在機器學(xué)習(xí) (ML) 的動態(tài)世界中，高效的硬件對于提高性能至關(guān)重要。圖形處理單元 (GPU) 因其卓越的計算能力而對于運行 ML 算法至關(guān)重要。與按順序處理任務(wù)的傳統(tǒng)中央處理單元 (CPU) 不同，GPU 表現(xiàn)出色，同時執(zhí)行多個操作的能力，使其成為滿足 ML 工作負(fù)載并行處理要求的理想選擇。這種同時處理大量計算的能力顯著加快了模型訓(xùn)練時間，從而提高了生產(chǎn)率并實現(xiàn)了更快的洞察。此外，GPU 還配備了高帶寬內(nèi)存，這對于處理 ML 應(yīng)用程序中常見的大型數(shù)據(jù)集至關(guān)重要。
利用 GPU 可以實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理、更快的周轉(zhuǎn)時間以及更精簡、更有效的 ML 實施。在本文中，我們將討論一些用于運行 ML 算法的最佳 GPU，以及在權(quán)衡 ML 項目的硬件選項時需要考慮的最重要因素。
什么是機器學(xué)習(xí)？
機器學(xué)習(xí)屬于人工智能 (AI) 范疇。它涉及教計算機從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)并提高其性能，就像人類學(xué)習(xí)的方式一樣。這是通過使用數(shù)據(jù)和算法來實現(xiàn)的。
例如，圖像識別是機器學(xué)習(xí)的一個實際應(yīng)用。它涉及教計算機根據(jù)像素強度識別數(shù)字圖像中的對象?，F(xiàn)實世界中的一個例子是標(biāo)記 X 射線是癌癥還是非癌癥。
但機器學(xué)習(xí)的主要目的是什么？它讓我們能夠向計算機算法輸入大量數(shù)據(jù)，然后讓計算機進(jìn)行分析，從而做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的建議和決定。
值得注意的是，雖然人工智能和機器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，但它們并不是一回事。人工智能是一個更廣泛的概念，涵蓋了機器模仿人類智能的概念。另一方面，機器學(xué)習(xí)專注于教機器執(zhí)行特定任務(wù)并通過識別模式提供準(zhǔn)確的結(jié)果。機器學(xué)習(xí)是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，新技術(shù)和應(yīng)用不斷被開發(fā)出來。這使得它成為希望利用人工智能力量的企業(yè)的一個關(guān)鍵研究領(lǐng)域。
選擇機器學(xué)習(xí) GPU 時需要考慮的因素
在選擇用于 ML 處理的 GPU 時需要考慮以下五個基本特質(zhì)：
內(nèi)存大小： ML 算法需要大量內(nèi)存來處理大型數(shù)據(jù)集。具有更高內(nèi)存的 GPU 可以處理更大批量的數(shù)據(jù)，從而加快學(xué)習(xí)過程。
性能： GPU 的計算能力，以
每秒的運算次數(shù)
（每秒浮點運算次數(shù)），直接影響ML模型訓(xùn)練的速度。
功耗：高性能 GPU 消耗大量電力。評估 GPU 的能源效率至關(guān)重要，尤其是對于大規(guī)模操作而言。
預(yù)算： GPU 的價格差異很大。平衡預(yù)算限制與性能需求是至關(guān)重要的考慮因素。
軟件兼容性：一些 ML 框架針對特定 GPU 進(jìn)行了優(yōu)化。確保您選擇的 GPU 與您首選的軟件堆棧兼容至關(guān)重要。
機器學(xué)習(xí)的最佳 GPU推薦
考慮到上述因素，讓我們來看看執(zhí)行 ML 任務(wù)的四種最佳 GPU：
NVIDIA 的 Tesla V100 經(jīng)常被譽為 ML 應(yīng)用的黃金標(biāo)準(zhǔn)。它擁有 640 個 Tensor Core，可提供強大的計算能力，非常適合要求苛刻的 ML 工作負(fù)載。此外，其 32GB 高帶寬內(nèi)存可確保快速處理數(shù)據(jù)，從而提高整體模型訓(xùn)練速度。
2.NVIDIA Titan RTX
Titan RTX 是 NVIDIA 的另一款產(chǎn)品，是一款專為機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員設(shè)計的高性能 GPU。它采用 Turing 架構(gòu)，可增強 AI 功能，其 24GB GDDR6 內(nèi)存可實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理。雖然 Titan RTX 的性能略遜于 Tesla V100，但它為預(yù)算緊張的企業(yè)提供了更具成本效益的解決方案。
3. AMD Radeon VII
盡管 NVIDIA 在 ML GPU 市場占據(jù)主導(dǎo)地位，但 AMD 的 Radeon VII 也憑借16GB HBM2 內(nèi)存和 60 個計算單元。雖然它可能無法與 NVIDIA 提供的 ML 特定功能相媲美，但其令人印象深刻的原始性能使其成為尋求多樣化硬件來源的企業(yè)的可行選擇。
4. Google TPU
Google 的張量處理單元 (TPU) 是為機器學(xué)習(xí)工作負(fù)載量身定制的。它能夠執(zhí)行大量低精度計算（機器學(xué)習(xí)的常見要求），因此與眾不同。不過，值得注意的是，TPU 僅通過 Google Cloud 提供，因此不太適合本地解決方案。
為機器學(xué)習(xí)任務(wù)選擇合適的 GPU 可以顯著增強您企業(yè)的 AI 能力。無論您選擇高性能的 NVIDIA Tesla V100、物有所值的 Titan RTX、AMD Radeon VII 的原始性能，還是機器學(xué)習(xí)專用的 Google TPU，您的選擇都應(yīng)符合您企業(yè)的獨特需求和資源。
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