Най-добрите графични процесори за AI и дълбоко обучение

Графичните карти са централни елементи в дълбокото обучение и изкуствен интелект. Тяхната изключително паралелна архитектура им позволява ефективно да извършват широкомащабните математически изчисления, необходими за дълбоко обучение и извод на невронни мрежи. Избирайки правилния графичен процесор, можете да изпитате значително влияние върху производителността. производителност на вашите AI приложения, особено когато използвате локални генеративни AI инструменти като Stable Diffusion. Ще проучим основните фактори при избора на GPU за AI и дълбоко обучение, както и ще прегледаме някои от най-добрите опции, налични на пазара днес.

Капацитет на паметта

Дълбоките невронни мрежи могат да имат милиони или дори милиарди параметри. Да тренирате и operaЗа тези масивни модели е необходимо да имате GPU, който има a голям капацитет на паметта. Препоръчват се поне 8 GB, като 16 GB или повече са идеални за по-сложни модели. С напредването на тези AI модели 8GB стават все по-недостатъчни, както се вижда с пускането на SDXL, тъй като много хора са имали проблеми с пускането му на 8GB GPU като RTX 3070.

Изчислителен капацитет

Броят на ядрата в GPU определя колко бързо може да извършва паралелни изчисления. За дълбоко обучение трябва да се стремите към минимум 3,000 CUDA ядра. Колкото повече ядра, толкова по-бързо е образуването.

Тензорни ядра

Специализирани ядра, проектирани специално за operaматрици за дълбоко обучение. The Тензорни ядра Те могат да осигурят до 9 пъти ускорение при натоварвания на AI в сравнение с обикновените CUDA ядра. Графичните процесори на NVIDIA, започващи с поколението Volta, включват тензорни ядра, които се превръщат в значителна точка за продажба с новите карти на NVIDIA, като се има предвид тяхната голяма стойност при изпълнение на AI приложения.

Софтуерна поддръжка

Графичните процесори на NVIDIA работят безпроблемно с всички основни рамки за дълбоко обучение като TensorFlow и PyTorch. Те също имат оптимизирани дълбоки CUDA невронни мрежови библиотеки за дейности като класификация на изображения, откриване на обекти и езикова обработка. С AMD карти често трябва да прескачате препятствия, за да накарате приложенията да работят правилно, а понякога има много малко налична поддръжка за AMD GPU.

Consumo de Energia

Графичните процесори с по-висока производителност изискват повече мощност, така че се уверете, че вашето захранване може да поддържа избрания от вас графичен процесор. Разсейването на топлината също е съображение за настройки с няколко GPU и Енергоемки графични процесори като RTX 4090. Тези карти могат да се нагреят много, така че проверете дали охладителната система на вашия компютър е подходяща!

Presupuesto

По-висок капацитет на паметта, повече CUDA ядра и специализиран хардуер като Tensor Cores идват с по-висока цена. В зависимост от вашата ситуация, може да искате да намерите здравословен баланс между висококачествени и бюджетни карти.

Бъдеща защита

Бъдещата защита се отнася до гарантиране, че вашият GPU ще остане актуален и ще издържи поне няколко години надолу по пътя. Най-важният фактор, който трябва да имате предвид тук, вероятно е специалната VRAM на GPU. Докато 8GB се смяташе за достатъчно преди няколко години, става все по-трудно да се управляват AI модели с 8GB GPU. За да защитите системата си в бъдеще, вероятно ще искате да имате поне 12GB VRAM поне

Препоръки за GPU за задълбочено обучение с бюджет

Въз основа на нашите констатации, ето някои от графичните процесори с най-добра стойност за парите, за да започнете с дълбоко обучение и AI:

• NVIDIA RTX3060 – Има 12GB GDDR6 памет и 3,584 CUDA ядра. Една от най-популярните опции за начално ниво за домашни AI проекти. 12GB VRAM е предимство дори пред версията Ti, въпреки че получавате по-малко CUDA ядра.
• NVIDIA RTX 3060 Ti – С 8 GB GDDR6 памет и 4,864 CUDA ядра, той предлага страхотна производителност на достъпна цена. Tensor Cores ви позволяват да превъзхождате работните натоварвания на AI. Въпреки това, 8GB VRAM е основен ограничаващ фактор, поради което препоръчваме този GPU само ако е една от малкото налични опции.
• AMD Radeon RX 6700 XT – По-евтина алтернатива на AMD с 12 GB памет и 2,560 поточни процесора. Това е добър избор за дълбоко обучение с ограничен бюджет, въпреки че липсата на поддръжка за някои AI рамки може да е недостатък.
• NVIDIA RTX4070 – От най-новите 40 серии графични процесори на NVIDIA, RTX 4070 предлага 12 GB памет и 5,888 ядра за подобрена производителност спрямо 3060. Ако можете да намерите това на цена, подобна на 3060, определено си заслужава надстройката.

Препоръки за графични процесори от висок клас за дълбоко обучение

За по-напреднали потребители, желаещи да инвестират в премиум хардуер, тези графични процесори предлагат невероятни AI възможности и ще се справят с AI изображения дори с мощни модели като SDXL:

• NVIDIA RTX4080 – Потребителски GPU от висок клас с 16 GB GDDR6X памет и 9,728 CUDA ядра, осигуряващи елитна производителност. Този GPU се справя много добре със SDXL, генерирайки 1024x1024 изображения само за няколко секунди.
• NVIDIA RTX4090 – Най-мощният графичен процесор за игри, произвеждан някога до 2023 г., с 24 GB GDDR6X памет и 16,384 4080 CUDA ядра. Това е прекалено много за повечето домашни потребители, но предлага подобрена производителност спрямо 5, благодарение на огромния брой допълнителни ядра. Тази карта също е вероятно да ви защити в бъдеще за поне XNUMX години или повече.
• NVIDIA A6000 – Оптимизиран за AI професионална работна станция GPU с 48 GB памет и 10,752 XNUMX CUDA ядра. Изключително скъп, но предлага окончателна производителност за тези без бюджетни ограничения.
• NVIDIA H100 – Изцяло нов графичен процесор за център за данни за 2022 г., използващ Hopper архитектурата на NVIDIA. До 80GB HBM3 памет и впечатляващите 78 милиарда транзистора. Скоро се очаква нова версия със 120GB памет. Не е предназначен за потребители и е много скъп.

Използване на графични процесори за генериране на изображения с изкуствен интелект

Тези графични процесори са чудесни за работа с AI инструменти за изображения като Stable Diffusion. С достатъчно капацитет на VRAM и CUDA ядра можете бързо да генерирате подробни AI изображения:

• Изберете поне RTX 3060 или RX 6700 XT, за да управлявате удобно Stable Diffusion за изображения до разделителна способност 512x512.
• RTX 4070 или RTX 4080 ще ви позволи да генерирате по-големи 1024x1024 изображения по-бързо със стабилна дифузия и ще можете да управлявате SDXL модели без проблеми.
• За най-високо качество 2048x2048 изображения с изкуствен интелект, RTX 4090 предлага невероятна производителност, но също така идва и със солидна цена.
• Уверете се, че използвате графичен процесор с поне 10 GB VRAM за изображения с изкуствен интелект с висока разделителна способност, в противен случай може да останете без памет.
• По-бързите CUDA ядра драстично ще намалят времето за AI изображения. Например, RTX 4090 може да изобразява изображения повече от 5 пъти по-бързо от RTX 3060 в Stable Diffusion.