కొత్త సమస్యలకు లోతైన అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేయడానికి అవసరమైన నైపుణ్యాలను అభివృద్ధి చేయడానికి అనుభవం చాలా అవసరం. వేగవంతమైన GPU అంటే తక్షణ ఫీడ్‌బ్యాక్ ద్వారా ఆచరణాత్మక అనుభవాన్ని వేగంగా పొందడం. సమాంతర గణనలతో వ్యవహరించడానికి GPU లు బహుళ కోర్లను కలిగి ఉంటాయి. ఈ సమాచారాన్ని సులభంగా నిర్వహించడానికి వారు విస్తృతమైన మెమరీ బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను కూడా పొందుపరుస్తారు.
| డీప్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ గ్రాఫిక్స్ కార్డ్ కోసం మా అగ్ర సిఫార్సు చేయబడిన ఎంపిక ఎన్విడియా జిఫోర్స్ RTX 2080 వ్యవస్థాపకుల ఎడిషన్. ఇప్పుడు అమెజాన్‌లో $ 1,940 USD కి కొనండి |
 |
దీన్ని దృష్టిలో ఉంచుకుని, AI, మెషీన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమమైన గ్రాఫిక్స్ కార్డ్ ఏమిటి అనే ప్రశ్నకు మేము సమాధానం చెప్పాలనుకుంటున్నాము. 2021 లో ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న అనేక గ్రాఫిక్స్ కార్డులను సమీక్షించడం ద్వారా. కార్డులు సమీక్షించబడ్డాయి:
- AMD RX వేగా 64
- NVIDIA టెస్లా V100
- ఎన్విడియా క్వాడ్రో RTX 8000
- జిఫోర్స్ RTX 2080 Ti
- NVIDIA టైటాన్ RTX
ఫలితాలు క్రింద ఉన్నాయి:
AMD RX వేగా 64
Radeon RX వేగా 64
లక్షణాలు
- విడుదల తేదీ: ఆగస్టు 14, 2017
- వేగా ఆర్కిటెక్చర్
- PCI ఎక్స్‌ప్రెస్ ఇంటర్‌ఫేస్
- క్లాక్ స్పీడ్: 1247 MHz
- స్ట్రీమ్ ప్రాసెసర్‌లు: 4096
- VRAM: 8 GB
- మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్: 484 GB/s
సమీక్ష
మీకు NVIDIA GPU లు నచ్చకపోతే లేదా మీ బడ్జెట్ గ్రాఫిక్స్ కార్డ్‌పై $ 500 కంటే ఎక్కువ ఖర్చు చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించకపోతే, AMD కి స్మార్ట్ ప్రత్యామ్నాయం ఉంది. తగిన మొత్తంలో ర్యామ్, వేగవంతమైన మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు తగినంత కంటే ఎక్కువ స్ట్రీమ్ ప్రాసెసర్‌లను కలిగి ఉండటం వలన, AMD యొక్క RS వేగా 64 విస్మరించడం చాలా కష్టం.
వేగా ఆర్కిటెక్చర్ అనేది మునుపటి RX కార్డుల నుండి అప్‌గ్రేడ్ చేయబడింది. పనితీరు పరంగా, ఈ మోడల్ జిఫోర్స్ RTX 1080 Ti కి దగ్గరగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే ఈ రెండు మోడల్స్ ఒకే విధమైన VRAM కలిగి ఉంటాయి. అంతేకాకుండా, వేగా స్థానిక అర్ధ-ఖచ్చితత్వానికి (FP16) మద్దతు ఇస్తుంది. ROCm మరియు TensorFlow పని చేస్తాయి, అయితే సాఫ్ట్‌వేర్ NVIDIA గ్రాఫిక్స్ కార్డ్‌ల వలె పరిపక్వం చెందలేదు.
మొత్తం మీద, వేగా 64 లోతైన అభ్యాసం మరియు AI కోసం మంచి GPU. ఈ మోడల్ ధర $ 500 USD కంటే తక్కువగా ఉంటుంది మరియు ప్రారంభకులకు పనిని పూర్తి చేస్తుంది. అయితే, ప్రొఫెషనల్ అప్లికేషన్‌ల కోసం, మేము NVIDIA కార్డును ఎంచుకోవాలని సిఫార్సు చేస్తున్నాము.
AMD RX వేగా 64 వివరాలు: అమెజాన్
NVIDIA టెస్లా V100
టెస్లా V100
లక్షణాలు:
- విడుదల తేదీ: డిసెంబర్ 7, 2017
- ఎన్విడియా వోల్టా ఆర్కిటెక్చర్
- PCI-E ఇంటర్‌ఫేస్
- 112 TFLOPS టెన్సర్ పనితీరు
- 640 టెన్సర్ రంగులు
- 5120 NVIDIA CUDA® రంగులు
- VRAM: 16 GB
- మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్: 900 GB/s
- API లను కంప్యూట్ చేయండి: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®
సమీక్ష:
NVIDIA టెస్లా V100 ఒక బెహిమోత్ మరియు AI, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు లోతైన అభ్యాసం కోసం ఉత్తమ గ్రాఫిక్స్ కార్డులలో ఒకటి. ఈ కార్డ్ పూర్తిగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది మరియు ఈ ప్రయోజనం కోసం అవసరమైన అన్ని గూడీస్‌తో ప్యాక్ చేయబడుతుంది.
టెస్లా V100 16 GB మరియు 32 GB మెమరీ కాన్ఫిగరేషన్‌లలో వస్తుంది. లోతైన అభ్యాసం కోసం VRAM, AI యాక్సిలరేషన్, అధిక మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ మరియు ప్రత్యేకమైన టెన్సర్ కోర్లతో పుష్కలంగా, మీ ప్రతి శిక్షణ మోడల్ సజావుగా నడుస్తుందని మీరు హామీ ఇవ్వవచ్చు - మరియు తక్కువ సమయంలో. ప్రత్యేకంగా, టెస్లా V100 శిక్షణ మరియు అనుమితి రెండింటి కోసం 125TFLOPS లోతైన అభ్యాస పనితీరును అందించగలదు [3], ఇది NVIDIA యొక్క వోల్టా ఆర్కిటెక్చర్ ద్వారా సాధ్యమైంది.
ఎన్విడియా టెస్లా వి 100 వివరాలు: అమెజాన్ , ( 1 )
ఎన్విడియా క్వాడ్రో RTX 8000
ఎన్విడియా క్వాడ్రో Rtx 8000
లక్షణాలు:
- విడుదల తేదీ: ఆగస్టు 2018
- ట్యూరింగ్ ఆర్కిటెక్చర్
- 576 టెన్సర్ రంగులు
- CUDA రంగులు: 4,608
- VRAM: 48 GB
- మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్: 672 GB/s
- 16.3 TFLOPS
- సిస్టమ్ ఇంటర్‌ఫేస్: PCI-Express
సమీక్ష:
డీప్ లెర్నింగ్ మ్యాట్రిక్స్ అంకగణితం మరియు గణనల కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడింది, క్వాడ్రో RTX 8000 అనేది టాప్-ఆఫ్-లైన్-గ్రాఫిక్స్ కార్డ్. ఈ కార్డ్ పెద్ద VRAM సామర్థ్యంతో (48 GB) వస్తుంది కాబట్టి, అదనపు-పెద్ద గణన నమూనాలను పరిశోధించడానికి ఈ మోడల్ సిఫార్సు చేయబడింది. NVLink తో జతగా ఉపయోగించినప్పుడు, సామర్థ్యాన్ని 96 GB VRAM వరకు పెంచవచ్చు. ఏది చాలా!
మెరుగైన వర్క్‌ఫ్లోల కోసం 72 RT మరియు 576 టెన్సర్ కోర్ల కలయిక 130 TFLOPS పనితీరును అందిస్తుంది. మా జాబితాలో అత్యంత ఖరీదైన గ్రాఫిక్స్ కార్డ్‌తో పోలిస్తే - టెస్లా V100 - ఈ మోడల్ 50 శాతం ఎక్కువ మెమరీని అందిస్తుంది మరియు ఇంకా తక్కువ ఖర్చుతో నిర్వహిస్తుంది. ఇన్‌స్టాల్ చేసిన మెమరీలో కూడా, ఒకే GPU లో పెద్ద బ్యాచ్ సైజులతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఈ మోడల్ అసాధారణమైన పనితీరును కలిగి ఉంది.
మళ్లీ, టెస్లా V100 లాగా, ఈ మోడల్ మీ ధర రూఫ్ ద్వారా మాత్రమే పరిమితం చేయబడింది. మీరు భవిష్యత్తులో మరియు అధిక-నాణ్యత కంప్యూటింగ్‌లో పెట్టుబడి పెట్టాలనుకుంటే, RTX 8000 పొందండి. ఎవరికి తెలుసు, మీరు AI పై పరిశోధనకు నాయకత్వం వహించవచ్చు. టెస్లా V100 ట్యూరింగ్ ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇక్కడ V100 వోల్టా ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది, కాబట్టి Nvidia Quadro RTX 8000 ను V100 కన్నా కొంచెం ఆధునికంగా మరియు కొంచెం శక్తివంతంగా పరిగణించవచ్చు.
ఎన్విడియా క్వాడ్రో RTX 8000 వివరాలు: అమెజాన్
జిఫోర్స్ RTX 2080 Ti
జిఫోర్స్ RTX 2080 వ్యవస్థాపకుల ఎడిషన్
లక్షణాలు:
- విడుదల తేదీ: సెప్టెంబర్ 20, 2018
- ట్యూరింగ్ GPU ఆర్కిటెక్చర్ మరియు RTX ప్లాట్‌ఫాం
- క్లాక్ స్పీడ్: 1350 MHz
- CUDA రంగులు: 4352
- 11 GB తదుపరి తరం, అల్ట్రా-ఫాస్ట్ GDDR6 మెమరీ
- మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్: 616 GB/s
- శక్తి: 260W
సమీక్ష:
జిఫోర్స్ ఆర్‌టిఎక్స్ 2080 టి అనేది పెద్ద-స్థాయి శిక్షణా పరిణామాల కంటే చిన్న-స్థాయి మోడలింగ్ పనిభారాలకు అనువైన బడ్జెట్ ఎంపిక. ఎందుకంటే ఇది ఒక కార్డుకు చిన్న GPU మెమరీని కలిగి ఉంటుంది (కేవలం 11 GB మాత్రమే). కొన్ని ఆధునిక NLP మోడళ్లకు శిక్షణ ఇచ్చేటప్పుడు ఈ మోడల్ పరిమితులు మరింత స్పష్టంగా కనిపిస్తాయి. అయితే, ఈ కార్డ్ పోటీ పడదని దీని అర్థం కాదు. RTX 2080 లోని బ్లోవర్ డిజైన్ చాలా దట్టమైన సిస్టమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లను అనుమతిస్తుంది - ఒకే వర్క్‌స్టేషన్‌లో నాలుగు GPU ల వరకు. అదనంగా, ఈ మోడల్ టెస్లా V100 వేగం 80 శాతం వద్ద న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇస్తుంది. LambdaLabs యొక్క లోతైన అభ్యాస పనితీరు బెంచ్‌మార్క్‌ల ప్రకారం, టెస్లా V100 తో పోలిస్తే, RTX 2080 FP2 వేగం 73% మరియు FP16 వేగం 55%.
ఇంతలో, ఈ మోడల్ ధర టెస్లా V100 కంటే దాదాపు 7 రెట్లు తక్కువ. ధర మరియు పనితీరు దృక్కోణం నుండి, జిఫోర్స్ RTX 2080 Ti లోతైన అభ్యాసం మరియు AI అభివృద్ధికి గొప్ప GPU.
జిఫోర్స్ RTX 2080 Ti వివరాలు: అమెజాన్
NVIDIA టైటాన్ RTX
NVIDIA టైటాన్ RTX గ్రాఫిక్స్
లక్షణాలు:
- విడుదల తేదీ: డిసెంబర్ 18, 2018
- AI కోసం రూపొందించిన NVIDIA ట్యూరింగ్ ™ ఆర్కిటెక్చర్ ద్వారా ఆధారితం
- AI త్వరణం కోసం 576 టెన్సర్ కోర్‌లు
- లోతైన అభ్యాస శిక్షణ కోసం 130 టెరాఫ్లోప్స్ (TFLOPS)
- CUDA రంగులు: 4608
- VRAM: 24 GB
- మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్: 672 GB/s
- సిఫార్సు చేయబడిన విద్యుత్ సరఫరా 650 వాట్స్
సమీక్ష:
NVIDIA టైటాన్ RTX అనేది సంక్లిష్టమైన లోతైన అభ్యాస కార్యకలాపాల కోసం ఉపయోగించే మరొక మధ్య-శ్రేణి GPU. ఈ మోడల్ యొక్క 24 GB VRAM చాలా బ్యాచ్ సైజులతో పనిచేయడానికి సరిపోతుంది. అయితే, మీరు పెద్ద మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వాలనుకుంటే, ఈ కార్డ్‌ని NVLink బ్రిడ్జ్‌తో జత చేసి, 48 GB VRAM ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. ఈ మొత్తం పెద్ద ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ NLP మోడళ్లకు కూడా సరిపోతుంది. అంతేకాకుండా, టైటాన్ RTX మోడల్స్ కోసం పూర్తి రేటు మిశ్రమ-ఖచ్చితత్వ శిక్షణ కోసం అనుమతిస్తుంది (అనగా, FP32 పేరుకుపోవడంతో పాటు FP 16). తత్ఫలితంగా, ఈ మోడల్ టెన్సర్ కోర్లను ఉపయోగించిన ఆపరేషన్లలో సుమారుగా 15 నుండి 20 శాతం వేగంగా పనిచేస్తుంది.
NVIDIA Titan RTX యొక్క ఒక పరిమితి ట్విన్ ఫ్యాన్ డిజైన్. ఇది మరింత క్లిష్టమైన సిస్టమ్ కాన్ఫిగరేషన్‌లకు ఆటంకం కలిగిస్తుంది ఎందుకంటే ఇది శీతలీకరణ యంత్రాంగానికి గణనీయమైన మార్పులు లేకుండా వర్క్‌స్టేషన్‌లో ప్యాక్ చేయబడదు, ఇది సిఫార్సు చేయబడదు.
మొత్తంమీద, ఏదైనా లోతైన అభ్యాస పని కోసం టైటాన్ అద్భుతమైన, అన్ని-ప్రయోజన GPU. ఇతర సాధారణ ప్రయోజన గ్రాఫిక్స్ కార్డులతో పోలిస్తే, ఇది ఖచ్చితంగా ఖరీదైనది. అందుకే ఈ మోడల్ గేమర్‌లకు సిఫార్సు చేయబడలేదు. ఏదేమైనా, అదనపు VRAM మరియు పనితీరు బూస్ట్ సంక్లిష్టమైన లోతైన అభ్యాస నమూనాలను ఉపయోగించుకునే పరిశోధకులచే ప్రశంసించబడతాయి. టైటాన్ RTX ధర పైన చూపిన V100 కంటే అర్థవంతంగా తక్కువగా ఉంటుంది మరియు మీ బడ్జెట్ V100 ధరను లోతైన అభ్యాసం చేయడానికి అనుమతించకపోతే లేదా మీ పనిభారం టైటాన్ RTX కంటే ఎక్కువ అవసరం లేకపోతే మంచి ఎంపిక అవుతుంది ( ఆసక్తికరమైన బెంచ్‌మార్క్‌లను చూడండి )
NVIDIA టైటాన్ RTX వివరాలు: అమెజాన్
AI, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ గ్రాఫిక్స్ కార్డును ఎంచుకోవడం
AI, మెషిన్ లెర్నింగ్, మరియు డీప్ లెర్నింగ్ టాస్క్‌లు డేటా కుప్పలు. ఈ పనులు మీ హార్డ్‌వేర్‌లో చాలా డిమాండ్ కలిగి ఉంటాయి. GPU కొనుగోలు చేసే ముందు గుర్తుంచుకోవాల్సిన ఫీచర్లు క్రింద ఉన్నాయి.
రంగులు
సాధారణ నియమం వలె, ఎక్కువ కోర్ల సంఖ్య, మీ సిస్టమ్ పనితీరు ఎక్కువగా ఉంటుంది. కోర్ల సంఖ్యను కూడా పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి, ప్రత్యేకించి మీరు పెద్ద మొత్తంలో డేటాతో వ్యవహరిస్తుంటే. NVIDIA దాని కోర్లకు CUDA అని పేరు పెట్టగా, AMD వారి కోర్ల స్ట్రీమ్ ప్రాసెసర్‌లను పిలుస్తుంది. మీ బడ్జెట్ అనుమతించే అత్యధిక సంఖ్యలో ప్రాసెసింగ్ కోర్ల కోసం వెళ్లండి.
ప్రాసెసింగ్ పవర్
GPU యొక్క ప్రాసెసింగ్ శక్తి సిస్టమ్ లోపల మీరు కోర్లను రన్ చేస్తున్న గడియార వేగంతో గుణించబడిన కోర్ల సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అధిక వేగం మరియు అధిక కోర్ల సంఖ్య, మీ GPU డేటాను లెక్కించగల ప్రాసెసింగ్ శక్తి ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఇది మీ సిస్టమ్ ఒక పనిని ఎంత వేగంగా నిర్వహిస్తుందో కూడా నిర్ణయిస్తుంది.
VRAM
వీడియో ర్యామ్ లేదా VRAM అనేది మీ సిస్టమ్ ఒకేసారి నిర్వహించగల డేటా యొక్క కొలత. మీరు వివిధ కంప్యూటర్ విజన్ మోడళ్లతో పని చేస్తుంటే లేదా ఏదైనా CV కాగ్లే పోటీలను నిర్వహిస్తుంటే అధిక VRAM చాలా ముఖ్యం. NLP కి లేదా ఇతర వర్గీకృత డేటాతో పని చేయడానికి VRAM అంత ముఖ్యమైనది కాదు.
మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్
మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ అనేది డేటాను మెమరీలో చదివే లేదా నిల్వ చేసే రేటు. సరళంగా చెప్పాలంటే, ఇది VRAM వేగం. GB/s లో కొలుస్తారు, ఎక్కువ మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ అంటే కార్డు తక్కువ సమయంలో ఎక్కువ డేటాను డ్రా చేయగలదు, ఇది వేగవంతమైన ఆపరేషన్‌గా అనువదిస్తుంది.
శీతలీకరణ
పనితీరు విషయానికి వస్తే GPU ఉష్ణోగ్రత గణనీయమైన అడ్డంకిగా ఉంటుంది. ఆధునిక GPU లు అల్గోరిథం అమలు చేస్తున్నప్పుడు గరిష్టంగా వాటి వేగాన్ని పెంచుతాయి. కానీ ఒక నిర్దిష్ట ఉష్ణోగ్రత పరిమితిని చేరుకున్న వెంటనే, వేడెక్కడం నుండి రక్షించడానికి GPU ప్రాసెసింగ్ వేగాన్ని తగ్గిస్తుంది.
ఎయిర్ కూలర్ల కోసం బ్లోవర్ ఫ్యాన్ డిజైన్ సిస్టమ్ వెలుపల గాలిని నెట్టివేస్తుంది, అయితే బ్లోవర్ కాని ఫ్యాన్స్ గాలిని పీల్చుకుంటాయి. బహుళ GPU లు ఒకదాని పక్కన మరొకటి ఉంచే ఆర్కిటెక్చర్‌లో, నాన్-బ్లోవర్ ఫ్యాన్‌లు మరింత వేడెక్కుతాయి. మీరు 3 నుండి 4 GPU లతో సెటప్‌లో ఎయిర్ కూలింగ్ ఉపయోగిస్తుంటే, బ్లోవర్ కాని ఫ్యాన్‌లను నివారించండి.
నీటి శీతలీకరణ మరొక ఎంపిక. ఖరీదైనది అయినప్పటికీ, ఈ పద్ధతి చాలా నిశ్శబ్దంగా ఉంది మరియు ఆపరేషన్ అంతటా బీఫీయెస్ట్ GPU సెటప్‌లు కూడా చల్లగా ఉండేలా చేస్తుంది.
ముగింపు
లోతైన అభ్యాసానికి ప్రయత్నిస్తున్న చాలా మంది వినియోగదారుల కోసం, RTX 2080 Ti లేదా Titan RTX మీ బక్ కోసం గొప్ప బ్యాంగ్‌ను అందిస్తుంది. RTX 2080 Ti యొక్క ఏకైక లోపం పరిమిత 11 GB VRAM పరిమాణం. పెద్ద బ్యాచ్ సైజులతో ట్రైనింగ్ చేయడం వల్ల మోడల్స్ వేగంగా మరియు మరింత కచ్చితంగా శిక్షణనిస్తాయి, ఇది వినియోగదారుని సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది. మీకు క్వాడ్రో GPU లు లేదా TITAN RTX ఉన్నప్పుడు మాత్రమే ఇది సాధ్యమవుతుంది. హాఫ్-ప్రెసిషన్ (FP16) ను ఉపయోగించడం వలన నమూనాలు తగినంత VRAM సైజుతో GPU లలో సరిపోయేలా చేస్తాయి [2]. మరింత అధునాతన వినియోగదారుల కోసం, అయితే, టెస్లా V100 మీరు పెట్టుబడి పెట్టాలి. AI, మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ కోసం ఉత్తమ గ్రాఫిక్స్ కార్డ్ కోసం ఇది మా అగ్ర ఎంపిక. ఈ వ్యాసం కోసం అంతే. మీకు నచ్చిందని మేము ఆశిస్తున్నాము. మరల సారి వరకు!