Strojové učení a jeho podkategorie, hluboké učení, vyžaduje značné množství výpočetního výkonu, který mohou poskytnout pouze GPU. Žádný GPU však nebude fungovat, takže zde jsou nejlepší GPU pro strojové učení, proč jsou nezbytné a jak si můžete vybrat ten správný pro svůj projekt!
Proč potřebuji GPU pro strojové učení?
Jak již bylo zmíněno dříve, strojové učení vyžaduje spoustu energie, kterou mohou poskytnout pouze GPU, a zatímco CPU budou fungovat dobře pro menší aplikace, cokoli, co je těžší než jednovláknové úlohy nebo univerzální výpočetní technika, způsobí pouze frustrace a překážky. Jejich významný rozdíl ve výpočetním výkonu spočívá ve schopnosti paralelního zpracování GPU a velkém rozdílu v počtu jader. Typický CPU může mít 4 až 16 jader, zatímco nejlepší GPU pro strojové učení mohou mít tisíce jader, zejména tensorových jader – každé schopné zvládnout malou část výpočtu současně.
Toto paralelní zpracování je klíčem k mnohem lepšímu zpracování výpočtů matice a lineární algebry než CPU, a proto jsou GPU mnohem lepší pro úkoly, jako je trénování velkých modelů strojového učení. Výběr nejlepších GPU pro strojové učení však není snadný.
Jak vybrat nejlepší GPU pro AI a DL
Nyní je většina GPU dostatečně výkonná, aby zvládla typické úkoly; strojové učení a hluboké učení však vyžadují další úroveň výkonu a kvality. Zbývá tedy otázka: Co dělá dobrý GPU pro hluboké učení?
Dobrý GPU pro hluboké učení by měl mít následující vlastnosti a vlastnosti:
Cuda Cores, Tensor Cores a kompatibilita
AMD a Nvidia nabízejí nejlepší GPU pro strojové učení a DL, přičemž to druhé je docela napřed. Je to díky jádrům Tensor a CUDA od Nvidie. Tenzorová jádra zpracovávají výpočty, které jsou běžné v AI a strojovém učení, jako je násobení matic a konvoluce (používané v hlubokých neuronových sítích). Na druhé straně jádra CUDA umožňují nejlepším GPU pro trénink AI provádět paralelní zpracování díky efektivní distribuci operací napříč GPU. GPU bez těchto dvou se obvykle potýkají s pracovní zátěží ML a DL.
To znamená, že nedávné upgrady AMD na platformu ROCm a akcelerátory řady MI vylepšily její GPU a uvidíte je na našem seznamu. Nicméně GPU od Nvidie jsou stále nejlepší GPU pro hluboké učení díky jejich dobře optimalizovanému softwarovému ekosystému a široké podpoře rámců (např. TensorFlow, PyTorch, JAX). Nejlepší GPU pro strojové učení by měly mít vysokou kompatibilitu s těmito frameworky ML, protože nesoulad může vést k neefektivitě v akceleraci, podpoře ovladačů a knihoven (např. cuDNN od NVIDIA, TensorRT) a celkové škálovatelnosti pro budoucnost.
Možná také nebudete mít úplný přístup k nástrojům poskytovaným prostřednictvím sady nástrojů NVIDIA CUDA, jako jsou knihovny akcelerované GPU, kompilátor a runtime C a C++ a nástroje pro optimalizaci a ladění.
VRAM (Video RAM), Memory Standard a Memory Bandwidth
Stejně jako u všeho, co souvisí s počítačem, je RAM důležitá a totéž platí pro nejlepší GPU pro strojové učení a DL. Protože datové sady pro trénovací modely strojového učení mohou být extrémně velké (až několik TB pro hluboké učení), nejlepší GPU pro strojové učení by měly mít dostatek VRAM pro rychlý přístup. Je to proto, že modely hlubokého učení potřebují významnou paměť pro ukládání vah, aktivací a dalších mezilehlých dat během tréninku a vyvozování. Nejlepší GPU pro školení AI by také mělo mít slušnou šířku pásma paměti, abyste se mohli pohybovat v těchto velkých souborech dat a urychlit výpočty.
A konečně, paměťový standard je důležitým faktorem při výběru nejlepších GPU pro hluboké učení. GPU jsou typicky GDDR (Graphics Double Data Rate) nebo HBM (high Bandwidth Memory). Zatímco paměti GDDR nabízejí velkou šířku pásma pro věci, jako je strojové učení a hraní her, nejlepší GPU se strojovým učením používají HBM, které mají mnohem větší šířku pásma a lepší efektivitu.
| Typ GPU | Kapacita VRAM | Šířka pásma paměti | Standardní paměť | Nejlepší pro |
| Základní úroveň (např. RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/s | GDDR6 | Malé modely, klasifikace obrázků, hobby projekty |
| Střední rozsah (např. RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1 000 GB/s | GDDR6X | Velké datové sady, hluboké neuronové sítě, transformátory |
| High-end AI GPU (např. Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1 600+ GB/s | HBM2 | Velké jazykové modely (LLM), výzkum AI, ML na podnikové úrovni |
| Super high-end GPU (např. Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2000+ GB/s | HBM3 | Rozsáhlé školení AI, superpočítače, výzkum masivních datových sad |
Pro ty, na kterých konkrétně pracují velké jazykové modely, jako je ChatGPT, Cloudzy nabízí a VPS optimalizované pro ChatGPT řešení s výkonem potřebným pro hladké jemné doladění a odvození.
TFLOPS (Teraflopy) a přesnost s plovoucí desetinnou čárkou
Výkon GPU se přirozeně měří podle jeho výpočetního výkonu. To závisí na třech faktorech: TFLOPS, Memory Bandwidth a Floating-Point Precision. Už jsme diskutovali o šířce pásma paměti v nejlepším GPU pro trénink AI; zde je to, co každý z dalších dvou znamená a proč je to důležité. TFLOPS neboli Teraflops je jednotka, která měří, jak rychle GPU zvládá složité výpočty. Namísto měření rychlosti hodin procesoru (kolik cyklů procesor dokončí za sekundu), tedy TFLOPS měří, kolik bilionů operací s pohyblivou čárkou může GPU provést za sekundu. Zjednodušeně řečeno, TFLOPS vám řekne, jak výkonný je GPU při zvládání matematicky náročných úkolů.
Nicméně, Floating-Point Precision, jak název napovídá, ukazuje úroveň přesnosti, kterou GPU umožní modelu udržet. Nejlepší GPU pro hluboké učení používají vyšší přesnost (např. FP32), která poskytuje přesnější výpočty, ale za cenu výkonu. Nižší přesnost (např. FP16) urychluje zpracování s mírně sníženou přesností, což je často přijatelné pro AI a úkoly hlubokého učení.
Začněte blogovat
Hostujte svůj WordPress sami na špičkovém hardwaru s úložištěm NVMe a minimální latencí po celém světě – vyberte si své oblíbené distro.
Získejte WordPress VPS| Přesnost | Use Case | Příklady aplikací |
| FP32 (Single Precision) | Modelový trénink hlubokého učení | Rozpoznávání obrázků (ResNet, VGG) |
| TF32 (TensorFloat-32) | Trénink se smíšenou přesností | NLP, systémy doporučení |
| FP16 (poloviční přesnost) | Rychlý závěr | Autonomní řízení, rozpoznávání řeči, vylepšení videa AI |
Namísto velkých investic do fyzického hardwaru můžete okamžitě přistupovat Cloudzy’s Deep Learning GPU VPS, poháněný RTX 4090s, optimalizovaný pro strojové učení a hloubkové učení.
Nejlepší GPU pro strojové učení v roce 2025
Nyní, když máte dobrou představu o tom, jaké by měly mít nejlepší GPU pro strojové učení, zde je náš seznam nejlepších GPU seřazených podle špiček, šířky pásma paměti, VRAM atd.
| GPU | VRAM | Šířka pásma paměti | Standardní paměť | TFLOPS | Přesnost s plovoucí desetinnou čárkou | Kompatibilita |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Tensor Core NVIDIA A100 | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Tensor Core NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | 504 GB/s | GDDR6X | 35.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| AMD Radeon Instinct MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
Nejlepší GPU pro strojové učení, H100 NVL, nabízí výjimečný výkon pro hluboké učení ve velkém měřítku, optimalizované pro vysoce výkonné pracovní zátěže s více klienty.
- Nejlepší pro: Špičkový výzkum umělé inteligence, školení modelů ve velkém měřítku a odvození.
- Nevýhoda: Extrémně drahé a primárně vhodné pro podniková nebo výzkumná prostředí.
NVIDIA A100 Tensor Core GPU
A100 poskytuje obrovský výkon pro neuronové sítě s 80 GB paměti s vysokou šířkou pásma (HBM2), vhodnou pro náročné pracovní zátěže.
- Nejlepší pro: Rozsáhlé modely strojového učení, výzkum AI a cloudové aplikace.
- Nevýhoda: Drahé, většinou zaměřené na podniky.
NVIDIA RTX 4090
Vynikající pro hraní her i práci s umělou inteligencí, obsahuje 24 GB paměti GDDR6X a masivní paralelní výpočetní schopnosti.
- Nejlepší pro: Špičkové úkoly ML a výzkum AI vyžadující extrémní výpočetní výkon.
- Nevýhoda: Náročný na energii, vysoká cena a velké rozměry.
NVIDIA RTX A6000 Tensor Core GPU
Podporuje aplikace AI s 48 GB paměti GDDR6, dobře se hodí pro pracovní stanice a profesionální tvůrce.
- Nejlepší pro: Výzkum AI, hluboké učení a vysoce výkonná pracovní zátěž.
- Nevýhoda: Vysoká cena, obvykle vhodná pro profesionální prostředí.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Dobrá rovnováha mezi cenou a výkonem se silnými možnostmi sledování paprsku s 12 GB paměti GDDR6X
- Nejlepší pro: Nadšenci a menší firmy s potřebami strojového učení střední úrovně.
- Nevýhoda: Omezená VRAM pro větší datové sady a velmi velké modely.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiVysoká kapacita paměti (24 GB GDDR6X) a výpočetní výkon, skvělé pro trénink středních až velkých modelů.
- Nejlepší pro: Nadšenci a výzkumné aplikace vyžadující výkonné zpracování AI.
- Nevýhoda: Velmi nákladné, spotřebovává hodně energie a může být přehnané pro menší projekty.
AMD Radeon Instinct MI300
Skvělé pro pracovní zátěže AI a HPC s konkurenčním výkonem.
- Nejlepší pro: Úlohy strojového učení v nastaveních zaměřených na AMD.
- Nevýhoda: Méně zavedené v hlubokém učení ve srovnání s NVIDIA, méně podporovaných rámců.
Cloudzy Cloud GPU VPS
Jedním z nejlepších GPU pro strojové učení, který je dnes k dispozici, je bezpochyby RTX 4090; je však drahý, zvýší vaše účty za elektřinu a jeho velikost vás může donutit buď upgradovat na větší počítačovou skříň, nebo upravit všechny součásti. Bolí to hlavu, a proto nyní ve společnosti Cloudzy nabízíme online GPU pro strojové učení, abyste se o žádný z těchto problémů nemuseli starat. Náš GPU VPS je vybavena až 2 GPU Nvidia RTX 4090, 4 TB úložiště NVMe SSD, šířkou pásma 25 TB za sekundu a 48 vCPU!
To vše za dostupné ceny s hodinovou i měsíční průběžnou fakturací a také širokou škálou platebních možností, jako je PayPal, Alipay, kreditní karty (přes Stripe), PerfectMoney, bitcoiny a další kryptoměny.
A konečně, v nejhorším případě, pokud nejste spokojeni s našimi službami, nabízíme 14denní záruku vrácení peněz!
Cloudové platformy rozšířené reality (AR) na ně hodně spoléhají vysoce výkonné GPU poskytovat pohlcující zážitky v reálném čase. Stejně jako jsou GPU s jádry CUDA a Tensor zásadní pro trénování modelů hlubokého učení, jsou stejně důležité pro vykreslování složitých prostředí AR a podporu funkcí řízených umělou inteligencí, jako je rozpoznávání objektů a prostorové mapování. V Cloudzy, naše AR Cloud využijte špičkovou technologii GPU k zajištění bezproblémového výkonu, nízké latence a škálovatelnosti, díky čemuž je ideální pro podniky, které chtějí nasadit aplikace AR ve velkém měřítku.
Ať už vytváříte aplikace AI, školicí modely nebo provádíte výzkum, naše AI VPS řešení jsou navrženy tak, aby poskytovaly nejlepší výkon GPU za zlomek obvyklých nákladů.
Závěrečné myšlenky
S rostoucími potřebami výpočetního výkonu a rostoucími a složitějšími modely umělé inteligence budou GPU jistě nedílnou součástí našich životů. Takže je nejlepší si je přečíst a pochopit, jak fungují a co jsou zač.
Proto důrazně doporučuji, abyste se podívali Tim Dettmers“ článek o všem, co je třeba vědět o GPU, a pár praktických rad při výběru GPU. Je akademicky uznávaný a dobře zběhlý v hlubokém učení.
