Выбор видеокарты для машинного обучения и нейросетей

Машинное обучение – это одна из самых требовательных задач для рабочего компьютера. Наибольшей нагрузке подвергается видеокарта, так как почти все алгоритмы ИИ обрабатываются не центральным, а графическим процессором. Именно от видеокарты будет зависеть качество работы и скорость обучения алгоритмов. Поэтому очень важно правильно выбрать графический ускоритель. Сегодня мы расскажем, на какие параметры нужно смотреть при покупке видеокарты для машинного обучения.

Почему для машинного обучения не подходят видеокарты AMD

Ускорители AMD отлично подходят для гейминга без трассировки лучей или видеомонтажа. У них большой объем видеопамяти, мощные графические процессоры и приемлемые цены. Видеокарты AMD выгоднее ускорителей NVIDIA по соотношению цены и мощности. Однако с машинным обучением они справляются довольно плохо.

У видеокарт AMD очень слабые тензорные ядра – модули, которые используются для перемножения матриц данных и ускорения обработки алгоритмов ИИ. Тензорные ядра в графических ускорителях NVIDIA намного производительнее. Также видеокарты AMD не поддерживают многие технологии, без которых не обойтись при работе с машинным обучением, и оптимизация их драйверов сильно уступает решениям от NVIDIA.

Какую выбрать видеокарту для машинного обучения

Смотрите на два параметра:

• поколение;
• объем видеопамяти.

Чем современнее поколение, тем больше функций, технологий и алгоритмов поддерживает графический ускоритель. Видеокарты старых поколений могут стоить дешевле, но прежде чем их выбирать, решите, готовы ли вы отказаться от поддержки некоторых технологий. Если какие-то функции в новых видеокартах вам не нужны, можно сэкономить и взять графический ускоритель старого поколения.

Чем больше объем видеопамяти, тем быстрее обучаются алгоритмы. Для работы с простыми моделями хватит видеокарты с 16 Гб памяти, но для работы со сложными алгоритмами и большим объемом данных потребуется 24 Гб и больше.

Не забывайте, что вы всегда можете взять несколько ускорителей, чтобы увеличить объем памяти. То есть вместо того чтобы покупать дорогой ускоритель, например, NVIDIA TESLA H100 c 80 Гб памяти, намного выгоднее взять несколько NVIDIA GeForce RTX 4090 с 24 Гб памяти. В этом случае вы не потеряете мощность и хорошо сэкономите.

Что будет, если выбрать слабую видеокарту для машинного обучения

Если поставить в ПК бюджетную видеокарту с небольшим объемом видеопамяти, например, NVIDIA GeForce RTX 4060, скорость обучения моделей очень сильно снизится. Это не значит, что заниматься ИИ у вас не получится, просто на создание алгоритмов у вас будет уходить много времени. Как раз для повышения скорости обучения в рабочие станции и устанавливают дорогие видеокарты с большим объемом видеопамяти.

Выбор видеокарты для машинного обучения: итоги

При покупке видеокарты для ИИ, смотрите на:

• Поколение. Чем современнее ускоритель, тем больше технологий он поддерживает.
• Объем видеопамяти. Чем больше памяти, тем быстрее будут обучаться модели.

Компьютеры для машинного обучения и нейронных сетей HYPERPC

Компьютеры HYPERPC оснащены самыми современными графическими ускорителями, включая передовые модели NVIDIA, и предлагают широкий выбор конфигураций, что позволяет подбирать решения под любые потребности — от работы с простыми моделями до обучения сложных сетей с огромными объемами данных.

Рабочие станции HYPERPC обеспечивают стабильную и быструю работу даже при многодневных вычислениях. Они легко справляются с самыми требовательными задачами благодаря большому объему видеопамяти и поддержке новейших технологий для ускорения вычислений. Выбирая HYPERPC, вы получаете инструмент, который поможет вам раскрыть потенциал машинного обучения, сократить время на обучение моделей и добиться высоких результатов в кратчайшие сроки!