یادگیری عمیق به سرعت در حال دگرگون کردن حوزه‌های آموزش، سلامت، صنعت و بازارهای مالی است. بهره‌برداری از مزایای یادگیری عمیق نیازمند سخت‌افزارهای قدرتمندی است که توان پردازش موازی داشته باشد. اجرای این الگوریتم‌های پیچیده از عهده CPU خارج است، اما سرور gpu در اجرای محاسبات سنگین یادگیری عمیق خوش درخشیده‌اند. در مقاله پیش‌رو شما را با فهرست بهترین GPU برای یادگیری عمیق آشنا میکنیم.
یادگیری عمیق چیست؟
فناوری یادگیری عمیق (Deep Learning) زیرمجموعه یادگیری ماشین (Machine Learning) است و به کامپیوترها می‌آموزد تا مانند انسان از مثال‌ها و تجربیات نکات جدید یاد بگیرند. بدین منظور الگوریتم‌های یادگیری عمیق با الهام از مغز انسان طراحی می‌شوند تا توانایی پردازش و درک داده‌های پیچیده را داشته باشند.
در یادگیری ماشین به روش سنتی، ویژگی‌های داده توسط متخصصان استخراج می‌شود اما یادگیری عمیق به طور خودکار الگوها را از داده‌های خام استخراج می‌کند. این قابلیت در پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده مانند تصویر، صدا و متن بسیار کارآمد است.
ساختار یادگیری عمیق بر پایه شبکه‌های عصبی عمیق استوار است. این شبکه‌ها از لایه‌های متعدد نورون‌های مصنوعی تشکیل شده که هر کدام وظیفه خاصی را در پردازش اطلاعات برعهده دارند. هر لایه، اطلاعات دریافتی از لایه قبلی را پردازش کرده و به لایه بعدی منتقل می‌کند. برای مثال در تشخیص تصویر، لایه‌های اولیه لبه‌ها و گوشه‌ها را تشخیص داده و لایه‌های بعدی اشکال پیچیده مانند چهره را شناسایی می‌کنند. کلمه «عمیق» هم در عبارت یادگیری عمیق به تعداد این لایه‌ها و نحوه اتصال آنها اشاره دارد.
یکی از نکات کلیدی در یادگیری عمیق نیاز به حجم بالایی از داده‌های آموزشی است. هر چه داده‌های در دسترس بیشتر و متنوع‌تر باشند، نتایج دقیق‌تری تولید می‌شود.
چرا از GPU برای یادگیری عمیق استفاده می‌شود؟
دلیل استفاده از پردازشگر گرافیکی در محاسبات یادگیری عمیق، توانایی بالا در انجام محاسبات موازی است. یادگیری عمیق نیازمند انجام محاسبات پیچیده بر روی ماتریس‌ها و بردارها است که توسط GPU به صورت موازی انجام می‌شود. در واقع GPU می‌تواند به طور همزمان چندین محاسبه را انجام دهد، در حالی که CPU یا واحد پردازش مرکزی یک محاسبه را در هر لحظه انجام می‌دهد.
تصور کنید می‌خواهید میلیون‌ها عکس را برای آموزش یک الگوریتم تشخیص چهره، به کامپیوتر بدهید. در این حالت CPU هر عکس را به‌صورت تکی بررسی می‌کند اما GPU همزمان روی بخش‌های مختلف همه عکس‌ها کار خواهد کرد.
علاوه بر این GPU از حافظه اختصاصی با پهنای باند بسیار بالا بهره می‌برد که امکان دسترسی سریع به داده‌ها را فراهم می‌کند. این ویژگی برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق حیاتی است چون نیاز به خواندن و نوشتن مداوم و سریع داده‌ها دارند.
بیشتر بخوانید: سرور gpu چیست؟ بهترین سرور GPU چه ویژگی هایی دارد؟
بیشتر بخوانید: انواع سرورهای گرافیک ابری ( Cloud GPU) و کاربرد و مزایای آن
بهترین GPU برای یادگیری عمیق چه ویژگی‌هایی دارد؟
اکثر پردازنده‌های گرافیکی برای کارهای عمومی کفایت می‌کنند اما یادگیری عمیق به قدرت بسیار بیشتری نیاز دارد. بنابراین در انتخاب بهترین GPU برای یادگیری عمیق باید چندین فاکتور را به دقت در نظر بگیرید.
عملکرد بالا
عملکرد یک پردازنده گرافیکی به توانایی آن در پردازش داده‌ها اشاره دارد و بر اساس این موارد تعیین می‌شود:
ترافلاپس: معیار TFLOPS نشان می‌دهد که پردازنده گرافیکی با چه سرعتی محاسبات پیچیده را انجام می‌دهد. هرچه میزان TFLOPS بالاتر باشد، زمان کمتری برای تکمیل آموزش لازم است.
پهنای باند حافظه: پهنای باند بالا انتقال سریع‌تر داده‌ها را ممکن کرده و از ایجاد گلوگاه هنگام جابجایی داده‌ها جلوگیری می‌کند.
دقت ممیز شناور: توانایی GPU در محاسبه اعداد اعشاری، به طور مستقیم روی عملکرد آن در انجام محاسبات یادگیری عمیق تاثیر می‌گذارد. سه سطح دقت ممیز شناور عبارتند از:
- FP32: بالاترین سطح دقت را دارد اما محاسبات آن به زمان بیشتری نیاز دارد.
- FP16: دقت کمتر و سرعت پردازش بالاتری دارد. زمانی بکار می‌رود که سرعت مهم‌تر است.
- TF32: حد وسط بین FP32 و FP16 بوده و هدف آن ایجاد تعادل بین دقت و سرعت است.
یک پردازنده گرافیکی ایده‌آل باید از این فرمت‌ها پشتیبانی کند تا سطح دقت و سرعت مورد نیاز را در هر شرایطی تنظیم کند.
بیشتر بخوانید: ژوپیتر نوت بوک چیست و چرا باید از آن استفاده کنیم؟
میزان حافظه
مقدار حافظه اختصاصی در یک پردازنده گرافیکی، سقف توانایی آن را در ذخیره مدل‌ها و سرعت پردازش داده‌ها مشخص می‌کند. دو عامل اصلی برای ارزیابی حافظه یک پردازنده گرافیکی وجود دارد:
ظرفیت VRAM: حافظه داخلی موجود در پردازنده گرافیکی است. هرچه VRAM بیشتر باشد، می‌توانید مدل را با مجموعه داده‌های بزرگتری آموزش دهید.
استاندارد حافظه: چند استاندارد مختلف برای حافظه GPU وجود دارد که هر کدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. جدیدترین استانداردهای حافظه GDDR6X و HBM3 است که در کارت‌های گرافیکی حرفه‌ای و سرورها استفاده می‌شود. استانداردهای قدیمی باعث کندی مدل می‌شوند، حتی اگر هسته پردازنده گرافیکی روی کاغذ قدرتمند باشد.
نوع هستههای پردازشی
هستههای تنسور (Tensor) و کودا (CUDA) به طور قابل توجهی بر سرعت و کارایی یادگیری عمیق تأثیر می‌گذارند. این فناوری‌ها به طور خاص برای عملیات ماتریسی و پردازش‌های سنگین محاسباتی طراحی شده‌اند که در یادگیری عمیق رایج است.
سازگاری سخت‌افزار و نرم‌افزار
هنگام انتخاب پردازنده گرافیکی برای یادگیری عمیق، به سازگاری آن با سخت‌افزار، نرم‌افزار و فریمورک‌های یادگیری عمیق توجه کنید. برای مثال معمولا اسلات‌های PCI-E x16 برای کارت‌های گرافیک استفاده می‌شوند و مدل مورد نظر باید با این اسلات سازگار باشد.
محبوب‌ترین فریمورک‌های یادگیری عمیق TensorFlow، PyTorch و Keras هستند. بسیاری از کارت‌های گرافیک از آنها پشتیبانی می‌کنند اما قبل از خرید، لیست پشتیبانی هر کارت گرافیک را به طور دقیق بررسی کنید.
بیشتر بخوانید: تفاوت GPU و CPU چیست؟
بهترین GPU برای یادگیری عمیق
در ادامه ۵ مدل کارت گرافیک انویدیا و AMD را معرفی میکنیم که با عملکرد فوق‌العاده، معماری جدید و قابلیت‌های متعدد از گزینه‌های محبوب برای یادگیری عمیق به شمار می‌روند.
انویدیا H100 NVL
این کارت گرافیک یک غول تمام عیار و پرچمدار انویدیا در زمینه پردازش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق است. با ۱۸۸ گیگابایت حافظه، پهنای باند سرسام‌آور و معماری جدید Hopper مدل‌های عظیم را با سرعتی بی‌نظیر آموزش می‌دهد. انویدیا H100 NVL برای کاربری فوق‌العاده سنگین در یادگیری عمیق مثل آموزش و استنتاج مدل‌های بسیار بزرگ در دیتاسنترها طراحی شده است.
مزایای NVIDIA H100 NVL برای یادگیری عمیق:
توان پردازشی بی‌نظیر: با ۱۴۴ هسته تنسور نسل چهار و قدرت پردازشی خیره‌کننده ۳۹۵۸ ترافلاپس یکی از قدرتمندترین کارت‌های گرافیک موجود برای یادگیری عمیق است.
حافظه قدرتمند: از فناوری حافظه HBM3 با ظرفیت ۱۸۸ گیگابایت و پهنای باند ۷.۸ ترابایت بر ثانیه بهره می‌برد که امکان پردازش داده‌های بسیار حجیم و مدل‌های پیچیده را فراهم می‌کند.
پشتیبانی از NVLink: با فناوری NVLink می‌توان چندین کارت H100 NVL را به یکدیگر متصل کرد تا توان پردازش به صورت تصاعدی بیشتر شود. این ویژگی برای محاسبات در مقیاس دیتاسنترهای بزرگ و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق با ابعاد عظیم ایده‌آل است.
AMD Radeon Instinct MI300
یکی از جدیدترین و قدرتمندترین کارت‌های گرافیک AMD است که برای مدل‌سازی هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طراحی شده است. MI300 بر پایه معماری CDNA 3 و فناوری هسته ماتریسی تولید شده که در پردازش‌های هوش مصنوعی کارایی بالایی دارد.
ویژگی‌های Radeon Instinct MI300:
قدرت پردازش بالا: این مدل در حالت FP16 توان محاسباتی ۳۸۳ ترافلاپس و در حالت FP32 توان ۴۷.۸ ترافلاپسی را ارائه می‌کند که بسیار خیره‌کننده است.
حافظه قدرتمند: حافظه فوق‌العاده ۱۲۸ گیگابایتی با پهنای باند ۵.۳ ترابایت در ثانیه امکان آموزش و پردازش سریع مدل‌های بسیار بزرگ را به شما می‌دهد.
طراحی هیبریدی: این مدل به صورت APU (واحد پردازشی شتاب‌یافته) عرضه می‌شود؛ به این معنی که CPU و GPU در یک پکیج واحد قرار گرفته‌اند. این طراحی هیبریدی در پروژه‌های پیچیده یادگیری عمیق کارایی بالایی را به ارمغان می‌آورد.
انویدیا Tesla A100
این کارت گرافیک بر پایه معماری Ampere ساخته شده و از ۶۴۰ هسته تنسور نسل سوم بهره می‌برد که برای شتاب‌دهی به محاسبات ماتریسی یادگیری عمیق طراحی شده‌اند. همچنین از ۴۰ گیگابایت حافظه HBM2e با پهنای باند ۱.۵ ترابایت بر ثانیه برخوردار است که امکان انتقال سریع حجم عظیمی از داده را فراهم می‌کند.
مزایای A100 برای یادگیری عمیق:
عملکرد فوق‌العاده: A100 با ارائه عملکرد بی‌نظیر در محاسبات FP16, TF32, FP64 و INT8 زمان آموزش مدل‌ها را به طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
نسل جدید حافظه: حافظه HBM2e با پهنای باند بالا دسترسی سریع به داده‌ها را تضمین کرده و کارایی سیستم را در آموزش مدل‌های بزرگ دو چندان می‌کند.
قابلیت NVLink و NVSwitch: این فناوری‌ها امکان اتصال چندین کارت گرافیک A100 را به یکدیگر فراهم می‌کنند تا قدرت پردازشی سیستم به طور چشمگیری افزایش یابد.
پردازشگر مجازی: فناوری MIG به شما اجازه می‌دهد یک کارت گرافیک را به هفت GPU مجازی کوچک‌تر تقسیم کرده و به صورت همزمان چندین پروژه یادگیری عمیق را اجرا کنید.
انویدیا Quadro RTX 8000
این کارت گرافیک حرفه‌ای برای کاربردهای گرافیکی پیشرفته و محتوای سه‌بعدی طراحی شده، اما در حوزه یادگیری عمیق هم توانایی‌های بی‌نظیری دارد. RTX 8000 بر پایه معماری Turing ساخته شده و با هستههای تنسور و RT محاسبات پیچیده ماتریسی و رندرینگ بلادرنگ را به سرعت انجام می‌دهد.
ویژگی‌های RTX 8000 برای یادگیری عمیق:
توان پردازشی بالا: مجهز به ۴۶۰۸ هسته کودا و ۵۷۶ هسته تنسور، که برای تسریع فرآیندهای یادگیری عمیق مانند پردازش تصاویر و داده‌های بزرگ بسیار مناسب است.
حافظه قدرتمند: با ۴۸ گیگابایت حافظه GDDR6 و پهنای باند ۶۷۰ گیگابایت بر ثانیه، برای پردازش مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق و حجم‌های بالای داده بهینه شده است.
مناسب برای رندرینگ و هوش مصنوعی: با تلفیق قابلیت رندر بلادرنگ و یادگیری عمیق از بهترین گزینه‌ها برای پروژه‌هایی است که به توان محاسباتی بالا و قابلیت گرافیکی نیاز دارند.
هستههای تنسور: این هسته‌ها محاسبات ماتریسی مورد نیاز در یادگیری عمیق را شتاب بخشیده و زمان آموزش را کاهش می‌دهند.
پشتیبانی از NVLink: امکان اتصال دو کارت RTX 8000 برای افزایش کارایی و حافظه موجود را فراهم می‌کند.
انویدیا Tesla V100
Tesla V100 یکی از محبوب‌ترین کارت‌ها برای استفاده در یادگیری عمیق و محاسبات سنگین است. این کارت بر پایه معماری Volta ساخته شده و از ۶۴۰ هسته تنسور نسل دوم بهره می‌برد.
مزایای V100 برای یادگیری عمیق:
توان محاسباتی بالا: Tesla V100 با توان ۱۲۵ ترافلاپس در حالت FP16، گزینه‌ای مناسب برای آموزش مدل‌های عمیق و پیچیده به شمار می‌رود.
حافظه HBM2: با ۳۲ گیگابایت حافظه HBM2 و پهنای باند ۹۰۰ گیگابایت بر ثانیه، امکان پردازش سریع داده‌ها را فراهم می‌کند.
پشتیبانی از NVLink: این مدل هم امکان اتصال چندین کارت گرافیک V100 را به یکدیگر دارد.
AMD Radeon VII
این کارت گرافیک AMD بین توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی و یادگیری عمیق طرفداران خود را دارد. با حداکثر توان محاسباتی ۱۳.۸ ترافلاپس و ۱۶ گیگابایت حافظه مناسب پروژه‌های متوسط است. لیتوگرافی پیشرفته و ۷ نانومتری آن باعث شده حتی در حداکثر بار کاری هم مصرف انرژی پایینی داشته باشد.
مزایای Radeon VII برای یادگیری عمیق:
حافظه و پهنای باند مناسب: وجود ۱۶ گیگابایت حافظه HBM2 با پهنای باند ۱ ترابایت بر ثانیه باعث می‌شود که در پردازش داده‌های حجیم عملکرد بهینه‌ای داشته باشد.
معماری مدرن: با استفاده از فناوری ۷ نانومتری ساخته شده که به کاهش مصرف انرژی و در عین حال افزایش کارایی آن منجر می‌شود.
قیمت رقابتی: قیمت کارت گرافیک Radeon VII نسبت به کارت‌های گرافیک NVIDIA با مشخصات مشابه پایین‌تر است.
اپراتور هوش مصنوعی کاربردی اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است. در اهورا بسته به نیازتان می‌توانید سرور مجازی GPU را با کارت گرافیک انویدیا RTX 2080 یا RTX 4090 و … بسازید.
جمع‌بندی
انتخاب بهترین GPU برای یادگیری عمیق به فاکتورهایی مثل سطح بودجه، نوع پروژه و میزان پیچیدگی مدل‌ها بستگی دارد. در بازار فعلی گزینه‌های متنوعی از انویدیا و AMD وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خاص خود را دارند.
مدل‌های حرفه‌ای مانند سری‌های A100 و H100 انویدیا با معماری پیشرفته، حافظه قدرتمند و قیمت بالا، برای سازمان‌ها و پروژه‌های بزرگ مناسب هستند. برای پروژه‌های کوچک‌تر یا کسانی که تازه وارد دنیای یادگیری عمیق می‌شوند، مدل‌های میان‌رده مانند RTX 3080 یا AMD Radeon VII انتخاب مناسبی هستند.
یکی از مهم‌ترین معیارها در انتخاب GPU برای یادگیری عمیق تعداد هستههای تنسور یا کودا و میزان حافظه VRAM است. هرچه تعداد هسته‌ها بالاتر باشد، محاسبات سریع‌تر انجام می‌شود که در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق تاثیر بسزایی دارد. اندازه حافظه هم دومین فاکتور مهم است که سرعت انتقال داده‌ها را تعیین می‌کند.
سوالات متداولی که شما می پرسید؟
1. کدام برند GPU برای یادگیری عمیق بهتر است؟
کارت‌های گرافیک انویدیا به دلیل عملکرد عالی و پشتیبانی نرم‌افزاری قوی انتخاب بهتری هستند.
2. مهم‌ترین فاکتور در انتخاب GPU برای یادگیری عمق چیست؟
میزان حافظه اختصاصی (VRAM)، پهنای باند، تعداد و نوع هستههای پردازشی و فناوری‌‌های جانبی از مهم‌ترین فاکتورها هستند.
3. آیا GPU گران‌تر همیشه بهتر است؟
خیر؛ همیشه نیازی به گران‌ترین مدل نیست و باید گزینه انتخابی با نیازها و بودجه شما همخوانی داشته باشد.
4. چقدر حافظه VRAM برای یادگیری عمیق نیاز دارم؟
برای پروژه‌های کوچک ۸ گیگابایت کافی است، اما پروژه‌های بزرگ‌تر و مدل‌های پیچیده دستکم به ۲۴ گیگابایت حافظه نیاز دارند.
5. آیا استفاده همزمان از چند GPU کارایی را افزایش می‌دهد؟
بله، استفاده از چند پردازشگر گرافیکی به‌طور چشمگیری زمان آموزش مدل‌ها را کاهش می‌دهد.
6. آیا GPUهای گیمینگ برای یادگیری عمیق مناسب هستند؟
بله، بسیاری از کارت‌های سری گیمینگ مانند RTX 4090 یا 3090 برای یادگیری عمیق هم استفاده می‌شوند. در حجم کاری سنگین مدل‌های حرفه‌ای مانند A100 عملکرد بهتری دارند.
منابع:
