Introducción  Uno de los factores principales para el aprendizaje automático exitoso es elegir la tarjeta gráfica adecuada que le permita procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos paralelos de la manera más rápida y eficiente posible. La mayoría de las tareas de aprendizaje automático, especialmente el entrenamiento de redes neuronales profundas, requieren un procesamiento intensivo de matrices y tensores. Tenga en cuenta que las TPU, las FPGA y los chips de IA especializados han ganado popularidad recientemente.  ¿Qué características de la tarjeta gráfica son importantes para realizar el aprendizaje automático?  Al elegir una tarjeta gráfica para el aprendizaje automático, hay algunas características clave que debe buscar:  Potencia informática: el número de núcleos/procesadores determina las capacidades de procesamiento paralelo de la tarjeta gráfica.  Memoria GPU: la gran capacidad le permite trabajar de manera eficiente con grandes datos y modelos complejos.  Compatibilidad con bibliotecas especializadas: la compatibilidad de hardware con bibliotecas como CUDA o ROCm acelera el entrenamiento de modelos.  Soporte de alto rendimiento: la memoria rápida y el bus de memoria amplia brindan un alto rendimiento para el entrenamiento de modelos.  Compatibilidad con marcos de aprendizaje automático: debe asegurarse de que la tarjeta gráfica seleccionada sea totalmente compatible con los marcos que necesita y las herramientas de desarrollo compatibles.  NVIDIA es el líder en GPU de aprendizaje automático en la actualidad. Los controladores optimizados y la compatibilidad con CUDA y cuDNN permiten que las GPU de NVIDIA aceleren significativamente la computación.  Las GPU AMD son buenas para juegos y son menos comunes en el aprendizaje automático debido al soporte de software limitado y la necesidad de actualizaciones frecuentes.  Puntos de referencia de GPU para el aprendizaje automático   Tamaño de la memoria (Gb)   Velocidad de reloj, GHz   Núcleos CUDA   Núcleos tensoriales   Núcleos RT   Ancho de banda de la memoria (Gb/s)   Ancho del bus de memoria de video (bit)   Potencia máxima (W)   Enlace NV   Precio (dólares americanos)   tesla v100  16/32  1,24  5120  640  -  900  4096  300  Solo para modelos NVLink  14 447   Quadro RTX 8000  48  1,35  4608  576  72  672  384  360  2 GPU Quadro RTX 8000  8200   A100  40/80  1,41  7936  432  -  1555  5120  300  mig  10000   A 6000 Ada  48  2,5  18176  568  142  768  384  300  Sí  6800   RTX A 5000  24  1,62  8192  256  64  768  384  230  2x RTX A5000  2000   RTX 4090  24  2,23  16384  512  128  1 008  384  450  No  1599   RTX 4080  dieciséis  2,21  9728  304  76  717  256  320  No  1199   RTX 4070  12  1,92  7680  184  46  504  192  200  No  599   RTX 3090 TI  24  1.56  10752  336  84  1008  384  450  Sí  2000   RTX 3080TI  12  1,37  10240  320  80  912  384  350  No  1499  NVIDIA Tesla V100   Una GPU de núcleo tensor diseñada para aplicaciones de inteligencia artificial, informática de alto rendimiento (HPC) y aprendizaje automático. Basado en la arquitectura NVIDIA Volta, el Tesla V100 ofrece 125 billones de operaciones de punto flotante por segundo (TFLOPS).   Ventajas  Alto rendimiento: Tesla V100 cuenta con arquitectura Volta con 5120 núcleos CUDA para un rendimiento muy alto en tareas de aprendizaje automático. Puede procesar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos a alta velocidad.  Gran capacidad de memoria: 16 gigabytes de memoria HBM2 permiten el procesamiento eficiente de grandes cantidades de datos al entrenar modelos, lo que es especialmente útil para grandes conjuntos de datos. El bus de memoria de video de 4096 bits permite altas tasas de transferencia de datos entre el procesador y la memoria de video, lo que mejora el entrenamiento y el rendimiento de salida de los modelos de aprendizaje automático.  Aprendizaje profundo: la tarjeta gráfica admite una variedad de tecnologías de aprendizaje profundo, incluidos Tensor Cores, que aceleran la computación mediante operaciones de punto flotante. Esto reduce significativamente el tiempo de entrenamiento del modelo y mejora el rendimiento del modelo.  Flexibilidad y escalabilidad: Tesla V100 se puede utilizar tanto en sistemas de escritorio como de servidor. Admite varios marcos de aprendizaje automático, como TensorFlow, PyTorch, Caffe y otros, lo que brinda flexibilidad en la elección de herramientas para el desarrollo y la capacitación de modelos.   Desventajas  Alto costo: NVIDIA Tesla V100 es una solución profesional y tiene un precio acorde. Su costo ($ 14,447) puede ser bastante alto para individuos o pequeños equipos de aprendizaje automático.  Consumo de energía y enfriamiento: la tarjeta gráfica Tesla V100 consume una cantidad significativa de energía y genera una cantidad significativa de calor. Esto puede requerir medidas de enfriamiento adecuadas en su sistema y puede resultar en un mayor consumo de energía.  Requisitos de infraestructura: para utilizar completamente el Tesla V100, se requiere una infraestructura adecuada, que incluya un procesador potente y RAM suficiente.  NVIDIA A100   Ofrece el rendimiento y la flexibilidad necesarios para el aprendizaje automático. Impulsado por la última arquitectura NVIDIA Ampere, el A100 ofrece hasta cinco veces el rendimiento de aprendizaje de las GPU de la generación anterior. NVIDIA A100 es compatible con una variedad de marcos y aplicaciones de inteligencia artificial.   Ventajas  Alto rendimiento: una gran cantidad de núcleos CUDA - 4608.  Gran tamaño de memoria: la tarjeta gráfica NVIDIA A100 tiene 40 GB de memoria HBM2, lo que le permite manejar de manera eficiente grandes cantidades de datos al entrenar modelos de aprendizaje profundo.  Admite la tecnología NVLink: esta tecnología permite combinar múltiples tarjetas gráficas NVIDIA A100 en un solo sistema para realizar computación paralela, lo que mejora el rendimiento y acelera el entrenamiento del modelo.   Desventajas  Alto costo: NVIDIA A100 es una de las tarjetas gráficas más poderosas y de alto rendimiento del mercado, por lo que tiene un alto precio de $ 10,000.  Consumo de energía: el uso de la tarjeta gráfica NVIDIA A100 requiere una cantidad significativa de energía. Esto puede resultar en mayores costos de energía y puede requerir precauciones adicionales cuando se implementa en grandes centros de datos.  Compatibilidad de software: la tarjeta gráfica NVIDIA A100 requiere software y controladores apropiados para un rendimiento óptimo. Es posible que algunos programas y marcos de aprendizaje automático no admitan completamente este modelo en particular.  NVIDIA Quadro RTX 8000  Una sola tarjeta Quadro RTX 8000 puede generar modelos profesionales complejos con sombras, reflejos y refracciones realistas, brindando a los usuarios acceso rápido a la información. Su memoria es ampliable hasta 96 GB mediante tecnología NVLink.   Ventajas  Alto rendimiento: la Quadro RTX 8000 cuenta con una potente GPU con 5120 núcleos CUDA.  Compatibilidad con Ray Tracing: el trazado de rayos acelerado por hardware en tiempo real le permite crear imágenes fotorrealistas y efectos de iluminación. Esto puede ser útil cuando se trabaja con visualización de datos o gráficos por computadora como parte de tareas de aprendizaje automático.  Gran tamaño de memoria: 48 GB de memoria gráfica GDDR6 proporcionan un amplio espacio de almacenamiento para grandes modelos y datos de aprendizaje automático.  Compatibilidad con bibliotecas y marcos de trabajo: la Quadro RTX 8000 es totalmente compatible con bibliotecas y marcos de trabajo de aprendizaje automático populares, como TensorFlow, PyTorch, CUDA, cuDNN y más.   Desventajas  Alto costo: Quadro RTX 8000 es un acelerador de gráficos profesional, lo que lo hace bastante costoso en comparación con otras tarjetas gráficas. Tiene un precio de 8200 dolares.  RTX A6000 Ad  Esta tarjeta gráfica ofrece la combinación perfecta entre rendimiento, precio y bajo consumo, convirtiéndola en la mejor opción para los profesionales. Con su arquitectura CUDA avanzada y 48 GB de memoria GDDR6, la A6000 ofrece un alto rendimiento. El entrenamiento en el RTX A6000 se puede realizar con tamaños de lote máximos.   Ventajas  Alto rendimiento: arquitectura Ada Lovelace, núcleos RT de tercera generación, núcleos tensor de cuarta generación y núcleos CUDA de próxima generación con 48 GB de memoria de video.  Gran tamaño de memoria: las tarjetas gráficas NVIDIA RTX A6000 Ada están equipadas con 48 GB de memoria, lo que les permite trabajar de manera eficiente con grandes cantidades de datos al entrenar modelos.  Bajo consumo de energía.   Desventajas  Alto costo: el RTX A6000 Ada cuesta alrededor de $ 6,800.  NVIDIA RTX A5000  El RTX A5000 se basa en la arquitectura Ampere de NVIDIA y cuenta con 24 GB de memoria para un acceso rápido a los datos y un entrenamiento acelerado de modelos de aprendizaje automático. Con 8192 núcleos CUDA y 256 núcleos tensoriales, la tarjeta tiene una enorme potencia de procesamiento para realizar operaciones complejas.   Ventajas  Alto rendimiento: una gran cantidad de núcleos CUDA y un alto ancho de banda de memoria le permiten procesar grandes cantidades de datos a alta velocidad.  Compatibilidad con aceleración de hardware de IA: la tarjeta gráfica RTX A5000 ofrece aceleración de hardware para operaciones y algoritmos relacionados con la IA.  Gran tamaño de memoria: la memoria de video GDDR6 de 24 GB le permite trabajar con grandes conjuntos de datos y modelos complejos de aprendizaje automático.  Compatibilidad con marcos de aprendizaje automático: la tarjeta gráfica RTX A5000 se integra bien con marcos de aprendizaje automático populares, como TensorFlow y PyTorch. Tiene controladores y bibliotecas optimizados que le permiten aprovechar sus capacidades para el desarrollo y la capacitación de modelos.   Desventajas  Consumo de energía y refrigeración: las tarjetas gráficas de esta clase suelen consumir una cantidad importante de energía y generan mucho calor q1. Para utilizar el RTX A5000 de manera eficiente, debe garantizar una refrigeración adecuada y tener una fuente de alimentación suficiente.  NVIDIA RTX 4090  Esta tarjeta gráfica ofrece un alto rendimiento y funciones que la hacen ideal para alimentar la última generación de redes neuronales.   Ventajas  Rendimiento sobresaliente: NVIDIA RTX 4090 es capaz de procesar de manera eficiente cálculos complejos y grandes cantidades de datos, acelerando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.   Desventajas  La refrigeración es uno de los principales problemas que pueden encontrar los usuarios al utilizar NVIDIA RTX 4090. Debido a su potente disipación de calor, la tarjeta puede calentarse mucho y apagarse automáticamente para evitar daños. Esto es especialmente cierto en configuraciones de varias tarjetas.  Limitaciones de configuración: el diseño de GPU limita la capacidad de instalar más tarjetas NVIDIA RTX 4090 en una estación de trabajo.  Nvidia RTX 4080  Es una tarjeta gráfica potente y eficiente que proporciona un alto rendimiento en el campo de la inteligencia artificial. Con su alto rendimiento y precio asequible, esta tarjeta es una buena opción para los desarrolladores que buscan aprovechar al máximo sus sistemas. El RTX 4080 tiene un diseño de tres ranuras, lo que permite instalar hasta dos GPU en una estación de trabajo.   Ventajas  Alto rendimiento: la tarjeta está equipada con 9728 núcleos NVIDIA CUDA para computación de alto rendimiento en aplicaciones de aprendizaje automático. También cuenta con núcleos de tensor y soporte de trazado de rayos para un procesamiento de datos más eficiente.  La tarjeta tiene un precio de $ 1199, lo que brinda a las personas y a los equipos pequeños una solución productiva de aprendizaje automático.   Desventajas  Limitación de SLI: la tarjeta no admite NVIDIA NVLink con funcionalidad SLI, lo que significa que no puede combinar varias tarjetas en modo SLI para maximizar el rendimiento.  NVIDIA RTX 4070  Esta tarjeta gráfica se basa en la arquitectura Ada Lovelace de NVIDIA y cuenta con 12 GB de memoria para un acceso rápido a los datos y un entrenamiento acelerado de modelos de aprendizaje automático. Con 7680 núcleos CUDA y 184 núcleos tensoriales, la tarjeta tiene una buena potencia de procesamiento para realizar operaciones complejas. Una excelente opción para cualquiera que esté comenzando a aprender sobre aprendizaje automático.   Ventajas  Rendimiento suficiente: 12 GB de memoria y 7680 núcleos CUDA le permiten manejar grandes cantidades de datos.  Bajo consumo de energía: 200 W.  El bajo costo a $ 599.   Desventajas  Memoria limitada: 12 GB de memoria pueden limitar la capacidad de procesar grandes cantidades de datos en algunas aplicaciones de aprendizaje automático.  No es compatible con NVIDIA NVLink y SLI: las tarjetas no son compatibles con la tecnología NVIDIA NVLink para combinar varias tarjetas en un sistema de procesamiento paralelo. Esto puede limitar la escalabilidad y el rendimiento en configuraciones de varias tarjetas.  NVIDIA GeForce RTX 3090 TI  Esta es una GPU para juegos que también se puede usar para el aprendizaje profundo. El RTX 3090 TI permite un rendimiento máximo de precisión simple (FP32) de 13 teraflops y está equipado con 24 GB de memoria de video y 10,752 núcleos CUDA.   Ventajas  Alto rendimiento: la arquitectura Ampere y los 10 752 núcleos CUDA le permiten resolver problemas complejos de aprendizaje automático.  Aceleración de aprendizaje de hardware: el RTX 3090 TI es compatible con la tecnología Tensor Cores, que proporciona aceleración de hardware de las operaciones de redes neuronales. Esto puede acelerar significativamente el proceso de entrenamiento de los modelos de aprendizaje profundo.  Gran capacidad de memoria: con 24 GB de memoria GDDR6X, la RTX 3090 TI puede manejar grandes cantidades de datos en la memoria sin necesidad de operaciones frecuentes de lectura y escritura en el disco. Esto es especialmente útil cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos.   Desventajas  Consumo de energía: La tarjeta gráfica tiene un alto consumo de energía (450W), lo que requiere una fuente de alimentación potente. Esto puede generar costos adicionales y limitar el uso de la tarjeta gráfica en algunos sistemas, especialmente cuando se usan varias tarjetas en computación paralela.  Compatibilidad y soporte: puede haber problemas de compatibilidad e incompatibilidad con algunas plataformas de software y bibliotecas de aprendizaje automático. En algunos casos, es posible que se requieran personalizaciones especiales o actualizaciones de software para admitir completamente la tarjeta de video.  NVIDIA GeForce RTX 3080 TI  La RTX 3080 TI es una gran tarjeta de gama media que ofrece un gran rendimiento y es una buena opción para aquellos que no quieren gastar mucho dinero en tarjetas gráficas profesionales.   Ventajas  Alto rendimiento: el RTX 3080 presenta una arquitectura Ampere con 8704 núcleos CUDA y 12 GB de memoria GDDR6X, lo que proporciona una alta potencia de procesamiento para tareas exigentes de aprendizaje automático.  Aceleración de aprendizaje de hardware: la tarjeta gráfica es compatible con Tensor Cores, lo que permite una aceleración significativa en las operaciones de redes neuronales. Esto contribuye a un entrenamiento más rápido de los modelos de aprendizaje profundo.  Es relativamente asequible a $ 1,499.  Ray Tracing y DLSS: el RTX 3080 admite Ray Tracing acelerado por hardware y Deep Learning Super Sampling (DLSS). Estas tecnologías pueden ser útiles para visualizar los resultados del modelo y proporcionar gráficos de mayor calidad.   Desventajas  La capacidad de memoria limitada, 12 GB, puede limitar la capacidad de manejar grandes cantidades de datos o modelos complejos que requieren más memoria.  Si está interesado en el aprendizaje automático, necesitará una buena unidad de procesamiento de gráficos (GPU) para comenzar. Pero con tantos tipos y modelos diferentes en el mercado, puede ser difícil saber cuál es el adecuado para usted.  Elegir la mejor GPU para el aprendizaje automático depende de sus necesidades y presupuesto.    o un servidor con una   con tarjetas NVIDIA RTX 5500 / 5000 / A4000 de nivel profesional.   también están disponibles. La tarjeta GPU está dedicada a la VM y no puede ser utilizada por otros clientes. El rendimiento de GPU en máquinas virtuales coincide con el rendimiento de GPU en servidores dedicados. Alquile servidores GPU con implementación instantánea configuración personalizada VPS con tarjetas GPU dedicadas   También publicado   . aquí

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