역폭
메모리 대역폭은 데이터를 읽거나 메모리에 저장하는 속도입니다. 간단히 말해서 VRAM의 속도입니다. GB/s로 측정할 때 더 많은 메모리 대역폭은 카드가 더 짧은 시간에 더 많은 데이터를 가져올 수 있다는 것을 의미하며, 이는 더 빠른 작동으로 해석됩니다.
냉각
GPU 온도는 성능과 관련하여 심각한 병목 현상이 될 수 있습니다. 최신 GPU는 알고리즘을 실행하는 동안 속도를 최대로 높입니다. 그러나 특정 온도 임계값에 도달하자마자 GPU는 과열을 방지하기 위해 처리 속도를 줄입니다.
공기 냉각기를 위한 송풍기 팬 설계는 공기를 시스템 외부로 밀어내는 반면 비 송풍기 팬은 공기를 빨아들입니다. 여러 GPU가 나란히 배치되는 아키텍처에서는 비 송풍기 팬이 더 많이 가열됩니다. 3~4개의 GPU가 있는 설정에서 공랭식을 사용하는 경우 비 송풍기 팬을 사용하지 마십시오.
수냉은 또 다른 옵션입니다. 비용이 많이 들지만 이 방법은 훨씬 더 조용하며 가장 강력한 GPU 설정도 작동 내내 냉각 상태를 유지합니다.
결론
딥 러닝을 시작하는 대부분의 사용자에게는 RTX 2080 Ti 또는 Titan RTX가 최고의 가치를 제공할 것입니다. RTX 2080 Ti의 유일한 단점은 제한된 11GB VRAM 크기입니다. 더 큰 배치 크기로 학습하면 모델이 더 빠르고 훨씬 정확하게 학습할 수 있어 사용자의 시간을 많이 절약할 수 있습니다. 이것은 Quadro GPU 또는 TITAN RTX가 있는 경우에만 가능합니다. 반정밀도(FP16)를 사용하면 VRAM 크기가 충분하지 않은 GPU에 모델을 맞출 수 있습니다[2]. 그러나 고급 사용자의 경우 Tesla V100에 투자해야 합니다. AI, 머신 러닝 및 딥 러닝을 위한 최고의 그래픽 카드를 위한 최고의 선택입니다. 이것이 이 기사의 전부입니다. 마음에 드셨기를 바랍니다. 다음 시간까지!