As 10 principais placas gráficas otimizadas para aprendizado de máquina

Introdução

Um dos principais fatores para o aprendizado de máquina bem-sucedido é escolher a placa gráfica certa que permitirá processar grandes quantidades de dados e realizar cálculos paralelos da forma mais rápida e eficiente possível. A maioria das tarefas de aprendizado de máquina, especialmente o treinamento de redes neurais profundas, requer processamento intensivo de matrizes e tensores. Observe que TPUs, FPGAs e chips de IA especializados vêm ganhando popularidade recentemente.

Quais características da placa gráfica são importantes para realizar o aprendizado de máquina?

Ao escolher uma placa gráfica para aprendizado de máquina, há alguns recursos importantes a serem observados:

• Poder de computação: o número de núcleos/processadores determina as capacidades de processamento paralelo da placa gráfica.
• Memória GPU: grande capacidade permite trabalhar de forma eficiente com grandes dados e modelos complexos.
• Suporte para bibliotecas especializadas: o suporte de hardware para bibliotecas como CUDA ou ROCm acelera o treinamento do modelo.
• Suporte de alto desempenho: memória rápida e amplo barramento de memória fornecem alto desempenho para treinamento de modelo.
• Compatibilidade com estruturas de aprendizado de máquina: você deve garantir que a placa gráfica selecionada seja totalmente compatível com as estruturas necessárias e com as ferramentas de desenvolvedor compatíveis.

A NVIDIA é líder em GPUs de aprendizado de máquina hoje. Drivers otimizados e suporte para CUDA e cuDNN permitem que as GPUs NVIDIA acelerem significativamente a computação.

As GPUs AMD são boas para jogos e são menos comuns em aprendizado de máquina devido ao suporte limitado de software e à necessidade de atualizações frequentes.

Benchmarks de GPU para aprendizado de máquina

NVIDIA Tesla V100

Uma GPU tensor-core projetada para inteligência artificial, computação de alto desempenho (HPC) e aplicativos de aprendizado de máquina. Baseado na arquitetura NVIDIA Volta, o Tesla V100 oferece 125 trilhões de operações de ponto flutuante por segundo (TFLOPS).

Vantagens

• Alto desempenho: Tesla V100 apresenta arquitetura Volta com 5120 núcleos CUDA para desempenho muito alto em tarefas de aprendizado de máquina. Ele pode processar grandes quantidades de dados e realizar cálculos complexos em alta velocidade.
• Grande capacidade de memória: 16 gigabytes de memória HBM2 permitem o processamento eficiente de grandes quantidades de dados ao treinar modelos, o que é especialmente útil para grandes conjuntos de dados. O barramento de memória de vídeo de 4096 bits permite altas taxas de transferência de dados entre o processador e a memória de vídeo, melhorando o treinamento e o desempenho de saída dos modelos de aprendizado de máquina.
• Aprendizado profundo: a placa gráfica oferece suporte a uma variedade de tecnologias de aprendizado profundo, incluindo Tensor Cores, que aceleram a computação usando operações de ponto flutuante. Isso reduz significativamente o tempo de treinamento do modelo e melhora o desempenho do modelo.
• Flexibilidade e escalabilidade: Tesla V100 pode ser usado em sistemas de desktop e servidor. Ele oferece suporte a várias estruturas de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch, Caffe e outras, o que fornece flexibilidade na escolha de ferramentas para desenvolvimento e treinamento de modelos.

Desvantagens

• Alto custo: NVIDIA Tesla V100 é uma solução profissional e tem um preço adequado. Seu custo (US$ 14.447) pode ser bastante alto para indivíduos ou pequenas equipes de aprendizado de máquina.
• Consumo de energia e resfriamento: a placa gráfica Tesla V100 consome uma quantidade significativa de energia e gera uma quantidade significativa de calor. Isso pode exigir medidas de resfriamento apropriadas em seu sistema e pode resultar em maior consumo de energia.
• Requisitos de infraestrutura: Para utilizar totalmente o Tesla V100, é necessária uma infraestrutura adequada, incluindo um processador poderoso e RAM suficiente.

NVIDIA A100

Oferece o desempenho e a flexibilidade necessários para o aprendizado de máquina. Alimentado pela mais recente arquitetura NVIDIA Ampere, o A100 oferece até cinco vezes o desempenho de aprendizado das GPUs da geração anterior. A NVIDIA A100 oferece suporte a uma variedade de aplicativos e estruturas de inteligência artificial.

Vantagens

• Alto desempenho: um grande número de núcleos CUDA - 4608.
• Grande tamanho de memória: a placa gráfica NVIDIA A100 possui 40 GB de memória HBM2, permitindo lidar com eficiência com grandes quantidades de dados ao treinar modelos de aprendizado profundo.
• Suporta a tecnologia NVLink: Esta tecnologia permite que várias placas gráficas NVIDIA A100 sejam combinadas em um único sistema para realizar computação paralela, o que melhora o desempenho e acelera o treinamento do modelo.

Desvantagens

• Alto custo: A NVIDIA A100 é uma das placas gráficas mais poderosas e de alto desempenho do mercado, por isso tem um preço alto de $ 10.000.
• Consumo de energia: usar a placa gráfica NVIDIA A100 requer uma quantidade significativa de energia. Isso pode resultar em custos de energia mais altos e pode exigir precauções adicionais quando implantado em grandes centros de dados.
• Compatibilidade de software: A placa de vídeo NVIDIA A100 requer software e drivers apropriados para desempenho ideal. Alguns programas e estruturas de aprendizado de máquina podem não oferecer suporte total a esse modelo específico.

NVIDIA Quadro RTX 8000

Uma única placa Quadro RTX 8000 pode renderizar modelos profissionais complexos com sombras, reflexos e refrações realistas, dando aos usuários acesso rápido às informações. Sua memória é expansível até 96GB usando a tecnologia NVLink.

Vantagens

• Alto desempenho: a Quadro RTX 8000 possui uma poderosa GPU com 5120 núcleos CUDA.
• Suporte para Ray Tracing: Ray Tracing acelerado por hardware em tempo real permite criar imagens fotorrealistas e efeitos de iluminação. Isso pode ser útil ao trabalhar com visualização de dados ou gráficos de computador como parte de tarefas de aprendizado de máquina.
• Grande tamanho de memória: 48 GB de memória gráfica GDDR6 fornecem amplo espaço de armazenamento para grandes modelos e dados de aprendizado de máquina.
• Suporte a bibliotecas e estruturas: a Quadro RTX 8000 é totalmente compatível com bibliotecas e estruturas populares de aprendizado de máquina, como TensorFlow, PyTorch, CUDA, cuDNN e muito mais.

Desvantagens

• Alto custo: a Quadro RTX 8000 é um acelerador gráfico profissional, o que a torna bastante cara em comparação com outras placas gráficas. Tem um preço de 8200 dólares.

RTX A6000 Ada

Esta placa gráfica oferece a combinação perfeita de desempenho, preço e baixo consumo de energia, tornando-a a melhor opção para profissionais. Com sua arquitetura CUDA avançada e 48 GB de memória GDDR6, o A6000 oferece alto desempenho. O treinamento no RTX A6000 pode ser realizado com tamanhos máximos de lote.

Vantagens

• Alto desempenho: arquitetura Ada Lovelace, núcleos RT de terceira geração, núcleos tensor de quarta geração e núcleos CUDA de próxima geração com 48 GB de memória de vídeo.
• Grande tamanho de memória: as placas gráficas NVIDIA RTX A6000 Ada são equipadas com 48 GB de memória, permitindo que trabalhem de forma eficiente com grandes quantidades de dados ao treinar modelos.
• Baixo consumo de energia.

Desvantagens

• Custo alto: a RTX A6000 Ada custa cerca de US$ 6.800.

NVIDIA RTX A5000

O RTX A5000 é baseado na arquitetura Ampere da NVIDIA e possui 24 GB de memória para acesso rápido a dados e treinamento acelerado de modelos de aprendizado de máquina. Com 8192 núcleos CUDA e 256 núcleos tensores, a placa possui um tremendo poder de processamento para realizar operações complexas.

Vantagens

• Alto desempenho: um grande número de núcleos CUDA e alta largura de banda de memória permitem processar grandes quantidades de dados em alta velocidade.
• Suporte de aceleração de hardware AI: a placa gráfica RTX A5000 oferece aceleração de hardware para operações e algoritmos relacionados a AI.
• Grande tamanho de memória: a memória de vídeo GDDR6 de 24 GB permite que você trabalhe com grandes conjuntos de dados e modelos complexos de aprendizado de máquina.
• Suporte para estruturas de aprendizado de máquina: a placa de vídeo RTX A5000 se integra bem com estruturas de aprendizado de máquina populares, como TensorFlow e PyTorch. Ele tem drivers e bibliotecas otimizados que permitem que você aproveite seus recursos para desenvolvimento e treinamento de modelos.

Desvantagens

Consumo de energia e refrigeração: as placas gráficas desta classe costumam consumir uma quantidade significativa de energia e gerar muito calor q1. Para utilizar o RTX A5000 com eficiência, você precisa garantir o resfriamento adequado e ter uma fonte de alimentação suficiente.

NVIDIA RTX 4090

Esta placa gráfica oferece alto desempenho e recursos que a tornam ideal para alimentar a última geração de redes neurais.

Vantagens

• Desempenho excepcional: NVIDIA RTX 4090 é capaz de processar com eficiência cálculos complexos e grandes quantidades de dados, acelerando o treinamento de modelos de aprendizado de máquina.

Desvantagens

• O resfriamento é um dos principais problemas que os usuários podem encontrar ao usar a NVIDIA RTX 4090. Devido à sua poderosa dissipação de calor, a placa pode ficar extremamente quente e desligar automaticamente para evitar danos. Isso é especialmente verdadeiro em configurações com vários cartões.
• Limitações de configuração: o design da GPU limita a capacidade de instalar mais placas NVIDIA RTX 4090 em uma estação de trabalho.

NVIDIA RTX 4080

É uma placa gráfica poderosa e eficiente que oferece alto desempenho no campo da inteligência artificial. Com seu alto desempenho e preço acessível, esta placa é uma boa escolha para desenvolvedores que buscam obter o máximo de seus sistemas. O RTX 4080 possui um design de três slots, permitindo que até duas GPUs sejam instaladas em uma estação de trabalho.

Vantagens

• Alto desempenho: a placa é equipada com 9728 núcleos NVIDIA CUDA para computação de alto desempenho em aplicativos de aprendizado de máquina. Ele também possui núcleos tensores e suporte para rastreamento de raios para um processamento de dados mais eficiente.
• O cartão custa US$ 1.199, oferecendo a indivíduos e pequenas equipes uma solução produtiva de aprendizado de máquina.

Desvantagens

• Limitação SLI: A placa não suporta NVIDIA NVLink com funcionalidade SLI, o que significa que você não pode combinar várias placas no modo SLI para maximizar o desempenho.

NVIDIA RTX 4070

Esta placa gráfica é baseada na arquitetura Ada Lovelace da NVIDIA e possui 12 GB de memória para acesso rápido a dados e treinamento acelerado de modelos de aprendizado de máquina. Com 7.680 núcleos CUDA e 184 núcleos tensores, a placa possui bom poder de processamento para realizar operações complexas. Uma ótima opção para quem está apenas começando a aprender aprendizado de máquina.

Vantagens

• Desempenho suficiente: 12 GB de memória e 7.680 núcleos CUDA permitem lidar com grandes quantidades de dados.
• Baixo consumo de energia: 200 W.
• O baixo custo em $ 599.

Desvantagens

• Memória limitada: 12 GB de memória podem limitar a capacidade de processar grandes quantidades de dados em alguns aplicativos de aprendizado de máquina.
• Sem suporte para NVIDIA NVLink e SLI: as placas não suportam a tecnologia NVIDIA NVLink para combinar várias placas em um sistema de processamento paralelo. Isso pode limitar a escalabilidade e o desempenho em configurações com várias placas.

NVIDIA GeForce RTX 3090TI

Esta é uma GPU para jogos que também pode ser usada para aprendizado profundo. O RTX 3090 TI permite desempenho de precisão única de pico (FP32) de 13 teraflops e é equipado com 24 GB de memória de vídeo e 10.752 núcleos CUDA.

Vantagens

• Alto desempenho: a arquitetura Ampere e 10.752 núcleos CUDA permitem que você resolva problemas complexos de aprendizado de máquina.
• Aceleração de aprendizado de hardware: o RTX 3090 TI oferece suporte à tecnologia Tensor Cores, que fornece aceleração de hardware de operações de rede neural. Isso pode acelerar significativamente o processo de treinamento de modelos de aprendizado profundo.
• Grande capacidade de memória: com 24 GB de memória GDDR6X, o RTX 3090 TI pode lidar com grandes quantidades de dados na memória sem a necessidade de operações frequentes de leitura e gravação no disco. Isso é especialmente útil ao trabalhar com grandes conjuntos de dados.

Desvantagens

• Consumo de energia: A placa gráfica tem um alto consumo de energia (450W), o que requer uma fonte de alimentação potente. Isso pode gerar custos adicionais e limitar o uso da placa gráfica em alguns sistemas, especialmente ao usar várias placas em computação paralela.
• Compatibilidade e suporte: pode haver problemas de compatibilidade e incompatibilidade com algumas plataformas de software e bibliotecas de aprendizado de máquina. Em alguns casos, personalizações especiais ou atualizações de software podem ser necessárias para oferecer suporte total à placa de vídeo.

NVIDIA GeForce RTX 3080TI

A RTX 3080 TI é uma ótima placa intermediária que oferece ótimo desempenho e é uma boa opção para quem não quer gastar muito dinheiro com placas gráficas profissionais.

Vantagens

• Alto desempenho: o RTX 3080 possui arquitetura Ampere com 8704 núcleos CUDA e 12 GB de memória GDDR6X, fornecendo alto poder de processamento para tarefas exigentes de aprendizado de máquina.
• Aceleração de Aprendizagem de Hardware: A placa gráfica suporta Tensor Cores, o que permite uma aceleração significativa nas operações de rede neural. Isso contribui para um treinamento mais rápido de modelos de aprendizado profundo.
• É relativamente acessível em $ 1.499.
• Ray Tracing e DLSS: O RTX 3080 suporta Ray Tracing acelerado por hardware e Deep Learning Super Sampling (DLSS). Essas tecnologias podem ser úteis ao visualizar os resultados do modelo e fornecer gráficos de alta qualidade.

Desvantagens

• A capacidade de memória limitada, 12 GB, pode limitar a capacidade de lidar com grandes quantidades de dados ou modelos complexos que requerem mais memória.

Se você estiver interessado em aprendizado de máquina, precisará de uma boa unidade de processamento gráfico (GPU) para começar. Mas com tantos tipos e modelos diferentes no mercado, pode ser difícil saber qual é o ideal para você.

Escolher a melhor GPU para aprendizado de máquina depende de suas necessidades e orçamento.

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