Những dòng GPU nào tốt nhất cho Deep Learning ?

GPU tốt nhất cho học sâu
Thông thường, giai đoạn đào tạo của quá trình học sâu (Deep Learning) mất nhiều thời gian nhất để đạt được kết quả. Đây không chỉ là một quá trình tốn thời gian mà còn tốn kém. Phần có giá trị nhất của quá trình học sâu là yếu tố con người – các nhà khoa học dữ liệu thường đợi hàng giờ hoặc hàng ngày để việc đào tạo hoàn thành, điều này làm ảnh hưởng đến năng suất của họ và thời gian đưa các mô hình mới ra thị trường.
Để giảm đáng kể thời gian đào tạo, bạn có thể sử dụng GPU chuyên dụng cho học sâu, cho phép bạn thực hiện song song các hoạt động tính toán AI. Khi đánh giá GPU, bạn cần xem xét khả năng kết nối nhiều GPU với nhau, phần mềm hỗ trợ có sẵn, chi phí license, tính song song của dữ liệu, việc sử dụng bộ nhớ GPU và hiệu suất chung.
Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về:

• Tầm quan trọng của GPU trong học sâu
• Cách chọn GPU tốt nhất cho việc học sâu
• Sử dụng GPU phổ thông để học sâu
• GPU học sâu tốt nhất dành cho trung tâm dữ liệu
• Hệ thống NVIDIA DGX và học sâu trên quy mô lớn

Tại sao GPU lại quan trọng đối với Học sâu?
Giai đoạn dài nhất và sử dụng nhiều tài nguyên nhất của hầu hết các triển khai học sâu là giai đoạn đào tạo. Giai đoạn này có thể được thực hiện trong một khoảng thời gian hợp lý đối với các mô hình có số lượng thông số nhỏ hơn nhưng khi số lượng của bạn tăng lên, thời gian đào tạo của bạn cũng theo đó mà nhân lên. Điều này tạo ra chi phí kép; tài nguyên của bạn bị chiếm dụng lâu hơn và nhóm của bạn phải chờ đợi, lãng phí thời gian quý báu.
Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) có thể giảm các chi phí này, cho phép bạn chạy các mô hình với số lượng lớn các thông số một cách nhanh chóng và hiệu quả. Điều này là do GPU cho phép bạn song song hóa các nhiệm vụ đào tạo của mình, phân phối các tác vụ qua các cụm bộ xử lý và thực hiện đồng thời các hoạt động tính toán.
GPU cũng được tối ưu hóa để thực hiện các tác vụ mục tiêu, hoàn thiện các phép tính nhanh hơn so với phần cứng không chuyên dụng. Các bộ xử lý này cho phép bạn xử lý các tác vụ tương tự nhanh hơn và giải phóng CPU của bạn cho các tác vụ khác. Điều này giúp loại bỏ các tắc nghẽn do giới hạn xử lý gây ra.
>>> Xem thêm: ST4000NM013A

Chọn GPU nào tốt nhất cho học sâu?
Việc chọn GPU để triển khai của bạn có ý nghĩa đáng kể về ngân sách và hiệu suất. Bạn cần chọn GPU có thể hỗ trợ dự án của bạn về lâu dài và có khả năng mở rộng quy mô thông qua tích hợp và phân cụm. Đối với các dự án quy mô lớn, điều này có nghĩa là chọn GPU cấp sản xuất (production-grade) hoặc trung tâm dữ liệu.
Các yếu tố GPU cần xem xét
Những yếu tố này ảnh hưởng đến khả năng mở rộng và dễ sử dụng của GPU bạn chọn.
Khả năng kết nối các GPU với nhau
Khi chọn GPU, bạn cần xem xét dòng GPU nào có thể được kết nối với nhau. Việc kết nối các GPU liên hệ trực tiếp với khả năng mở rộng triển khai của bạn và khả năng sử dụng đa GPU và các chiến lược đào tạo phân tán.
Thông thường, GPU phổ thông không hỗ trợ kết nối (ví dụ NVlink cho kết nối GPU nội bộ bên trong máy chủ và Infiniband / RoCE để liên kết GPU giữa các máy chủ với nhau) và NVIDIA đã loại bỏ khả năng kết nối ở các mẫu GPU cấp dưới RTX 2080.
Phần mềm hỗ trợ
GPU NVIDIA được hỗ trợ tốt nhất về thư viện Machine Learning và tích hợp với các framework phổ biến, chẳng hạn như PyTorch hoặc TensorFlow. Bộ công cụ NVIDIA CUDA bao gồm các thư viện tăng tốc GPU, trình biên dịch C và C ++ và runtime cũng như các công cụ tối ưu hóa và gỡ lỗi. Nó cho phép bạn bắt đầu ngay lập tức mà không cần lo lắng về việc xây dựng các tích hợp tùy chỉnh.
License
Một yếu tố khác cần xem xét là các hướng dẫn của NVIDIA về việc sử dụng một số chip nhất định trong các trung tâm dữ liệu. Kể từ bản cập nhật license vào năm 2018, có thể có những hạn chế đối với việc sử dụng phần mềm CUDA với GPU phổ thông trong trung tâm dữ liệu. Điều này có thể yêu cầu các tổ chức chuyển đổi sang GPU cấp production.
>>> Xem thêm: ST3000NM000A

3 Yếu tố thuật toán ảnh hưởng đến việc sử dụng GPU
Theo kinh nghiệm của chúng tôi khi giúp các tổ chức tối ưu hóa khối lượng công việc học sâu quy mô lớn, sau đây là ba yếu tố chính bạn nên xem xét khi mở rộng thuật toán của mình trên nhiều GPU.

1. Tính song song dữ liệu – Xem xét lượng dữ liệu mà thuật toán của bạn cần xử lý. Nếu bộ dữ liệu lớn, hãy đầu tư vào GPU có khả năng thực hiện đào tạo đa GPU một cách hiệu quả. Đối với bộ dữ liệu quy mô rất lớn, hãy đảm bảo rằng các máy chủ có thể giao tiếp rất nhanh với nhau và với các thành phần lưu trữ, sử dụng các công nghệ như Infiniband / RoCE, để cho phép đào tạo phân tán hiệu quả.
2. Việc sử dụng bộ nhớ – Bạn sẽ xử lý đầu vào dữ liệu lớn để lập mô hình? Ví dụ: các mô hình xử lý hình ảnh y tế hoặc video dài có bộ đào tạo rất lớn, vì vậy bạn sẽ muốn đầu tư vào GPU có bộ nhớ tương đối lớn. Ngược lại, dữ liệu dạng bảng như đầu vào văn bản cho các mô hình NLP thường nhỏ và bạn có thể thực hiện với ít bộ nhớ GPU hơn.
3. Hiệu suất của GPU – Cân nhắc xem bạn có định sử dụng GPU để gỡ lỗi và phát triển hay không. Trong trường hợp này, bạn sẽ không cần GPU mạnh nhất. Để điều chỉnh các mô hình trong thời gian dài, bạn cần có GPU mạnh để đẩy nhanh thời gian đào tạo, tránh phải đợi hàng giờ hoặc hàng ngày để các mô hình chạy.

Sử dụng GPU phổ thông cho việc học sâu
Mặc dù GPU phổ thông không phù hợp với các dự án học sâu quy mô lớn, nhưng những bộ xử lý này có thể cung cấp bước ban đầu tốt cho học sâu. GPU phổ thông cũng có thể là một tùy chọn rẻ cho các tác vụ ít phức tạp hơn, chẳng hạn như lập kế hoạch mô hình hoặc thử nghiệm cấp thấp. Tuy nhiên, khi mở rộng quy mô, bạn sẽ cần xem xét các GPU cấp trung tâm dữ liệu và các hệ thống học sâu cao cấp như dòng máy chủ DGX của NVIDIA.
Đặc biệt, Titan V đã được chứng minh là cung cấp hiệu suất tương tự như GPU cấp trung tâm dữ liệu khi nói đến Word RNN. Ngoài ra, hiệu suất của nó đối với CNN chỉ thấp hơn một chút so với các tùy chọn cấp cao hơn. Titan RTX và RTX 2080 Ti cũng không kém là bao.
GPU nào tốt nhất cho Học sâu?
Thật không may, không có câu trả lời dễ dàng. GPU tốt nhất cho dự án của bạn sẽ phụ thuộc vào mức độ trưởng thành của hoạt động AI của bạn, quy mô hoạt động của bạn cũng như các thuật toán và mô hình cụ thể mà bạn đang làm việc.
Ở giai đoạn ban đầu của dự án, bạn hoàn toàn có thể sử dụng các GPU cấp phổ thông phù hợp cho các tác vụ đơn giản, các thử nghiệm ở quy mô nhỏ. Nhưng khi dự án AI của bạn đi sâu hơn và với quy mô lớn dần, những GPU cấp cao được thiết kế chuyên dụng cho trung tâm dữ liệu và Deep Learning với khả năng liên kết và sizing theo thời gian là những lựa chọn gần như bắt buộc.
Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội
- Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa
Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84 Điện thoai: 024 6296 6644
- CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10
Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96 Điện thoai: 028 2244 9399
- Email: hotro@maychuhanoi.vn
- website: https://maychuhanoi.vn/
- facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi