L’apprendimento automatico e la sua sottocategoria, il deep learning, richiedono una notevole quantità di potenza di calcolo che può essere fornita solo dalle GPU. Tuttavia, qualsiasi GPU non va bene, quindi ecco le migliori GPU per l’apprendimento automatico, perché sono necessarie e come puoi scegliere quella giusta per il tuo progetto!
Perché ho bisogno di una GPU per il machine learning?
Come accennato in precedenza, l'apprendimento automatico richiede molta potenza che solo le GPU possono fornire e, sebbene le CPU funzionino perfettamente per applicazioni su scala ridotta, tutto ciò che è più pesante delle attività a thread singolo o dell'elaborazione generica causerà solo frustrazioni e colli di bottiglia. La loro significativa differenza in termini di potenza di calcolo dipende dalla capacità di elaborazione parallela della GPU e dalla grande differenza nel numero di core. Una tipica CPU potrebbe avere da 4 a 16 core, mentre le migliori GPU per l’apprendimento automatico potrebbero avere migliaia di core, in particolare tensor core, ciascuno in grado di gestire una piccola parte del calcolo contemporaneamente.
Questa elaborazione parallela è la chiave per gestire i calcoli di matrici e algebra lineare molto meglio delle CPU, motivo per cui le GPU sono molto migliori per attività come l'addestramento di grandi modelli di apprendimento automatico. Tuttavia, scegliere le migliori GPU per il machine learning non è facile.
Come scegliere la migliore GPU per AI e DL
Ora, la maggior parte delle GPU è abbastanza potente da gestire attività tipiche; tuttavia, il machine learning e il deep learning richiedono un altro livello di potenza e qualità. Quindi, la domanda che rimane è: cosa rende una buona GPU per il deep learning?
Una buona GPU per il deep learning dovrebbe avere le seguenti qualità e caratteristiche:
Cuda Core, Tensor Core e compatibilità
AMD e Nvidia offrono le migliori GPU per l'apprendimento automatico e DL, con quest'ultima molto più avanti. Questo grazie ai core Tensor e CUDA di Nvidia. I core tensoriali gestiscono calcoli comuni nell'intelligenza artificiale e nell'apprendimento automatico, come moltiplicazioni e convoluzioni di matrici (utilizzate nelle reti neurali profonde). I core CUDA, d'altro canto, consentono alle migliori GPU per l'addestramento dell'intelligenza artificiale di eseguire l'elaborazione parallela distribuendo in modo efficiente le operazioni sulla GPU. Le GPU senza questi due in genere hanno difficoltà con i carichi di lavoro ML e DL.
Detto questo, i recenti aggiornamenti di AMD alla piattaforma ROCm e agli acceleratori della serie MI hanno migliorato le sue GPU e li vedrai nel nostro elenco. Tuttavia, le GPU di Nvidia sono ancora le migliori GPU per il deep learning grazie al loro ecosistema software ben ottimizzato e al supporto diffuso dei framework (ad esempio TensorFlow, PyTorch, JAX). Le migliori GPU per l'apprendimento automatico dovrebbero avere un'elevata compatibilità con questi framework ML, poiché una mancata corrispondenza può portare a inefficienze nell'accelerazione, nel supporto di driver e librerie (ad esempio, cuDNN di NVIDIA, TensorRT) e nella scalabilità complessiva a prova di futuro.
Potresti anche non avere pieno accesso agli strumenti forniti tramite il toolkit NVIDIA CUDA, come librerie accelerate da GPU, un compilatore e runtime C e C++ e strumenti di ottimizzazione e debug.
VRAM (RAM video), standard di memoria e larghezza di banda della memoria
Come per qualsiasi cosa relativa al computer, la RAM è importante e lo stesso vale per le migliori GPU per l'apprendimento automatico e DL. Poiché i set di dati per l'addestramento dei modelli di machine learning possono diventare estremamente grandi (fino a più TB per il deep learning), le migliori GPU per l'apprendimento automatico dovrebbero avere molta VRAM per un accesso rapido. Questo perché i modelli di deep learning necessitano di una memoria significativa per archiviare pesi, attivazioni e altri dati intermedi durante l'addestramento e l'inferenza. La migliore GPU per l'addestramento all'intelligenza artificiale dovrebbe anche avere una larghezza di banda di memoria decente in modo da poter spostare questi set di dati di grandi dimensioni e accelerare i calcoli.
Infine, lo standard di memoria è un fattore importante nella scelta delle migliori GPU per il deep learning. Le GPU sono in genere GDDR (Graphics Double Data Rate) o HBM (high Bandwidth Memory). Mentre le memorie GDDR offrono un'elevata larghezza di banda per cose come l'apprendimento automatico e i giochi, le migliori GPU per l'apprendimento automatico utilizzano HBM che hanno una larghezza di banda molto più elevata con una migliore efficienza.
| Tipo di GPU | Capacità della VRAM | Larghezza di banda della memoria | Norma di memoria | Ideale per |
| Livello base (ad es. RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300GB/s | GDDR6 | Piccoli modelli, classificazione delle immagini, progetti di hobby |
| Di fascia media (ad esempio RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1.000GB/s | GDDR6X | Grandi set di dati, reti neurali profonde, trasformatori |
| GPU AI di fascia alta (ad esempio, Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1.600+ GB/s | HBM2 | Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), ricerca sull'intelligenza artificiale, ML a livello aziendale |
| GPU di fascia alta (ad esempio, Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2.000+ GB/s | HBM3 | Formazione sull'intelligenza artificiale su larga scala, supercalcolo, ricerca su enormi set di dati |
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TFLOPS (Teraflop) e precisione in virgola mobile
Naturalmente, le prestazioni della GPU vengono misurate in base alla sua potenza di elaborazione. Ciò dipende da tre fattori: TFLOPS, larghezza di banda della memoria e precisione in virgola mobile. Abbiamo già discusso della larghezza di banda della memoria nella migliore GPU per l'addestramento all'intelligenza artificiale; ecco cosa significa ciascuno degli altri due e perché è importante. TFLOPS, o Teraflop, è l'unità che misura la velocità con cui una GPU gestisce calcoli complessi. Quindi, invece di misurare la velocità di clock di un processore (quanti cicli completa un processore in un secondo), TFLOPS misura quanti trilioni di operazioni in virgola mobile può eseguire una GPU al secondo. In parole povere, TFLOPS ti dice quanto è potente una GPU nel gestire attività matematiche pesanti.
Tuttavia, la precisione in virgola mobile, come suggerisce il nome, mostra il livello di precisione che la GPU consentirà al modello di mantenere. Le migliori GPU per il deep learning utilizzano una precisione più elevata (ad esempio, FP32), che fornisce calcoli più accurati ma a scapito delle prestazioni. Una precisione inferiore (ad esempio, FP16) accelera l'elaborazione con una precisione leggermente ridotta, che è spesso accettabile per le attività di intelligenza artificiale e deep learning.
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Le migliori GPU per il machine learning nel 2025
Ora che hai una buona idea di cosa dovrebbero avere le migliori GPU per l'apprendimento automatico, ecco il nostro elenco delle migliori GPU classificate in base ai massimi, larghezza di banda della memoria, VRAM, ecc.
| GPU | VRAM | Larghezza di banda della memoria | Norma di memoria | TFLOPS | Precisione in virgola mobile | Compatibilità |
| NVIDIA H100NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Nucleo tensore 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 |
| Nucleo tensore 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 H100NVL
La migliore GPU per il machine learning, H100 NVL, offre prestazioni eccezionali per il deep learning su larga scala, ottimizzate per carichi di lavoro multi-tenant ad alte prestazioni.
- Ideale per: Ricerca sull'intelligenza artificiale all'avanguardia, addestramento di modelli su larga scala e inferenza.
- Svantaggio: Estremamente costoso e adatto principalmente per ambienti di ricerca o di livello aziendale.
GPU NVIDIA A100 Tensor Core
L'A100 offre prestazioni eccezionali per reti neurali con 80 GB di memoria a larghezza di banda elevata (HBM2), adatta a carichi di lavoro pesanti.
- Ideale per: Modelli di machine learning su larga scala, ricerca sull’intelligenza artificiale e applicazioni basate su cloud.
- Svantaggio: Costoso, rivolto principalmente alle imprese.
NVIDIA RTX 4090
Eccellente sia per i giochi che per i carichi di lavoro AI, con 24 GB di memoria GDDR6X e un'enorme capacità di elaborazione parallela.
- Ideale per: Attività di ML di fascia alta e ricerca sull'intelligenza artificiale che richiedono un'estrema potenza di calcolo.
- Svantaggio: Assetati di energia, costi elevati e grandi dimensioni.
GPU NVIDIA RTX A6000 Tensor Core
Supporta applicazioni AI con 48 GB di memoria GDDR6, ideale per workstation e creatori professionisti.
- Ideale per: Ricerca sull'intelligenza artificiale, deep learning e carichi di lavoro ad alte prestazioni.
- Svantaggio: Costo elevato, tipicamente adatto per ambienti professionali.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Buon equilibrio tra prezzo e prestazioni con forti capacità di ray-tracing, con 12 GB di GDDR6X
- Ideale per: Appassionati e piccole imprese con esigenze di machine learning di medio livello.
- Svantaggio: VRAM limitata per set di dati più grandi e modelli molto grandi.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiElevata capacità di memoria (24 GB GDDR6X) e potenza di calcolo, ottima per addestrare modelli medio-grandi.
- Ideale per: Appassionati e applicazioni di ricerca che necessitano di una potente elaborazione IA.
- Svantaggio: Molto costoso, consuma molta energia e può essere eccessivo per progetti più piccoli.
AMD Radeon Instinct MI300
Ottimo per carichi di lavoro AI e HPC, con prestazioni competitive.
- Ideale per: Carichi di lavoro di machine learning su configurazioni incentrate su AMD.
- Svantaggio: Meno consolidato nel deep learning rispetto a NVIDIA, meno framework supportati.
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Una delle migliori GPU per l'apprendimento automatico oggi disponibili è senza dubbio la RTX 4090; tuttavia, è costoso, aumenterà le tue bollette elettriche e le sue dimensioni potrebbero costringerti a passare a un case del computer più grande o a modificare tutte le parti. È un mal di testa, motivo per cui noi di Cloudzy ora offriamo una GPU online per l'apprendimento automatico in modo che tu non debba preoccuparti di nessuno di questi problemi. Nostro GPU VPS è dotato di un massimo di 2 GPU Nvidia RTX 4090, 4 TB di spazio di archiviazione SSD NVMe, larghezza di banda di 25 TB al secondo e 48 vCPU!
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Considerazioni finali
Con le crescenti esigenze di potenza computazionale e i modelli di intelligenza artificiale sempre più grandi e complessi, le GPU saranno sicuramente parte integrante delle nostre vite. Quindi è meglio documentarsi su di essi e capire come funzionano e cosa sono.
Ecco perché ti consiglio vivamente di dare un'occhiata Tim Dettmers' su tutto quello che c'è da sapere sulle GPU e alcuni consigli pratici per la scelta di una GPU. È sia accademicamente onorato che esperto nel deep learning.
