据 JPR 称，GPU 市场预计到 2025 年将到达 33.18 亿台 ，年增长率为 3.5%。该统计数据清楚 地表明，比年 来 GPU 在呆板 学习中的利用 有所发展。深度学习（呆板 学习的一个子集）必要 处理 惩罚 海量数据、神经网络、并行盘算 和大量矩阵的盘算 。全部 这些方法都利用 处理 惩罚 大量数据并将其转换为可用软件的算法。这必要 利用 图形卡举行 处理 惩罚 ，以通过深度学习和神经网络实行 这些任务 。GPU 在这里发挥作用 。利用 GPU ，您可以分解复杂的任务 并同时实行 多项操纵 。别的 ，GPU 是开辟 深度学习的抱负 选择和人工智能模子 ，由于 它们可以同时处理 惩罚 大量盘算 。
额外相识 ：深度学习 、呆板 学习怎样 办理 硬件设置 题目 ？
深度学习和呆板 学习对算力的要求比力 高 ，工作站的本钱 一样平常 是几万到几十万的费用，且硬件资源淹灭 高，如今 有云端办理 方案 ，可以实行 利用 赞奇云工作站 。
赞奇连合 华为，基于华为云桌面 Workspace 本领 打造的超高清计划 师云工作站，即开即用 ，根据需求选择设置 ，在云端高效举行 深度学习盘算 ，拥有专业级显卡、超大内存等多种呆板 设置 。呆板 显卡更新及时 ，提供高配机型 ，海量资源可按需选择，内置软件中心 ，根据需求选择本身 必要 利用 的软件举行 安装。
移动办公 ；假造 化技能 ，智能移动办公，随时随地访问数据，
高效便捷数据安全 ：会合 化的数据存储模式 ，同一 的数据备份机制， 全方位保障数据
存储安全弹性资产 ：冷热数据分开存储，已完成的项目资源备份至 冷存储 ，开释 本地 空间给当前举行 中的项目
顶尖设置 ：赞奇云工作站机型保持行业领先设置 ，快速摆设 软件，高效盘算 ，满意 项目算力需求
付费机动 ：呆板 按需利用 ，即开即用，镌汰 采购呆板 的投入本钱
什么是用于呆板 学习的 GPU？
GPU（图形处理 惩罚 单位 ）是一种逻辑芯片，可在表现 图像、视频或游戏上渲染图形 。GPU 偶然 也称为处理 惩罚 器或图形卡。GPU 用于差别 范例 的工作 ，比方 视频编辑 、游戏、计划 程序和呆板 学习。因此，它们非常得当 计划 师、开辟 职员 或任何寻求高质量视觉结果 的人 。
但是，可以找到集成到主板或显卡子板中的 GPU。最初 ，显卡只能在高设置 电脑上利用 。但是本日 ，大多数台式电脑都利用 带有 GPU 的独立显卡，而不是内置在主板中的显卡以进步 性能。
什么 GPU 在呆板 学习方面优于 CPU？
在呆板 学习方面 ，纵然 黑白 常根本 的 GPU 也优于 CPU 。但为什么会如许 ？
当涉及到深度神经网络时，GPU 比 CPU 提供了显着的加快 。
GPU 的盘算 速率 比 CPU 快。这是由于 它们是并行盘算 的抱负 选择，可以同时实行 多项任务 。同时 ，CPU 实行 次序 任务 。别的 ，GPU 是人工智能盘算 和深度学习应用的抱负 选择。
由于数据科学模子 练习 基于简单 的矩阵运算，因此可以安全地将 GPU 用于深度学习 。
GPU 可以实行 很多 并行盘算 并进步 屏幕上图像的质量。
GPU 组装了很多 专门的内核来处理 惩罚 巨大 的数据集并提供强大 的性能。
与 CPU 用于缓存和流控制的 GPU 相比 ，GPU 用于算术逻辑的晶体管更多 。
深度学习 GPU 在单个芯片上提供高性能盘算 本领 ，同时支持TensorFlow 和 PyTorch等当代 呆板 学习框架，险些 无需设置。
用于呆板 学习的 GPU 怎样 工作？
图形处理 惩罚 单位 (GPU) 专为图形处理 惩罚 而构建，这必要 并行运行复杂的数学盘算 才华 在屏幕上表现 图像。GPU 从 CPU 吸取 图像多少 、颜色和纹理等图形信息 ，并实行 它们以在屏幕上绘制图像 。因此，这就是 GPU 在屏幕上渲染图像的方式。这个按照指令在屏幕上创建终极 图像的完备 过程称为渲染。
比方 ，视频图形由多边形坐标构成 ，这些坐标转换为位图，然后转换为屏幕上表现 的信号。这种转换必要 图形处理 惩罚 单位 (GPU) 的强大 处理 惩罚 本领 ，这使得 GPU 在呆板 学习、人工智能和其他必要 复杂盘算 的深度学习任务 中非常有效 。
为什么利用 GPU 举行 呆板 学习？
下一个要答复 的最紧张 的题目 是为什么利用 GPU 举行 呆板 学习大概 为什么 GPU 更得当 呆板 学习？请细致 阅读 ，找出答案！
深度学习的概念涉及复杂的盘算 任务 ，比方 练习 深度神经网络、利用 矩阵盘算 的数学建模以及处理 惩罚 3D 图形。全部 这些深度学习任务 都必要 选择一个相称 强大 的 GPU。
与众差别 的GPU不但 有助于得到 高质量的图像，还可以进步 CPU的服从 并得到 出色 的性能 。因此 ，投资高质量的 GPU 是加快 模子 练习 过程的最佳方式。
另一方面，GPU 具有专用视频 RAM (VRAM)，可为海量数据集提供所需的内存带宽 ，同时为差别 的操纵 开释 CPU 时间。它们还使您可以或许 通过在处理 惩罚 器集群之间分别 练习 任务 并同时实行 盘算 操纵 来并行化练习 任务 。
GPU 可以实行 呆板 学习中涉及的同步盘算 。同样紧张 的是要留意 ，您不必要 GPU 来学习呆板 学习或深度学习。仅当您想在处理 惩罚 复杂模子 、巨大 数据集和大量图像时加快 速率 时，它们才是必不可少的 。
如作甚 呆板 学习选择最佳 GPU
随着 GPU 范畴 的快速发展，市场上提供了各种选项来满意 计划 师和数据科学家的需求。因此 ，在购买用于呆板 学习的 GPU 之前，必须牢记几个因素。
为呆板 学习选择 GPU 时要思量 的因素
兼容性
GPU 与您的盘算 机或条记 本电脑的兼容性应该是您最关心的题目 。您装备 的 GPU 性能是否精良 ？您还可以查抄 深度学习应用程序的表现 端口和电缆。
内存容量
选择用于呆板 学习的 GPU 的第一个也是最紧张 的要求是更多的 RAM。深度学习必要 强大 的 GPU 内存容量。比方 ，利用 长视频作为练习 数据集的算法必要 具有更大内存的 GPU 。与此相比 ，底子 练习 数据集在内存较少的云 GPU 上有效 运行。
内存带宽
大型数据集必要 大量内存带宽，而 GPU 大概 会提供这些带宽。这是由于 GPU 中的独立视频 RAM (VRAM)，它可以让您节流 CPU 内存用于其他用途 。
GPU的互连本领
毗连 多个 GPU 的本领 与您的可扩展性和分布式练习 战略 密切相干 。因此 ，在选择用于呆板 学习的 GPU 时，应该思量 哪些 GPU 单位 可以互连。
TDP值
正如 TDP 值所示，GPU 偶然 会过热 。当它们必要 更多的电力来运行时 ，它们可以更快地升温，因此有须要 将 GPU 保持在较低的温度。
处理 惩罚 器
Steam 处理 惩罚 器，也称为 CUDA 内核 ，实用 于专业玩家和深度学习。具有高 CUDA 内核的 GPU 可进步 深度学习应用程序的工作服从 。
影响 GPU 用于呆板 学习的算法因素
当谈到 GPU 利用 时，算法因素同样紧张 ，必须加以思量 。下面列出了在多个 GPU 上扩展算法时必要 思量 的三个因素：
数据并行
必须思量 您的算法必要 处理 惩罚 多少数据。假如 数据集很大，所选的 GPU 应该可以或许 在多 GPU 练习 中高效运行 。假如 数据集很大 ，您必须确保服务器可以与存储组件快速通讯 以实现有效 的分布式练习 。
内存利用
对于 GPU 利用 ，您必须思量 的另一个紧张 因素是练习 数据集的内存要求。比方 ，利用 长视频或医学图片作为练习 数据集的算法必要 具有大内存的 GPU。另一方面 ，用于根本 猜测 的简单 练习 数据集必要 较少的 GPU 内存即可工作 。
显卡性能
模子 的性能也会影响 GPU 的选择。比方 ，通例 GPU 用于开辟 和调试。模子 微调必要 强大 而强大 的 GPU，以加快 练习 时间并镌汰 等待 时间 。
市场上最好的呆板 学习 GPU
那么 ，是什么让 GPU 成为呆板 学习的抱负 之选？这是由于多种缘故起因 。GPU 计划 用于并行实行 多项盘算 ，这对于深度学习算法的高度并行特性非常有效 。它们还包罗 大量内存，这对于必要 大量数据的深度学习模子 很有效 。
同样紧张 的是要留意 ，除非有专门的处理 惩罚 云，否则大规模操纵 很少购买 GPU。运行呆板 学习工作负载的构造 反而会得到 针对高性能盘算 优化的云空间。
GPU 市场有两个重要 参加 者：AMD 和 Nvidia 。有大量的 GPU 用于深度学习。然而，Nvidia 制造了大多数最好的产物 。Nvidia 在 GPU 市场占据主导职位 ，尤其是在深度学习和复杂神经网络方面，由于 他们在论坛、软件、驱动程序 、CUDA 和 cuDNN 方面提供了大量支持 。
用于深度学习的 Nvidia GPU
NVIDIA是一个受欢迎 的选择，由于 它的库被称为 CUDA 工具包。这些库使设置深度学习过程变得简单 ，并为利用 NVIDIA 产物 的强大 呆板 学习社区奠定 了底子 。除了 GPU 之外 ，NVIDIA 还为PyTorch和 TensorFlow 等盛行 的深度学习框架提供库。
NVIDIA 深度学习 SDK 为盛行 的深度学习框架添加了 GPU 加快 。数据科学家可以利用 强大 的工具和框架来创建和摆设 深度学习应用程序。
NVIDIA 的缺点是它近来 对何时可以利用 CUDA 设置了限定 。由于这些限定 ，这些库只能与 Tesla GPU 一起利用 ，而不能与本钱 较低的 RTX 或 GTX 硬件一起利用 。这对培训深度学习模子 的公司具有庞大 的财务 影响。思量 到这一点也是有题目 的 ，固然 Tesla GPU 大概 不会提供比更换 产物 高得多的性能，但这些单位 的本钱 高达其十倍。
用于深度学习的 AMD GPU
AMD GPU 非常得当 游戏，但当深度学习出现时 ，Nvidia 的表现 更胜一筹 。由于软件优化和必要 常常 更新的驱动程序，AMD GPU 利用 较少。而在 Nvidia 方面，他们拥有更新频仍 的高级驱动程序 ，最紧张 的是，CUDA 和 cuDNN 有助于加快 盘算 。
AMD GPU 的软件支持少少 。AMD 提供了ROCm等库。全部 紧张 的网络架构，以及TensorFlow和 PyTorch ，都支持这些库。然而，社区对新网络开辟 的支持微乎其微 。
深度学习的 15 个最佳 GPU
查察 上面提到的为深度学习选择 GPU 的因素，您如今 可以根据您的呆板 学习或深度学习项目要求轻松地从以下列表中选择最好的一个。
NVIDIA 泰坦 RTX
NVIDIA Titan RTX 是一款高端游戏 GPU，也非常得当 深度学习任务 。这款 GPU 专为数据科学家和 AI 研究职员 打造 ，由 NVIDIA Turing™ 架构提供支持，可提供无与伦比的性能。TITAN RTX 是练习 神经网络、处理 惩罚 海量数据集以及创建超高分辨率视频和 3D 图形的最佳 PC GPU 。别的 ，它还得到 NVIDIA 驱动程序和 SDK 的支持 ，使开辟 职员 、研究职员 和创作者可以或许 更有效 地工作以提供更好的结果 。
技能 特点
CUDA 内核：4608
张量核心 ：576
显存：24GB GDDR6
内存带宽：673GB/s
盘算 API：CUDA、DirectCompute 、OpenCL™
NVIDIA 特斯拉 V100
NVIDIA Tesla 是第一个用于加快 人工智能、高性能盘算 (HPC)、深度学习和呆板 学习任务 的张量核心 GPU。Tesla V100 由 NVIDIA Volta 架构提供支持，可为练习 和推理提供 125TFLOPS 的深度学习性能 。别的 ，它的功耗低于其他 GPU。NVIDIA Tesla 因其在 AI 和呆板 学习应用方面的出色 表现 而成为市场上用于深度学习的最佳 GPU 之一。有了这款 GPU ，数据科学家和工程师如今 可以专注于构建下一个 AI 突破，而不是优化内存利用 。
技能 特点
CUDA 内核：5120
张量核心 ：640
内存带宽：900 GB/s
显存：16GB
时钟速率 ：1246 MHz
盘算 API：CUDA 、DirectCompute、OpenCL™、OpenACC®
NVIDIA Quadro RTX 8000
NVIDIA Quadro RTX 8000 是 PNY 为深度学习矩阵乘法打造的天下 上最强大 的显卡。单张 Quadro RTX 8000 卡可以渲染具有逼真 正确 阴影 、反射和折射的复杂专业模子 ，为用户提供快速洞察力。Quadro 由 NVIDIA TuringTM 架构和 NVIDIA RTXTM 平台提供支持 ，为专业人士提供最新的硬件加快 实韶光 线追踪、深度学习和高级着色 。当与 NVLink 一起利用 时，其内存可扩展至 96 GB。
技能 特点
CUDA 内核：4608
张量核心 ：576
显存：48GB GDDR6
内存带宽：672 GB/s
盘算 API：CUDA、DirectCompute 、OpenCL™
NVIDIA 特斯拉 P100
Nvidia Tesla p100 基于 NVIDIA Pascal 架构，是一款专为呆板 学习和 HPC 而打造的 GPU。采取 NVIDIA NVLink 技能 的 Tesla P100 提供快如闪电的节点 ，可显着收缩 大型应用程序的办理 方案时间 。利用 NVLink，一个服务器节点可以毗连 多达 8 个 Tesla P100，带宽是 PCIe 的 5 倍。
技能 特点
CUDA核心 ：
张量核：
显存：
内存带宽：
盘算 API：
NVIDIA RTX A6000
NVIDIA RTX A6000 是最新的 GPU 之一，非常得当 深度学习。基于图灵架构 ，既可以实行 深度学习算法，也可以实行 通例 图形处理 惩罚 任务 。RTX A6000 还具有深度学习超等 采样功能 (DLSS) 。此功能可以在保持质量和速率 的同时以更高分辨率渲染图像。几那边 理 惩罚 器、纹理映射器核心 、光栅化器核心 和视频引擎核心 是该 GPU 的一些其他功能。
技能 特点
CUDA 核心 ：10,752
张量核心 ：336
显存：48GB
深度学习的 5 个最佳 GPU
在下面找到用于深度学习的前五名 GPU：
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
假如 您是在您的呆板 上实行 深度学习任务 的数据科学家，NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 是深度学习的最佳 GPU 之一 。与其他 GPU 相比 ，其令人难以置信的性能和功能使其成为为开始 辈 的神经网络提供动力的抱负 选择。由 NVIDIA 安培架构提供支持，它提供最快的速率 。借助这款 NVIDIA Geforce RTX GPU，游戏爱好者可以在支持 8K 60Hz 的表现 器上体验最高设置的 4K 、以尽大概 快的速率举行 光线追踪游戏 ，乃至 是 8K NVIDIA DLSS 加快 游戏，如 HDMI 2.1 所述 。
技能 特点：
CUDA 核心 ：10,752
内存带宽：1008 GB/s
GPU 内存：24 GB GDDR 内存
EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 是开始 辈 的 GPU 之一，旨在提供最快、最高效的游戏体验。基于 NVIDIA 的 Pascal 架构 ，它在性能、内存带宽和电源服从 方面提供了显着改进。别的 ，它还提供尖端的视觉结果 和技能 ，将 PC 重新界说 为享受 AAA 游戏和通过 NVIDIA VRWorks 充实 利用 假造 实际 的平台 。
技能 特点：
CUDA 内核：2560
显存：8GB GDDR5X
帕斯卡架构
索泰 GeForce GTX 1070
GeForce GTX 1070 Mini 是深度学习的最佳 GPU 之一 ，由于 它具有一流的规格、低噪音程度 和小尺寸。GPU 有一个 HDMI 2.0 毗连 器，可用于将您的 PC 毗连 到 HDTV 或其他表现 装备 。别的 ，ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 兼容 NVIDIA G-Sync，可镌汰 输入耽误 和屏幕扯破 ，同时在开辟 深度学习算法时进步 速率 和流畅 度 。
技能 特点：
CUDA 内核：1,920 个内核
显存：8GB GDDR5
时钟速率 ：1518 MHz
技嘉 GeForce RTX 3080
技嘉 GeForce RTX 3080 是深度学习的最佳 GPU，由于 它旨在满意 神经网络和天生 对抗网络等最新深度学习技能 的要求。RTX 3080 使您可以或许 比利用 其他 GPU 更快地练习 模子 。GeForce RTX 3080 还提供 4K 表现 输出，让您可以毗连 多个表现 器并更快地计划 神经网络。
技能 特点
CUDA 内核：10,240
时钟速率 ：1,800 MHz
显存：10 GB GDDR6
微星游戏 GeForce GT 710
另一个用于深度学习的出色 GPU 是 MSI Gaming GeForce GT 710 ，由于 它具有无风扇散热器和节能架构 。由于其紧凑的物理尺寸，GeForce GT 710 很轻易 安装在大多数 PC 上，而且充足 小以顺应 局促 的空间。别的 ，它还配备 2GB DDR3 RAM，可让您顺遂 实行 深度学习模子 。您可以在其上运行 TensorFlow 等深度学习软件，由于 它是 NVIDIA 处理 惩罚 器 ，而且 可以与 NVIDIA CUDA 和 AMD OpenCL 编程语言美满 共同 。
技能 特点
时钟速率 ：954 兆赫
显存：2GB DDR3
深度学习的 5 个最佳预算 GPU
NVIDIA Quadro RTX 4000
NVIDIA Quadro RTX 4000 采取 图灵架构，并以单槽格式提供实韶光 线追踪。该 GPU 的计划 思量 了数据分析和呆板 学习，它具有张量核心 以镌汰 深度学习模子 练习 的处理 惩罚 时间。NVIDIA Quadro RTX 4000 具有低功耗特性 ，是深度学习和 AI 应用程序的抱负 之选，尤其是在预算有限的环境 下 。
技能 特点：
CUDA 内核：2304
张量核心 ：288
显存：8 GB GDDR6
内存带宽：416 GB/s
盘算 API：CUDA 、DirectCompute、OpenCL™
GTX 1660 超等
GTX 1660 Super 是用于深度学习的最佳低本钱 GPU 之一。它的性能并不像更昂贵的模子 那样出色 ，由于 它是用于深度学习的入门级图形卡。
假如 您刚开始学习呆板 学习，这款 GPU 是您和您的钱包的最佳选择 。
技能 特点
CUDA 核心 数：4352
内存带宽：616 GB/s
功率：260W
时钟速率 ：1350 MHz
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是深度学习和人工智能的抱负 GPU ，无论是从代价 还是 性能角度。它具有双 HDB 风扇，可提供更出色 的散热性能、显着低落 的噪音，以及游戏中的实韶光 线追踪 ，以提供尖端 、超逼真 的视觉结果 。RTX 2080 的鼓风机架构支持更麋集 的体系 设置 ，包罗 在单个工作站中利用 多达四个 GPU 。别的 ，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是一种低本钱 办理 方案 ，由于 每张卡的 GPU 内存较少（仅 11 GB），因此比大规模练习 开辟 更得当 小规模建模工作负载。
技能 特点
CUDA 内核：4352
内存带宽：616 GB/s
时钟速率 ：1350 MHz
NVIDIA 特斯拉 K80
NVIDIA Tesla K80 是天下 上最受欢迎 且经济实惠的 GPU，它通过利用 更少、功能更强大 的服务器来显着进步 性能 ，从而显着低落 数据中心 本钱 。比方 ，假如 您利用 Google Colab 练习 Mask RCNN，您会留意 到 Nvidia Testa K80 是 Google 提供的视频 GPU 之一。它是深度学习的抱负 选择 ，但对于深度学习专业人士的项目来说并不是美满 的选择 。
技能 特点
CUDA 内核：4992
显存：24 GB GDDR5
内存带宽：480 GB/s
EVGA GeForce GTX 1080
EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING 显卡基于 NVIDIA 的 Pascal 架构并配备工厂超频内核，与高性能 Maxwell 架构相比，在性能、内存带宽和电源服从 方面有显着加强 。别的 ，它还提供尖端的视觉结果 和技能 ，将 PC 重新界说 为享受 AAA 级游戏并通过 NVIDIA VRWorks 完全利用 假造 实际 的平台。
技能 特点
CUDA 内核：2560
显存：8GB GDDR5X
内存带宽：320 GB/s
关键要点 ：随着我们在呆板 学习 、深度学习和高性能盘算 方面的创新和突破，将来 GPU市场将继承 增长 。GPU 加快 将始终对盼望 进入该范畴 的门生 和开辟 职员 有所资助 ，尤其是在他们的本钱 连续 降落 的环境 下。
哪个是深度学习的顶级 GPU？
市场领导 者 NVIDIA 提供了最好的深度学习 GPU。顶级 NVIDIA 型号是 Titan RTX、RTX 3090、Quadro RTX 8000 和 RTX A6000 。
GPU 可以用于呆板 学习吗？
是的 ，GPU 可以或许 同时举行 多项盘算 。这使得练习 过程的分布成为大概 ，这大概 会显着加快 呆板 学习活动 。您可以利用 斲丧 更少资源的 GPU 构建多个内核，而不会低落 服从 或功率 。
多少 GPU 足以举行 深度学习？
这完全取决于所练习 的深度学习模子 、可用数据的数量 以及神经网络的规模。
游戏 GPU 是否得当 呆板 学习？
图形处理 惩罚 单位 (GPU) 最初是为游戏行业计划 的 ，具有很多 处理 惩罚 核心 和大量板载 RAM。GPU 越来越多地用于深度学习应用程序，由于 它们可以显着加快 神经网络练习 。