Как правильно выбрать видеокарту и максимально эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять параллельные вычисления. Один из главных факторов успешной работы с машинным обучением — это правильный выбор видеокарты, которая позволит максимально быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных и выполнять параллельные вычисления. Большинство задач машинного обучения, особенно тренировка глубоких нейронных сетей, требует интенсивной обработки матриц и тензоров. Отметим, что в последнее время все большую популярность набирают TPU, FPGA и специализированные AI-чипы. При выборе видеокарты для машинного обучения есть несколько ключевых характеристик, на которые следует обратить внимание: Вычислительная мощность: количество ядер/процессоров определяет параллельные вычислительные возможности видеокарты. Объем памяти GPU: большой объем позволяет эффективно работать с большими данными и сложными моделями. Поддержка специализированных библиотек: аппаратная поддержка таких библиотек, как CUDA или ROCm, ускоряет процесс обучения моделей. Поддержка высокой производительности: быстрая память и широкая шина памяти обеспечивают высокую производительность при обучении моделей. Совместимость с фреймворками машинного обучения: необходимо убедиться, что выбранная видеокарта полностью совместима с используемыми фреймворками и поддерживаемыми инструментами разработчика. Сегодня в области производства графических процессоров для машинного обучения лидирует компания NVIDIA. Оптимизированные драйверы и поддержка CUDA и cuDNN позволяет GPU от NVIDIA значительно ускорить вычисления.  Графические процессоры AMD хороши для игр, они менее распространены в области машинного обучения из-за ограниченной поддержки программного обеспечения и необходимости частых обновлений. Объем памяти (Гб) Тактовая частота, ГГц Peak FP32 TFLOPS Peak FP64 TFLOPS Ядра CUDA Тензорные ядра Ядра RT Пропускная способность памяти (Гб/с) Разрядность шины видеопамяти (бит) Максимальная мощность (Вт) NVLink Цена (USD) Цена (руб) Tesla V100 16/32 1,24 15.7 7.8 5120 640 - 900 4096 300 Только в модели для серверов c NVLink 14 447 От 860 000 Quadro RTX 8000 48 1,35 16.3 0.46 4608 576 72 672 384 360 2 Quadro RTX 8000 GPUs 8200 От 460 000 A100 40/80 1,41 19.5 9.7 7936 432 - 1555 5120 300 MIG 10000 От 1 050 000 A 6000 Ada 48 2,5 91.1 1.44 18176 568 142 768 384 300 есть 6800 От 700 000 RTX A 5000 24 1,62 27.8 0.86 8192 256 64 768 384 230 2x RTX A5000 2000 От 245 000 RTX 4090 24	 2,23 82.58 1.29 16384 512 128 1 008 384 450 нет 1599 От 138 000 RTX 4080 16	 2,21 48.74 0.76 9728 304 76 717 256 320 нет 1199 От 110 000 RTX 4070 12 1,92 29.15 0.45 7680	 184	 46 504 192 200 нет 599 От 80 000 RTX 3090 TI 24 1.56 40.00 0.62 10752	 336 84 1008 384 450 есть 2000 От 120 000 RTX 3080 TI 12 1,37 34.10 0.53 10240 320 80 912 384 350 нет 1499 От 85 000 GPU с тензорными ядрами, разработанный для работы с технологиями искусственного интеллекта, высокопроизводительными вычислениями (HPC) и задачами машинного обучения. Основанный на архитектуре NVIDIA Volta, Tesla V100 обеспечивает производительность в 125 триллионов операций с плавающей запятой в секунду (TFLOPS).  Плюсы: Высокая производительность: видеокарта Tesla V100 оснащена архитектурой Volta с 5120 ядрами CUDA, что обеспечивает очень высокую производительность при выполнении задач машинного обучения. Она способна обрабатывать большое количество данных и выполнять сложные вычисления с высокой скоростью. Большой объем памяти: 16 гигабайт памяти HBM2 позволяют эффективно обрабатывать большие объемы данных при обучении моделей, что особенно полезно при работе с крупными датасетами. Разрядность шины видеопамяти (4096 бит) позволяет обеспечить высокую скорость передачи данных между процессором и видеопамятью, улучшая производительность обучения и вывода моделей машинного обучения. Технологии глубокого обучения: видеокарта поддерживает различные технологии глубокого обучения, в том числе Tensor Cores, которые ускоряют вычисления с использованием операций с плавающей точкой. Это позволяет значительно снизить время обучения моделей и повысить их производительность. Гибкость и масштабируемость: Tesla V100 может использоваться как в настольных компьютерах, так и в серверных системах. Она поддерживает различные фреймворки машинного обучения, такие как TensorFlow, PyTorch, Caffe и другие, что обеспечивает гибкость в выборе инструментов для разработки и обучения моделей. Минусы: Высокая стоимость: NVIDIA Tesla V100 является профессиональным решением и имеет соответствующую цену. Ее стоимость (14 447 долларов) может быть довольно высокой для частных лиц или небольших команд машинного обучения.  Потребление энергии и охлаждение: видеокарта Tesla V100 потребляет значительное количество энергии и генерирует значительное количество тепла. Это может потребовать соответствующих мер по охлаждению в системе, а также привести к повышенным энергозатратам. Требования к инфраструктуре: для полноценного использования Tesla V100 необходима подходящая инфраструктура, в том числе мощный процессор и достаточное количество оперативной памяти. Обеспечивает производительность и гибкость, необходимые для машинного обучения. Работая на базе новейшей архитектуры NVIDIA Ampere, A100 обеспечивает до пятикратного повышения производительности обучения по сравнению с графическими процессорами предыдущего поколения. NVIDIA A100 поддерживает множество приложений и фреймворков для искусственного интеллекта.  Плюсы: Высокая производительность: большое количество ядер CUDA — 4608. Большой объем памяти: у видеокарты NVIDIA A100 — 40 ГБ памяти HBM2, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных при обучении моделей глубокого обучения. Поддержка технологии NVLink: эта технология позволяет объединять несколько видеокарт NVIDIA A100 в одну систему для выполнения параллельных вычислений, что повышает производительность и ускоряет обучение моделей. Минусы: Высокая стоимость: NVIDIA A100 является одной из самых мощных и производительных видеокарт на рынке, поэтому имеет высокую стоимость — 10 000 долларов.  Потребление энергии: использование видеокарты NVIDIA A100 требует значительного количества энергии. Это может привести к увеличению затрат на электроэнергию и требовать дополнительных мер предосторожности при развертывании в больших центрах обработки данных. Совместимость с программным обеспечением: видеокарта NVIDIA A100 требует соответствующего программного обеспечения и драйверов для оптимальной работы. Некоторые программы и фреймворки машинного обучения могут не полностью поддерживать эту конкретную модель видеокарты. Одна карта Quadro RTX 8000 способна визуализировать сложные профессиональные модели с реалистичными тенями, отражениями и преломлениями, предоставляя пользователям быстрый доступ к информации. При использовании технологии NVLink ее память можно расширить до 96 ГБ. Плюсы: Высокая производительность: Quadro RTX 8000 обладает мощным графическим процессором и 5120 ядрами CUDA. Поддержка технологии Ray Tracing: аппаратное ускорение трассировки лучей позволяет создавать фотореалистичные изображения и эффекты освещения. Это может быть полезным при работе с визуализацией данных или компьютерной графикой в рамках задач машинного обучения. Большой объем памяти: 48 ГБ графической памяти GDDR6 обеспечивают достаточное пространство для хранения больших моделей машинного обучения и данных. Поддержка библиотек и фреймворков: Quadro RTX 8000 полностью совместима с популярными библиотеками и фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow, PyTorch, CUDA, cuDNN и другими. Минусы: Высокая стоимость: Quadro RTX 8000 является профессиональным графическим ускорителе, что делает его достаточно дорогим в сравнении с другими видеокартами. Актуальная стоимость данной видеокарты составляет 8200 долларов.  Эта видеокарта предлагает идеальное сочетание производительности, цены и низкого энергопотребления, что делает его оптимальным вариантом для профессионалов. Благодаря передовой архитектуре CUDA и 48 ГБ памяти GDDR6, A6000 обеспечивает высокую производительность. Обучение на RTX A6000 может выполняться с максимальными размерами партий. Плюсы: Высокая производительность: архитектура Ada Lovelace, ядра RT третьего поколения, тензорные ядра четвертого поколения и ядра CUDA нового поколения с 48 ГБ видеопамяти. Большой объем памяти: видеокарты NVIDIA RTX A6000 Ada оснащена 48 ГБ памяти, что позволяет эффективно работать с большими объемами данных при обучении моделей. Низкое энергопотребление. Минусы: Высокая стоимость: RTX A6000 Ada стоит около 6800 долларов. RTX A5000 основана на архитектуре NVIDIA Ampere и оснащена 24 Гб памяти, что обеспечивает быстрый доступ к данным и ускоряет обучение моделей машинного обучения. Благодаря 8192 ядрам CUDA и 256 тензорным ядрам карта обладает огромной вычислительной мощностью, позволяющей выполнять сложные операции.  Плюсы: Высокая производительность: большое количество ядер CUDA и высокая пропускная способность памяти позволяют обрабатывать большие объемы данных с высокой скоростью. Поддержка аппаратного ускорения AI: видеокарта RTX A5000 предлагает аппаратное ускорение для операций и алгоритмов, связанных с искусственным интеллектом. Большой объем памяти: 24 ГБ GDDR6 видеопамяти позволяют работать с большими наборами данных и сложными моделями машинного обучения.  Поддержка фреймворков машинного обучения: видеокарта RTX A5000 хорошо интегрируется с популярными фреймворками машинного обучения, такими как TensorFlow и PyTorch. Она имеет оптимизированные драйверы и библиотеки, которые позволяют эффективно использовать ее возможности для разработки и обучения моделей. Минусы: Потребление энергии и охлаждение: видеокарты такого класса обычно потребляют значительное количество энергии и генерируют большое количество тепла во время работы. Для эффективного использования RTX A5000 необходимо обеспечить правильное охлаждение и иметь достаточную мощность блока питания. Эта видеокарта обладает высокой производительностью и функциями, которые делают ее идеальной для приведения в действие новейшего поколения нейронных сетей.  Плюсы: Выдающаяся производительность: NVIDIA RTX 4090 способна эффективно обрабатывать сложные вычисления и большие объемы данных, ускоряя процесс обучения моделей машинного обучения. Минусы: Охлаждение — одна из основных проблем, с которой пользователи могут столкнуться при использовании NVIDIA RTX 4090. Из-за мощного тепловыделения карта может нагреваться до критического уровня и автоматически отключаться для предотвращения повреждений. Это особенно актуально в многокартных конфигурациях. Ограничения в конфигурации: конструкция графического процессора ограничивает возможность установки большего количества карт NVIDIA RTX 4090 в рабочую станцию. Представляет собой мощную и эффективную графическую карту, обеспечивающую высокую производительность в области искусственного интеллекта. За счет высокой производительности и цены данная карта является хорошим выбором для разработчиков, желающих получить максимальную отдачу от своих систем. RTX 4080 имеет трехслотовый дизайн, что позволяет установить до двух графических процессоров в рабочем компьютере. Плюсы: Высокая производительность: карта оснащена 9728 ядрами NVIDIA CUDA, что обеспечивает высокую производительность вычислений в задачах машинного обучения. Также наличие тензорных ядер и поддержка трассировки лучей способствует более эффективной обработке данных. Стоимость карты — 1199 долларов, что позволяет получить производительное решение для машинного обучения частным лицам и небольшим командам. Минусы: Ограничение SLI: карта не поддерживает NVIDIA NVLink с функцией SLI, что означает, что нельзя объединять несколько таких карт в режиме SLI для увеличения производительности. Эта видеокарта создана на основе архитектуры NVIDIA Ada Lovelace и оснащена 12 Гб памяти, что обеспечивает быстрый доступ к данным и ускоряет обучение моделей машинного обучения. Благодаря 7680 ядрам CUDA и 184 тензорным ядрам карта обладает хорошей вычислительной мощностью, позволяющей выполнять сложные операции. Отличный выбор для всех, кто только начинает изучать машинное обучение. Плюсы: Высокая производительность: 12 Гб памяти и 7680 ядер CUDA позволяют работать с большими объемами данных. Низкое энергопотребление: 200 Вт. Низкая стоимость — 599 долларов. Минусы: Ограниченная память: 12 ГБ памяти ограничивают возможности обработки больших объемов данных в некоторых приложениях машинного обучения. Нет поддержки NVIDIA NVLink и SLI: карты не поддерживают технологию NVIDIA NVLink для объединения нескольких карт в системе параллельной обработки. Это может ограничить масштабируемость и производительность в многокартных конфигурациях. Это игровой GPU, который также может быть использован для глубокого обучения. RTX 3090 TI позволяет достичь пиковой производительности одинарной точности (FP32) в размере 13 терафлопсов, а также оснащен 24 ГБ видеопамяти и 10 752 ядрами CUDA. Плюсы: Высокая производительность: архитектура Ampere и 10 752 ядра CUDA позволяют решать сложные задачи машинного обучения. Ускорение аппаратного обучения: RTX 3090 TI поддерживает технологию Tensor Cores, которая обеспечивает аппаратное ускорение операций нейронной сети. Это может значительно ускорить процесс обучения моделей глубокого обучения. Большой объем памяти: с 24 Гб памяти GDDR6X RTX 3090 TI может обрабатывать большие объемы данных в памяти без необходимости частых операций чтения и записи на диск. Это особенно полезно при работе с крупными наборами данных. Минусы: Потребление энергии: видеокарта имеет высокое энергопотребление (450 Вт), что требует мощного блока питания. Это может повлечь дополнительные затраты и ограничить возможности использования видеокарты в некоторых системах, особенно в случае использования нескольких карт в параллельных вычислениях. Компатибельность и поддержка: возможны проблемы совместимости и несовместимости с некоторыми программными платформами и библиотеками машинного обучения. В некоторых случаях могут потребоваться специальные настройки или обновления программного обеспечения для полной поддержки видеокарты. RTX 3080 TI — отличная карта среднего уровня, которая обеспечивает высокую производительность и является хорошим выбором для тех, кто не хочет тратить большие суммы на профессиональные видеокарты. Плюсы: Высокая производительность: RTX 3080 оснащена архитектурой Ampere с 8704 ядрами CUDA и 12 ГБ памяти GDDR6X, что обеспечивает высокую вычислительную мощность для выполнения сложных задач машинного обучения. Ускорение аппаратного обучения: видеокарта поддерживает Tensor Cores, что позволяет получить значительное ускорение при выполнении операций нейронной сети. Это способствует более быстрому обучению моделей глубокого обучения. Относительно доступная цена — 1499 долларов. Ray Tracing и DLSS: RTX 3080 поддерживает аппаратное ускорение трассировки лучей (Ray Tracing) и Deep Learning Super Sampling (DLSS). Эти технологии могут быть полезными при визуализации результатов моделей и обеспечивают более высокое качество графики. Минусы: Ограниченный объем памяти — 12 ГБ, может ограничить возможности работы с большими объемами данных или сложными моделями, требующими больше памяти. Если вас интересует машинное обучение, вам понадобится хорошая видеокарта (GPU), чтобы приступить к работе. Но с таким разнообразием типов и моделей на рынке может быть сложно определить, какая из них подходит именно вам. Арендуйте выделенные и виртуальные GPU серверы с профессиональными графическими картами NVIDIA RTX A5000 / A4000 в надежных дата-центрах класса TIER III в Москве и Нидерландах. Принимаем оплату за услуги HOSTKEY в Нидерландах в рублях на счет российской компании. Оплата с помощью банковских карт, в том числе и картой МИР, банковского перевода и электронных денег.