Machine learning en de subcategorie ervan, deep learning, vereisen een aanzienlijke hoeveelheid rekenkracht die alleen door GPU's kan worden geleverd. Elke GPU is echter niet geschikt, dus hier zijn de beste GPU's voor machinaal leren, waarom ze nodig zijn en hoe u de juiste voor uw project kunt kiezen!
Waarom heb ik een GPU nodig voor machinaal leren?
Zoals eerder vermeld vereist machinaal leren veel kracht die alleen GPU's kunnen bieden, en hoewel CPU's prima zullen werken voor toepassingen op kleinere schaal, zal alles dat zwaarder is dan single-threaded taken of algemeen computergebruik alleen maar frustraties en knelpunten veroorzaken. Hun aanzienlijke verschil in rekenkracht komt neer op de parallelle verwerkingscapaciteit van GPU en het grote verschil in het aantal kernen. Een typische CPU kan 4 tot 16 kernen hebben, terwijl de beste GPU's voor machinaal leren duizenden kernen kunnen hebben, vooral tensorkernen, die elk een klein deel van de berekening tegelijkertijd kunnen verwerken.
Deze parallelle verwerking is de sleutel tot het veel beter verwerken van matrix- en lineaire algebra-berekeningen dan CPU's. Daarom zijn GPU's zoveel beter voor taken als het trainen van grote machine-learning-modellen. Het kiezen van de beste GPU’s voor machine learning is echter niet eenvoudig.
Hoe u de beste GPU voor AI en DL kiest
Nu zijn de meeste GPU's krachtig genoeg om typische taken uit te voeren; machine learning en deep learning vereisen echter een ander niveau van kracht en kwaliteit. De vraag die overblijft is dus: wat is een goede GPU voor deep learning?
Een goede GPU voor deep learning moet de volgende kwaliteiten en kenmerken hebben:
Cuda-kernen, tensorkernen en compatibiliteit
AMD en Nvidia bieden de beste GPU's voor machine learning en DL, waarbij de laatste behoorlijk voorop loopt. Dit is te danken aan de Tensor- en CUDA-kernen van Nvidia. Tensorkernen verwerken berekeningen die gebruikelijk zijn bij AI en machinaal leren, zoals matrixvermenigvuldigingen en convoluties (gebruikt in diepe neurale netwerken). CUDA-kernen zorgen er daarentegen voor dat de beste GPU's voor AI-training parallelle verwerking kunnen uitvoeren door de bewerkingen efficiënt over de GPU te verdelen. GPU's zonder deze twee hebben doorgaans moeite met ML- en DL-workloads.
Dat gezegd hebbende, hebben AMD's recente upgrades van het ROCm-platform en de versnellers uit de MI-serie de GPU's verbeterd, en je zult ze op onze lijst zien. De GPU’s van Nvidia zijn echter nog steeds de beste GPU’s voor deep learning vanwege hun goed geoptimaliseerde software-ecosysteem en wijdverbreide raamwerkondersteuning (bijvoorbeeld TensorFlow, PyTorch, JAX). De beste GPU's voor machinaal leren moeten een hoge compatibiliteit hebben met deze ML-frameworks, omdat een mismatch kan leiden tot inefficiëntie in versnelling, driver- en bibliotheekondersteuning (bijvoorbeeld NVIDIA's cuDNN, TensorRT) en algehele toekomstbestendige schaalbaarheid.
Mogelijk hebt u ook geen volledige toegang tot tools die worden aangeboden via de toolkit van NVIDIA CUDA, zoals GPU-versnelde bibliotheken, een C- en C++-compiler en runtime, en optimalisatie- en foutopsporingstools.
VRAM (Video RAM), Geheugenstandaard en Geheugenbandbreedte
Zoals met alles wat met computers te maken heeft, is RAM belangrijk, en hetzelfde geldt voor de beste GPU’s voor machine learning en DL. Omdat datasets voor het trainen van machine learning-modellen extreem groot kunnen worden (tot meerdere TB's voor deep learning), moeten de beste GPU's voor machine learning voldoende VRAM hebben voor snelle toegang. Dit komt omdat deep learning-modellen aanzienlijk geheugen nodig hebben om gewichten, activeringen en andere tussentijdse gegevens op te slaan tijdens training en gevolgtrekking. De beste GPU voor AI-training moet ook een behoorlijke geheugenbandbreedte hebben, zodat u zich door deze grote datasets kunt verplaatsen en berekeningen kunt versnellen.
Ten slotte is de geheugenstandaard een belangrijke factor bij het kiezen van de beste GPU’s voor deep learning. GPU's zijn doorgaans GDDR (Graphics Double Data Rate) of HBM (High Bandwidth Memory). Terwijl GDDR-geheugens een hoge bandbreedte bieden voor zaken als machine learning en gaming, gebruiken de beste machine learning-GPU's HBM's die een veel hogere bandbreedte hebben met een betere efficiëntie.
| GPU-type | VRAM-capaciteit | Geheugenbandbreedte | Geheugen standaard | Beste voor |
| Instapniveau (bijv. RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/s | GDDR6 | Kleine modellen, beeldclassificatie, hobbyprojecten |
| Middenklasse (bijv. RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1.000 GB/s | GDDR6X | Grote datasets, diepe neurale netwerken, transformatoren |
| Hoogwaardige AI GPU's (bijv. Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1.600+ GB/s | HBM2 | Large language models (LLMs), AI-onderzoek, enterprise-niveau ML |
| Super high-end GPU's (bijv. Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2.000+ GB/s | HBM3 | Grootschalige AI-training, supercomputing, onderzoek naar enorme datasets |
Voor degenen die er specifiek mee bezig zijn grote taalmodellen zoals ChatGPT, Cloudzy biedt een ChatGPT-geoptimaliseerde VPS oplossing met het vermogen dat nodig is voor soepele fijnafstemming en gevolgtrekking.
TFLOPS (Teraflops) en drijvende-kommaprecisie
Uiteraard worden GPU-prestaties gemeten aan de hand van de verwerkingskracht. Dit is afhankelijk van drie factoren: TFLOPS, geheugenbandbreedte en drijvende-kommaprecisie. We hebben de geheugenbandbreedte in de beste GPU voor AI-training al besproken; hier is wat elk van de andere twee betekent en waarom het belangrijk is. TFLOPS, of Teraflops, is de eenheid die meet hoe snel een GPU complexe berekeningen afhandelt. Dus in plaats van de kloksnelheid van een processor te meten (hoeveel cycli een processor per seconde voltooit), meet TFLOPS hoeveel biljoen drijvende-kommabewerkingen een GPU per seconde kan uitvoeren. Simpel gezegd vertelt TFLOPS u hoe krachtig een GPU is in het uitvoeren van wiskunde-zware taken.
Floating-Point Precision toont echter, zoals de naam al doet vermoeden, het nauwkeurigheidsniveau dat de GPU het model kan laten behouden. De beste GPU's voor deep learning gebruiken een hogere precisie (bijvoorbeeld FP32), wat nauwkeurigere berekeningen oplevert, maar tegen prestatiekosten. Een lagere nauwkeurigheid (bijvoorbeeld FP16) versnelt de verwerking met een iets lagere nauwkeurigheid, wat vaak acceptabel is voor AI- en deep learning-taken.
Begin met bloggen
Zelf je WordPress hosten op topkwaliteit hardware, met NVMe-opslag en minimale latency wereldwijd. Kies je favoriete distro.
Neem WordPress VPS| Precisie | Gebruikscasus | Voorbeeldtoepassingen |
| FP32 (enkele precisie) | Deep learning-modeltraining | Beeldherkenning (ResNet, VGG) |
| TF32 (TensorFloat-32) | Training met gemengde precisie | NLP, aanbevelingssystemen |
| FP16 (halve precisie) | Snelle gevolgtrekking | Autonoom rijden, spraakherkenning, AI-videoverbetering |
In plaats van zwaar te investeren in fysieke hardware, heeft u direct toegang Cloudzy's Deep Learning GPU VPS, mogelijk gemaakt door RTX 4090s, geoptimaliseerd voor machine learning en deep learning-workloads.
Beste GPU's voor Machine Learning in 2025
Nu je een goed idee hebt van wat de beste GPU’s voor machinaal leren zouden moeten hebben, is hier onze lijst met de beste GPU’s gerangschikt op topsnelheid, geheugenbandbreedte, VRAM, enz.
| GPU | VRAM | Geheugenbandbreedte | Geheugen standaard | TFLOPS | Drijvende-kommaprecisie | Verenigbaarheid |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA A100 Tensorkern | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| NVIDIA RTX4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | KP32, KP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX A6000 Tensorkern | 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 | KP32, KP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA RTX3090 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
De beste machine learning GPU, de H100 NVL, biedt uitzonderlijke prestaties voor diepgaand leren op schaal, geoptimaliseerd voor krachtige workloads met meerdere tenants.
- Beste voor: Baanbrekend AI-onderzoek, grootschalige modeltraining en gevolgtrekking.
- Nadeel: Extreem duur en vooral geschikt voor bedrijfs- of onderzoeksomgevingen.
NVIDIA A100 Tensor Core-GPU
De A100 biedt enorme prestaties voor neurale netwerken met 80 GB geheugen met hoge bandbreedte (HBM2), geschikt voor zware werklasten.
- Beste voor: Grootschalige machine learning-modellen, AI-onderzoek en cloudgebaseerde applicaties.
- Nadeel: Duur, vooral gericht op bedrijven.
NVIDIA RTX4090
Uitstekend geschikt voor zowel gaming als AI-workloads, met 24 GB GDDR6X-geheugen en enorme parallelle rekenmogelijkheden.
- Beste voor: Hoogwaardige ML-taken en AI-onderzoek die extreme rekenkracht vereisen.
- Nadeel: Energievreter, hoge kosten en groot formaat.
NVIDIA RTX A6000 Tensor Core-GPU
Ondersteunt AI-applicaties met 48 GB GDDR6-geheugen, zeer geschikt voor werkstations en professionele videomakers.
- Beste voor: AI-onderzoek, deep learning en hoogwaardige workloads.
- Nadeel: Hoge kosten, doorgaans geschikt voor professionele omgevingen.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Goede balans tussen prijs en prestaties met sterke ray-tracing-mogelijkheden, met 12 GB GDDR6X
- Beste voor: Enthousiastelingen en kleinere bedrijven met machine learning-behoeften op gemiddeld niveau.
- Nadeel: Beperkt VRAM voor grotere datasets en zeer grote modellen.
NVIDIA RTX3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiHoge geheugencapaciteit (24 GB GDDR6X) en rekenkracht, ideaal voor het trainen van middelgrote tot grote modellen.
- Beste voor: Enthousiastelingen en onderzoekstoepassingen die krachtige AI-verwerking nodig hebben.
- Nadeel: Zeer kostbaar, verbruikt veel stroom en kan voor kleinere projecten overkill zijn.
AMD Radeon Instinct MI300
Geweldig voor AI- en HPC-workloads, met concurrerende prestaties.
- Beste voor: Machine learning-workloads op AMD-centrische configuraties.
- Nadeel: Minder gevestigd in deep learning vergeleken met NVIDIA, minder ondersteunde frameworks.
Cloudzy's Cloud GPU VPS
Een van de beste GPU’s voor machinaal leren die vandaag de dag beschikbaar zijn, is ongetwijfeld de RTX 4090; Het is echter duur, het drijft je elektriciteitsrekening op, en de omvang ervan kan je dwingen om te upgraden naar een grotere computerkast of al je onderdelen aan te passen. Het is hoofdpijn, daarom bieden wij bij Cloudzy nu een online GPU voor machinaal leren aan, zodat u zich over deze problemen geen zorgen hoeft te maken. Ons GPU-VPS is uitgerust met maximaal 2 Nvidia RTX 4090 GPU's, 4 TB NVMe SSD-opslag, 25 TB bandbreedte per seconde en 48 vCPU's!
Alles tegen betaalbare prijzen met zowel uur- als maandelijkse pay-as-you-go-facturering beschikbaar, evenals een breed scala aan betalingsopties zoals PayPal, Alipay, creditcards (via Stripe), PerfectMoney, Bitcoin en andere cryptocurrencies.
Ten slotte, in het ergste geval: als u niet tevreden bent met onze service, bieden wij een geld-terug-garantie van 14 dagen!
Augmented Reality (AR) Cloud-platforms zijn sterk afhankelijk van krachtige GPU's om realtime, meeslepende ervaringen te leveren. Net zoals GPU’s met CUDA- en Tensor-kernen van cruciaal belang zijn voor het trainen van deep learning-modellen, zijn ze net zo belangrijk voor het weergeven van complexe AR-omgevingen en het ondersteunen van AI-gestuurde functies zoals objectherkenning en ruimtelijke mapping. Bij Cloudzy, onze AR-wolk maak gebruik van de allernieuwste GPU-technologie om naadloze prestaties, lage latentie en schaalbaarheid te garanderen, waardoor het ideaal is voor bedrijven die AR-applicaties op schaal willen implementeren.
Of u nu AI-toepassingen bouwt, modellen traint of onderzoek doet, onze AI VPS-oplossingen zijn ontworpen om de beste GPU-prestaties te leveren tegen een fractie van de gebruikelijke kosten.
Slotgedachten
Nu de behoefte aan rekenkracht toeneemt en AI-modellen groter en complexer worden, zullen GPU’s zeker een integraal onderdeel van ons leven gaan uitmaken. Het is dus het beste om ze te lezen en te begrijpen hoe ze werken en wat ze zijn.
Daarom raad ik u ten zeerste aan om uit te checken Tim Detmers’ stuk over alles wat er te weten valt over GPU’s en wat praktisch advies bij het kiezen van een GPU. Hij is zowel academisch vereerd als goed thuis in deep learning.
