Introduction  L'un des principaux facteurs d'un machine learning réussi est de choisir la bonne carte graphique qui vous permettra de traiter de grandes quantités de données et d'effectuer des calculs parallèles aussi rapidement et efficacement que possible. La plupart des tâches d'apprentissage automatique, en particulier la formation de réseaux de neurones profonds, nécessitent un traitement intensif des matrices et des tenseurs. Notez que les TPU, les FPGA et les puces AI spécialisées ont récemment gagné en popularité.  Quelles caractéristiques de la carte graphique sont importantes pour l'apprentissage automatique ?  Lors du choix d'une carte graphique pour l'apprentissage automatique, il y a quelques caractéristiques clés à rechercher :  Puissance de calcul : le nombre de cœurs/processeurs détermine les capacités de traitement parallèle de la carte graphique.  Mémoire GPU : une grande capacité vous permet de travailler efficacement avec des données volumineuses et des modèles complexes.  Prise en charge des bibliothèques spécialisées : la prise en charge matérielle des bibliothèques telles que CUDA ou ROCm accélère la formation des modèles.  Prise en charge haute performance : une mémoire rapide et un bus mémoire large offrent des performances élevées pour la formation de modèles.  Compatibilité avec les frameworks d'apprentissage automatique : vous devez vous assurer que la carte graphique sélectionnée est entièrement compatible avec les frameworks dont vous avez besoin et les outils de développement pris en charge.  NVIDIA est aujourd'hui le leader des GPU d'apprentissage automatique. Les pilotes optimisés et la prise en charge de CUDA et cuDNN permettent aux GPU NVIDIA d'accélérer considérablement les calculs.  Les GPU AMD sont bons pour les jeux, et ils sont moins courants dans l'apprentissage automatique en raison de la prise en charge logicielle limitée et de la nécessité de mises à jour fréquentes.  Benchmarks GPU pour l'apprentissage automatique   Taille de la mémoire (Go)   Vitesse d'horloge, GHz   Cœurs CUDA   Noyaux tenseurs   Cœurs RT   Bande passante mémoire (Gb/s)   Largeur du bus de mémoire vidéo (bit)   Puissance maximale (W)   NVLink   Prix (USD)   TeslaV100  16/32  1,24  5120  640  -  900  4096  300  Uniquement pour les modèles 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   Un 6000 Ada  48  2,5  18176  568  142  768  384  300  Oui  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  Non  1599   RTX 4080  16  2,21  9728  304  76  717  256  320  Non  1199   RTX 4070  12  1,92  7680  184  46  504  192  200  Non  599   RTX 3090TI  24  1,56  10752  336  84  1008  384  450  Oui  2000   RTX 3080TI  12  1,37  10240  320  80  912  384  350  Non  1499  NVIDIA Tesla V100   Un GPU à cœur tenseur conçu pour l'intelligence artificielle, le calcul haute performance (HPC) et les applications d'apprentissage automatique. Basé sur l'architecture NVIDIA Volta, le Tesla V100 offre 125 000 milliards d'opérations en virgule flottante par seconde (TFLOPS).   Avantages  Haute performance : Tesla V100 dispose de l'architecture Volta avec 5120 cœurs CUDA pour des performances très élevées dans les tâches d'apprentissage automatique. Il peut traiter de grandes quantités de données et effectuer des calculs complexes à grande vitesse.  Grande capacité de mémoire : 16 gigaoctets de mémoire HBM2 permettent un traitement efficace de grandes quantités de données lors de la formation de modèles, ce qui est particulièrement utile pour les grands ensembles de données. Le bus de mémoire vidéo 4096 bits permet des taux de transfert de données élevés entre le processeur et la mémoire vidéo, améliorant ainsi la formation et les performances de sortie des modèles d'apprentissage automatique.  Deep Learning : la carte graphique prend en charge une variété de technologies d'apprentissage en profondeur, y compris Tensor Cores, qui accélèrent le calcul à l'aide d'opérations en virgule flottante. Cela réduit considérablement le temps de formation du modèle et améliore les performances du modèle.  Flexibilité et évolutivité : Tesla V100 peut être utilisé à la fois dans les systèmes de bureau et de serveur. Il prend en charge divers cadres d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, Caffe et autres, ce qui offre une flexibilité dans le choix des outils pour le développement et la formation de modèles.   Désavantages  Coût élevé : NVIDIA Tesla V100 est une solution professionnelle et son prix est en conséquence. Son coût (14 447 $) peut être assez élevé pour les individus ou les petites équipes d'apprentissage automatique.  Consommation électrique et refroidissement : La carte graphique Tesla V100 consomme une quantité importante d'énergie et génère une quantité importante de chaleur. Cela peut nécessiter des mesures de refroidissement appropriées dans votre système et peut entraîner une augmentation de la consommation d'énergie.  Exigences en matière d'infrastructure : Pour utiliser pleinement le Tesla V100, une infrastructure appropriée est requise, notamment un processeur puissant et suffisamment de RAM.  NVIDIA A100   Fournit les performances et la flexibilité requises pour l'apprentissage automatique. Propulsé par la dernière architecture NVIDIA Ampere, l'A100 offre jusqu'à cinq fois les performances d'apprentissage des GPU de la génération précédente. Le NVIDIA A100 prend en charge une variété d'applications et de cadres d'intelligence artificielle.   Avantages  Haute performance : un grand nombre de cœurs CUDA - 4608.  Grande taille de mémoire : La carte graphique NVIDIA A100 dispose de 40 Go de mémoire HBM2, ce qui lui permet de gérer efficacement de grandes quantités de données lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur.  Prend en charge la technologie NVLink : cette technologie permet de combiner plusieurs cartes graphiques NVIDIA A100 en un seul système pour effectuer un calcul parallèle, ce qui améliore les performances et accélère la formation des modèles.   Désavantages  Coût élevé : La NVIDIA A100 est l'une des cartes graphiques les plus puissantes et les plus performantes du marché, elle est donc proposée à un prix élevé de 10 000 $.  Consommation d'énergie : L'utilisation de la carte graphique NVIDIA A100 nécessite une quantité d'énergie importante. Cela peut entraîner des coûts d'alimentation plus élevés et nécessiter des précautions supplémentaires en cas de déploiement dans de grands centres de données.  Compatibilité logicielle : la carte graphique NVIDIA A100 nécessite un logiciel et des pilotes appropriés pour des performances optimales. Certains programmes et infrastructures d'apprentissage automatique peuvent ne pas prendre entièrement en charge ce modèle particulier.  NVIDIA Quadro RTX 8000  Une seule carte Quadro RTX 8000 peut restituer des modèles professionnels complexes avec des ombres, des réflexions et des réfractions réalistes, offrant aux utilisateurs un accès rapide aux informations. Sa mémoire est extensible jusqu'à 96 Go grâce à la technologie NVLink.   Avantages  Hautes performances : la Quadro RTX 8000 est dotée d'un processeur graphique puissant avec 5120 cœurs CUDA.  Prise en charge du lancer de rayons : le lancer de rayons accéléré par le matériel en temps réel vous permet de créer des images et des effets d'éclairage photoréalistes. Cela peut être utile lorsque vous travaillez avec la visualisation de données ou l'infographie dans le cadre de tâches d'apprentissage automatique.  Grande taille de mémoire : 48 Go de mémoire graphique GDDR6 offrent un espace de stockage suffisant pour les grands modèles et données d'apprentissage automatique.  Prise en charge des bibliothèques et des frameworks : le Quadro RTX 8000 est entièrement compatible avec les bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow, PyTorch, CUDA, cuDNN, etc.   Désavantages  Coût élevé : Quadro RTX 8000 est une pédale d'accélérateur graphique professionnelle, ce qui la rend assez chère par rapport aux autres cartes graphiques. Il est au prix de 8200 dollars.  RTX A6000Ada  Cette carte graphique offre la combinaison parfaite de performances, de prix et de faible consommation d'énergie, ce qui en fait la meilleure option pour les professionnels. Avec son architecture CUDA avancée et 48 Go de mémoire GDDR6, l'A6000 offre des performances élevées. La formation sur le RTX A6000 peut être effectuée avec des tailles de lots maximales.   Avantages  Haute performance : architecture Ada Lovelace, cœurs RT de troisième génération, cœurs tenseurs de quatrième génération et cœurs CUDA de nouvelle génération avec 48 Go de mémoire vidéo.  Grande taille de mémoire : les cartes graphiques NVIDIA RTX A6000 Ada sont équipées de 48 Go de mémoire, ce qui leur permet de travailler efficacement avec de grandes quantités de données lors de la formation de modèles.  Basse consommation énergétique.   Désavantages  Coût élevé : le RTX A6000 Ada coûte environ 6 800 $.  NVIDIA RTX A5000  Le RTX A5000 est basé sur l'architecture Ampère de NVIDIA et dispose de 24 Go de mémoire pour un accès rapide aux données et une formation accélérée des modèles d'apprentissage automatique. Avec 8192 cœurs CUDA et 256 cœurs tenseurs, la carte dispose d'une énorme puissance de traitement pour effectuer des opérations complexes.   Avantages  Haute performance : un grand nombre de cœurs CUDA et une bande passante mémoire élevée vous permettent de traiter de grandes quantités de données à grande vitesse.  Prise en charge de l'accélération matérielle de l'IA : la carte graphique RTX A5000 offre une accélération matérielle pour les opérations et les algorithmes liés à l'IA.  Grande taille de mémoire : la mémoire vidéo GDDR6 de 24 Go vous permet de travailler avec de grands ensembles de données et des modèles d'apprentissage automatique complexes.  Prise en charge des cadres d'apprentissage automatique : la carte graphique RTX A5000 s'intègre bien aux cadres d'apprentissage automatique populaires tels que TensorFlow et PyTorch. Il dispose de pilotes et de bibliothèques optimisés qui vous permettent de tirer parti de ses capacités pour le développement et la formation de modèles.   Désavantages  Consommation d'énergie et refroidissement : les cartes graphiques de cette classe consomment généralement une quantité importante d'énergie et génèrent beaucoup de chaleur q1. Pour utiliser efficacement le RTX A5000, vous devez assurer un refroidissement adéquat et disposer d'une alimentation électrique suffisante.  NVIDIA RTX 4090  Cette carte graphique offre des performances élevées et des fonctionnalités qui la rendent idéale pour alimenter la dernière génération de réseaux de neurones.   Avantages  Performances exceptionnelles : NVIDIA RTX 4090 est capable de traiter efficacement des calculs complexes et de grandes quantités de données, accélérant la formation des modèles d'apprentissage automatique.   Désavantages  Le refroidissement est l'un des principaux problèmes que les utilisateurs peuvent rencontrer lors de l'utilisation du NVIDIA RTX 4090. En raison de sa puissante dissipation thermique, la carte peut devenir extrêmement chaude et s'éteindre automatiquement pour éviter tout dommage. Cela est particulièrement vrai dans les configurations multi-cartes.  Limitations de configuration : la conception du GPU limite la possibilité d'installer davantage de cartes NVIDIA RTX 4090 sur une station de travail.  NVIDIA RTX 4080  Il s'agit d'une carte graphique puissante et efficace qui offre des performances élevées dans le domaine de l'intelligence artificielle. Avec ses hautes performances et son prix abordable, cette carte est un bon choix pour les développeurs qui cherchent à tirer le meilleur parti de leurs systèmes. Le RTX 4080 a une conception à trois emplacements, permettant d'installer jusqu'à deux GPU sur un poste de travail.   Avantages  Haute performance : la carte est équipée de 9728 cœurs NVIDIA CUDA pour un calcul haute performance dans les applications d'apprentissage automatique. Il comprend également des cœurs de tenseur et une prise en charge du lancer de rayons pour un traitement des données plus efficace.  La carte est au prix de 1 199 $, offrant aux individus et aux petites équipes une solution d'apprentissage automatique productive.   Désavantages  Limitation SLI : la carte ne prend pas en charge NVIDIA NVLink avec la fonctionnalité SLI, ce qui signifie que vous ne pouvez pas combiner plusieurs cartes en mode SLI pour optimiser les performances.  NVIDIA RTX 4070  Cette carte graphique est basée sur l'architecture Ada Lovelace de NVIDIA et dispose de 12 Go de mémoire pour un accès rapide aux données et une formation accélérée des modèles d'apprentissage automatique. Avec 7 680 cœurs CUDA et 184 cœurs tenseurs, la carte dispose d'une bonne puissance de traitement pour effectuer des opérations complexes. Un excellent choix pour tous ceux qui commencent tout juste à apprendre l'apprentissage automatique.   Avantages  Des performances suffisantes : 12 Go de mémoire et 7 680 cœurs CUDA vous permettent de gérer de grandes quantités de données.  Faible consommation : 200 W.  Le faible coût à 599 $.   Désavantages  Mémoire limitée : 12 Go de mémoire peuvent limiter la capacité de traiter de grandes quantités de données dans certaines applications d'apprentissage automatique.  Pas de prise en charge de NVIDIA NVLink et SLI : Les cartes ne prennent pas en charge la technologie NVIDIA NVLink pour combiner plusieurs cartes dans un système de traitement parallèle. Cela peut limiter l'évolutivité et les performances dans les configurations multicartes.  NVIDIA GeForce RTX 3090TI  Il s'agit d'un GPU de jeu qui peut également être utilisé pour l'apprentissage en profondeur. Le RTX 3090 TI permet des performances de pointe en simple précision (FP32) de 13 téraflops et est équipé de 24 Go de mémoire vidéo et de 10 752 cœurs CUDA.   Avantages  Haute performance : l'architecture Ampere et 10 752 cœurs CUDA vous permettent de résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique.  Accélération de l'apprentissage matériel : Le RTX 3090 TI prend en charge la technologie Tensor Cores, qui fournit une accélération matérielle des opérations du réseau neuronal. Cela peut considérablement accélérer le processus de formation des modèles d'apprentissage en profondeur.  Grande capacité de mémoire : avec 24 Go de mémoire GDDR6X, le RTX 3090 TI peut gérer de grandes quantités de données en mémoire sans avoir besoin d'opérations fréquentes de lecture et d'écriture sur le disque. Ceci est particulièrement utile lorsque vous travaillez avec de grands ensembles de données.   Désavantages  Consommation électrique : La carte graphique a une consommation électrique élevée (450W), ce qui nécessite une alimentation puissante. Cela peut entraîner des coûts supplémentaires et limiter l'utilisation de la carte graphique dans certains systèmes, en particulier lors de l'utilisation de plusieurs cartes en calcul parallèle.  Compatibilité et support : il peut y avoir des problèmes de compatibilité et d'incompatibilité avec certaines plates-formes logicielles et bibliothèques d'apprentissage automatique. Dans certains cas, des personnalisations spéciales ou des mises à jour logicielles peuvent être nécessaires pour prendre pleinement en charge la carte vidéo.  NVIDIA GeForce RTX 3080 TI  La RTX 3080 TI est une excellente carte de milieu de gamme qui offre d'excellentes performances et constitue un bon choix pour ceux qui ne veulent pas dépenser beaucoup d'argent en cartes graphiques professionnelles.   Avantages  Haute performance : le RTX 3080 dispose d'une architecture Ampere avec 8704 cœurs CUDA et 12 Go de mémoire GDDR6X, offrant une puissance de traitement élevée pour les tâches d'apprentissage automatique exigeantes.  Accélération de l'apprentissage matériel : la carte graphique prend en charge les cœurs Tensor, ce qui permet une accélération significative des opérations du réseau neuronal. Cela contribue à une formation plus rapide des modèles d'apprentissage en profondeur.  Il est relativement abordable à 1 499 $.  Ray Tracing et DLSS : le RTX 3080 prend en charge le Ray Tracing et le Deep Learning Super Sampling (DLSS) accélérés par le matériel. Ces technologies peuvent être utiles lors de la visualisation des résultats du modèle et fournir des graphiques de meilleure qualité.   Désavantages  La capacité de mémoire limitée, 12 Go, peut limiter la capacité à gérer de grandes quantités de données ou des modèles complexes qui nécessitent plus de mémoire.  Si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, vous aurez besoin d'une bonne unité de traitement graphique (GPU) pour commencer. Mais avec tant de types et de modèles différents sur le marché, il peut être difficile de savoir lequel vous convient le mieux.  Le choix du meilleur GPU pour l'apprentissage automatique dépend de vos besoins et de votre budget.    ou un serveur avec une   avec des cartes NVIDIA RTX 5500/5000/A4000 de qualité professionnelle.   sont également disponibles. La carte GPU est dédiée à la VM et ne peut pas être utilisée par d'autres clients. Les performances GPU des machines virtuelles correspondent aux performances GPU des serveurs dédiés. Louez des serveurs GPU avec déploiement instantané configuration personnalisée Des VPS avec des cartes GPU dédiées   Également publié   . ici

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