Theo kinh nghiệm của chúng tôi khi giúp các tổ chức tối ưu hóa khối lượng công việc học sâu quy mô lớn, sau đây là ba yếu tố chính bạn nên xem xét khi mở rộng thuật toán của mình trên nhiều GPU.

• Tính song song dữ liệu – Xem xét lượng dữ liệu mà thuật toán của bạn cần xử lý. Nếu bộ dữ liệu lớn, hãy đầu tư vào GPU có khả năng thực hiện đào tạo đa GPU một cách hiệu quả. Đối với bộ dữ liệu quy mô rất lớn, hãy đảm bảo rằng các máy chủ có thể giao tiếp rất nhanh với nhau và với các thành phần lưu trữ, sử dụng các công nghệ như Infiniband / RoCE, để cho phép đào tạo phân tán hiệu quả.

• Việc sử dụng bộ nhớ – Bạn sẽ xử lý đầu vào dữ liệu lớn để lập mô hình? Ví dụ: các mô hình xử lý hình ảnh y tế hoặc video dài có bộ đào tạo rất lớn, vì vậy bạn sẽ muốn đầu tư vào GPU có bộ nhớ tương đối lớn. Ngược lại, dữ liệu dạng bảng như đầu vào văn bản cho các mô hình NLP thường nhỏ và bạn có thể thực hiện với ít bộ nhớ GPU hơn.

• Hiệu suất của GPU – Cân nhắc xem bạn có định sử dụng GPU để gỡ lỗi và phát triển hay không. Trong trường hợp này, bạn sẽ không cần GPU mạnh nhất. Để điều chỉnh các mô hình trong thời gian dài, bạn cần có GPU mạnh để đẩy nhanh thời gian đào tạo, tránh phải đợi hàng giờ hoặc hàng ngày để các mô hình chạy.

  
  

>>> Xem thêm: CARD RAID LSI MegaRAID SAS 9261 - 8i

Sử dụng GPU phổ thông cho việc học sâu

Mặc dù GPU phổ thông không phù hợp với các dự án học sâu quy mô lớn, nhưng những bộ xử lý này có thể cung cấp bước ban đầu tốt cho học sâu. GPU phổ thông cũng có thể là một tùy chọn rẻ cho các tác vụ ít phức tạp hơn, chẳng hạn như lập kế hoạch mô hình hoặc thử nghiệm cấp thấp. Tuy nhiên, khi mở rộng quy mô, bạn sẽ cần xem xét các GPU cấp trung tâm dữ liệu và các hệ thống học sâu cao cấp như dòng máy chủ DGX của NVIDIA.

Đặc biệt, Titan V đã được chứng minh là cung cấp hiệu suất tương tự như GPU cấp trung tâm dữ liệu khi nói đến Word RNN. Ngoài ra, hiệu suất của nó đối với CNN chỉ thấp hơn một chút so với các tùy chọn cấp cao hơn. Titan RTX và RTX 2080 Ti cũng không kém là bao.

NVIDIA Titan V

Titan V là một GPU PC được thiết kế để các nhà khoa học và nhà nghiên cứu sử dụng. Nó dựa trên công nghệ Volta của NVIDIA và bao gồm các lõi Tensor. Titan V có các phiên bản Standard và ‘CEO’.

Phiên bản Standard cung cấp bộ nhớ 12GB, hiệu suất 110 teraflop, bộ nhớ đệm L2 4,5MB và bus bộ nhớ 3.072-bit. Phiên bản CEO cung cấp bộ nhớ 32 GB và hiệu suất 125 teraflop, bộ nhớ đệm 6MB và bus bộ nhớ 4.096 bit. Phiên bản thứ hai cũng sử dụng cùng một ngăn xếp bộ nhớ HBM2 8-Hi được sử dụng trong các đơn vị Tesla 32GB.

>>> Xem thêm: CARD RAID LSI MegaRAID SAS 9240 - 8i

NVIDIA Titan RTX

Titan RTX là GPU PC dựa trên kiến ​​trúc GPU Turing của NVIDIA được thiết kế cho khối lượng công việc sáng tạo và học máy. Nó bao gồm các công nghệ Tensor Core và RT Core để cho phép dò tia và tăng tốc AI.

Mỗi Titan RTX cung cấp 130 teraflop, bộ nhớ GDDR6 24GB, bộ nhớ đệm 6MB và 11 GigaRays mỗi giây. Điều này là do 72 lõi Turing RT và 576 lõi Turing Tensor đa độ chính xác.

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

GeForce RTX 2080 Ti là một GPU PC được thiết kế cho những người đam mê. Nó dựa trên bộ xử lý đồ họa TU102. Mỗi GeForce RTX 2080 Ti cung cấp bộ nhớ 11GB, bus bộ nhớ 352-bit, bộ nhớ đệm 6MB và hiệu suất khoảng 120 teraflop.

Công ty cổ phần thương mại Máy Chủ Hà Nội

- Trụ sở Hà Nội: Tầng 1,2,4 - Tòa nhà PmaxLand số 32 ngõ 133 Thái Hà - Q. Đống Đa

Hotline mua hàng Hà Nội: 0979 83 84 84       Điện thoai: 024 6296 6644

- CN Hồ Chí Minh: Lầu 1- Tòa nhà 666/46/29 Đường 3/2- Phường 14 - Quận 10

Hotline mua hàng Hồ Chí Minh: 0945 92 96 96      Điện thoai: 028 2244 9399

- Email: hotro@maychuhanoi.vn

- website: https://maychuhanoi.vn/

- facebook: https://www.facebook.com/maychuhanoi