Uczenie maszynowe i jego podkategoria, głębokie uczenie się, wymagają znacznej ilości mocy obliczeniowej, którą mogą zapewnić jedynie procesory graficzne. Jednak żaden procesor graficzny się nie sprawdzi, dlatego oto najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego, dlaczego są potrzebne i jak wybrać odpowiedni do swojego projektu!
Dlaczego potrzebuję procesora graficznego do uczenia maszynowego?
Jak wspomniano wcześniej, uczenie maszynowe wymaga dużej mocy, którą mogą zapewnić tylko procesory graficzne, i chociaż procesory CPU będą dobrze działać w aplikacjach na mniejszą skalę, wszystko, co jest cięższe niż zadania jednowątkowe lub obliczenia ogólnego przeznaczenia, będzie powodować jedynie frustrację i wąskie gardła. Ich znacząca różnica w mocy obliczeniowej wynika z możliwości przetwarzania równoległego GPU i dużej różnicy w liczbie rdzeni. Typowy procesor może mieć od 4 do 16 rdzeni, podczas gdy najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego mogą mieć tysiące rdzeni, szczególnie rdzenie tensorowe – każdy z nich jest w stanie obsłużyć niewielką część obliczeń w tym samym czasie.
To równoległe przetwarzanie jest kluczem do znacznie lepszej obsługi obliczeń macierzowych i algebry liniowej niż w przypadku procesorów CPU, dlatego też procesory graficzne są o wiele lepsze w zadaniach takich jak szkolenie dużych modeli uczenia maszynowego. Jednak wybór najlepszych procesorów graficznych do uczenia maszynowego nie jest łatwy.
Jak wybrać najlepszy procesor graficzny dla AI i DL
Obecnie większość procesorów graficznych jest wystarczająco wydajna, aby poradzić sobie z typowymi zadaniami; jednak uczenie maszynowe i głębokie uczenie się wymagają innego poziomu mocy i jakości. Pozostaje więc pytanie: Co wyróżnia dobry procesor graficzny do głębokiego uczenia się?
Dobry procesor graficzny do głębokiego uczenia się powinien mieć następujące cechy i funkcje:
Rdzenie Cuda, rdzenie Tensor i kompatybilność
AMD i Nvidia oferują najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego i DL, przy czym ten drugi jest dość zaawansowany. Dzieje się tak dzięki rdzeniom Tensor i CUDA firmy Nvidia. Rdzenie tensorowe obsługują obliczenia powszechne w sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, takie jak mnożenie i sploty macierzy (stosowane w głębokich sieciach neuronowych). Z drugiej strony rdzenie CUDA umożliwiają najlepszym procesorom graficznym do szkolenia sztucznej inteligencji wykonywanie przetwarzania równoległego poprzez efektywną dystrybucję operacji na procesorze graficznym. Procesory graficzne bez tych dwóch zazwyczaj borykają się z obciążeniami ML i DL.
To powiedziawszy, ostatnie aktualizacje AMD do platformy ROCm i akceleratorów z serii MI ulepszyły jej procesory graficzne, co zobaczysz na naszej liście. Jednak procesory graficzne Nvidii są nadal najlepszymi procesorami graficznymi do głębokiego uczenia się ze względu na dobrze zoptymalizowany ekosystem oprogramowania i szeroką obsługę frameworków (np. TensorFlow, PyTorch, JAX). Najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego powinny charakteryzować się wysoką kompatybilnością z tymi frameworkami ML, ponieważ niedopasowanie może prowadzić do nieefektywności w zakresie akceleracji, obsługi sterowników i bibliotek (np. cuDNN firmy NVIDIA, TensorRT) oraz ogólnej skalowalności przyszłości.
Możesz także nie mieć pełnego dostępu do narzędzi dostępnych w zestawie narzędzi NVIDIA CUDA, takich jak biblioteki akcelerowane przez GPU, kompilator i środowisko wykonawcze C i C++ oraz narzędzia do optymalizacji i debugowania.
VRAM (RAM wideo), standard pamięci i przepustowość pamięci
Jak w przypadku wszystkiego, co jest związane z komputerem, pamięć RAM jest ważna i to samo dotyczy najlepszych procesorów graficznych do uczenia maszynowego i DL. Ponieważ zbiory danych do uczenia modeli uczenia maszynowego mogą stać się niezwykle duże (do wielu TB w przypadku głębokiego uczenia), najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego powinny mieć dużo pamięci VRAM w celu zapewnienia szybkiego dostępu. Dzieje się tak, ponieważ modele głębokiego uczenia się wymagają dużej ilości pamięci do przechowywania wag, aktywacji i innych danych pośrednich podczas uczenia i wnioskowania. Najlepszy procesor graficzny do treningu AI powinien mieć także przyzwoitą przepustowość pamięci, aby móc poruszać się po dużych zbiorach danych i przyspieszać obliczenia.
Wreszcie, standard pamięci jest ważnym czynnikiem przy wyborze najlepszych procesorów graficznych do głębokiego uczenia się. Procesory graficzne to zazwyczaj GDDR (podwójna szybkość transmisji grafiki) lub HBM (pamięć o dużej przepustowości). Podczas gdy pamięci GDDR oferują dużą przepustowość do zastosowań takich jak uczenie maszynowe i gry, najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego korzystają z modułów HBM, które mają znacznie większą przepustowość i lepszą wydajność.
| Typ procesora graficznego | Pojemność VRAMu | Przepustowość pamięci | Standard pamięci | Najlepsze dla |
| Poziom podstawowy (np. RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/s | GDDR6 | Małe modele, klasyfikacja obrazów, projekty hobbystyczne |
| Średniej klasy (np. RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1000 GB/s | GDDR6X | Duże zbiory danych, głębokie sieci neuronowe, transformatory |
| Wysokiej klasy procesory graficzne AI (np. Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1600+ GB/s | HBM2 | Duże modele językowe (LLM), badania nad sztuczną inteligencją, uczenie maszynowe na poziomie przedsiębiorstwa |
| Procesory graficzne Super High-end (np. Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2000+ GB/s | HBM3 | Szkolenia AI na dużą skalę, superkomputery, badania na ogromnych zbiorach danych |
Dla tych, którzy specjalnie nad tym pracują duże modele językowe, takie jak ChatGPT, Cloudzy oferuje VPS zoptymalizowany pod kątem ChatGPT rozwiązanie o mocy potrzebnej do płynnego dostrajania i wnioskowania.
TFLOPS (Teraflopy) i precyzja zmiennoprzecinkowa
Oczywiście wydajność procesora graficznego mierzy się jego mocą obliczeniową. Zależy to od trzech czynników: TFLOPS, przepustowości pamięci i precyzji zmiennoprzecinkowej. Omówiliśmy już przepustowość pamięci w najlepszym GPU do treningu AI; oto, co oznacza każdy z pozostałych dwóch i dlaczego jest to ważne. TFLOPS lub teraflops to jednostka mierząca szybkość, z jaką procesor graficzny radzi sobie ze złożonymi obliczeniami. Zamiast więc mierzyć prędkość zegara procesora (ile cykli procesor wykonuje w ciągu sekundy), TFLOPS mierzy liczbę bilionów operacji zmiennoprzecinkowych, które procesor graficzny może wykonać na sekundę. Mówiąc prościej, TFLOPS informuje, jak mocny jest procesor graficzny w obsłudze zadań wymagających obliczeń matematycznych.
Jednak precyzja zmiennoprzecinkowa, jak sama nazwa wskazuje, pokazuje poziom dokładności, jaki procesor graficzny pozwoli na utrzymanie modelu. Najlepsze procesory graficzne do głębokiego uczenia się wykorzystują większą precyzję (np. FP32), co zapewnia dokładniejsze obliczenia, ale kosztem wydajności. Niższa precyzja (np. FP16) przyspiesza przetwarzanie z nieco zmniejszoną dokładnością, co często jest akceptowalne w przypadku zadań AI i głębokiego uczenia się.
Zacznij blogować
Samodzielnie hostuj swój WordPress na sprzęcie najwyższej klasy, wyposażonym w pamięć NVMe i minimalne opóźnienia na całym świecie — wybierz swoją ulubioną dystrybucję.
Zdobądź WordPress VPS| Precyzja | Przypadek użycia | Przykładowe zastosowania |
| FP32 (pojedyncza precyzja) | Trening modelowy głębokiego uczenia się | Rozpoznawanie obrazu (ResNet, VGG) |
| TF32 (TensorFloat-32) | Trening o mieszanej precyzji | NLP, systemy rekomendacji |
| FP16 (połowa precyzji) | Szybkie wnioskowanie | Autonomiczna jazda, rozpoznawanie mowy, ulepszanie wideo AI |
Zamiast inwestować dużo w sprzęt fizyczny, możesz uzyskać natychmiastowy dostęp VPS GPU Deep Learning firmy Cloudzy, zasilany przez RTX 4090, zoptymalizowany pod kątem obciążeń związanych z uczeniem maszynowym i głębokim uczeniem się.
Najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego w 2025 r
Teraz, gdy masz już dobre pojęcie o tym, jakie powinny być najlepsze procesory graficzne do uczenia maszynowego, oto nasza lista najlepszych procesorów graficznych uszeregowanych według najwyższych wartości, przepustowości pamięci, pamięci VRAM itp.
| GPU | VRAM | Przepustowość pamięci | Standard pamięci | TFLOPY | Precyzja zmiennoprzecinkowa | Zgodność |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Rdzeń Tensorowy NVIDIA A100 | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow i PyTorch |
| NVIDIA RTX 4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Rdzeń Tensorowy NVIDIA RTX A6000 | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow i 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 i PyTorch |
| AMD Radeon Instinct MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
Najlepszy procesor graficzny do uczenia maszynowego, H100 NVL, oferuje wyjątkową wydajność na potrzeby głębokiego uczenia się na dużą skalę, zoptymalizowaną pod kątem wysokowydajnych obciążeń wymagających wielu dzierżawców.
- Najlepsze dla: Najnowocześniejsze badania nad sztuczną inteligencją, szkolenie modeli na dużą skalę i wnioskowanie.
- Wada: Niezwykle drogie i odpowiednie przede wszystkim dla środowisk korporacyjnych lub badawczych.
Procesor graficzny NVIDIA A100 Tensor Core
A100 zapewnia ogromną wydajność sieci neuronowych dzięki 80 GB pamięci o dużej przepustowości (HBM2), odpowiedniej do dużych obciążeń.
- Najlepsze dla: Wielkoskalowe modele uczenia maszynowego, badania nad sztuczną inteligencją i aplikacje w chmurze.
- Wada: Drogie, skierowane głównie do przedsiębiorstw.
NVIDIA RTX 4090
Doskonały zarówno do gier, jak i obciążeń AI, wyposażony w 24 GB pamięci GDDR6X i ogromne możliwości obliczeń równoległych.
- Najlepsze dla: Zaawansowane zadania uczenia maszynowego i badania nad sztuczną inteligencją wymagające ekstremalnej mocy obliczeniowej.
- Wada: Żądny mocy, wysoki koszt i duży rozmiar.
Procesor graficzny NVIDIA RTX A6000 Tensor Core
Obsługuje aplikacje AI dzięki 48 GB pamięci GDDR6, doskonale nadaje się do stacji roboczych i profesjonalnych twórców.
- Najlepsze dla: Badania nad sztuczną inteligencją, głębokie uczenie się i obciążenia o wysokiej wydajności.
- Wada: Wysoki koszt, zazwyczaj odpowiedni dla środowisk profesjonalnych.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Dobra równowaga ceny i wydajności z dużymi możliwościami śledzenia promieni, z 12 GB pamięci GDDR6X
- Najlepsze dla: Entuzjaści i mniejsze firmy o średnich potrzebach w zakresie uczenia maszynowego.
- Wada: Ograniczona pamięć VRAM dla większych zbiorów danych i bardzo dużych modeli.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 TiWysoka pojemność pamięci (24 GB GDDR6X) i moc obliczeniowa, świetna do treningu średnich i dużych modeli.
- Najlepsze dla: Entuzjaści i aplikacje badawcze wymagające wydajnego przetwarzania AI.
- Wada: Bardzo kosztowne, zużywa dużo energii i może być przesadą w przypadku mniejszych projektów.
AMD Radeon Instinct MI300
Doskonale sprawdza się w przypadku obciążeń związanych ze sztuczną inteligencją i HPC, zapewniając konkurencyjną wydajność.
- Najlepsze dla: Obciążenia uczenia maszynowego w konfiguracjach zorientowanych na AMD.
- Wada: Mniej ugruntowane w głębokim uczeniu się w porównaniu do NVIDIA, mniej obsługiwanych platform.
Cloudy GPU VPS Cloudzy
Jednym z najlepszych dostępnych obecnie procesorów graficznych do uczenia maszynowego jest niewątpliwie RTX 4090; jest jednak drogi, podnosi rachunki za prąd, a jego rozmiar może zmusić Cię do wymiany obudowy komputera na większą lub modyfikacji wszystkich części. To ból głowy, dlatego w Cloudzy oferujemy teraz procesor graficzny online do uczenia maszynowego, dzięki czemu nie musisz się martwić żadnym z tych problemów. Nasz VPS-y graficzne jest wyposażony w maksymalnie 2 procesory graficzne Nvidia RTX 4090, 4 TB pamięci masowej NVMe SSD, przepustowość 25 TB na sekundę i 48 procesorów vCPU!
Wszystko w przystępnych cenach, z dostępnymi rozliczeniami godzinowymi i miesięcznymi w trybie płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem, a także szeroką gamą opcji płatności, takich jak PayPal, Alipay, karty kredytowe (przez Stripe), PerfectMoney, Bitcoin i inne kryptowaluty.
I wreszcie, w najgorszym przypadku, jeśli nie będziesz zadowolony z naszych usług, oferujemy 14-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy!
Platformy chmurowe rzeczywistości rozszerzonej (AR) w dużym stopniu opierają się na wysokowydajne procesory graficzne dostarczać wciągających wrażeń w czasie rzeczywistym. Tak jak procesory graficzne z rdzeniami CUDA i Tensor mają kluczowe znaczenie w szkoleniu modeli głębokiego uczenia się, są one równie istotne w renderowaniu złożonych środowisk AR i wspieraniu funkcji opartych na sztucznej inteligencji, takich jak rozpoznawanie obiektów i mapowanie przestrzenne. W Cloudzy, nasz Chmura AR Wykorzystaj najnowocześniejszą technologię GPU, aby zapewnić płynną wydajność, małe opóźnienia i skalowalność, dzięki czemu jest idealnym rozwiązaniem dla firm chcących wdrażać aplikacje AR na dużą skalę.
Niezależnie od tego, czy tworzysz aplikacje AI, modele szkoleniowe, czy prowadzisz badania, nasze Rozwiązania AI VPS zostały zaprojektowane tak, aby zapewnić najlepszą wydajność procesora graficznego za ułamek zwykłych kosztów.
Ostatnie przemyślenia
Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na moc obliczeniową i coraz większymi i bardziej złożonymi modelami sztucznej inteligencji, procesory graficzne z pewnością staną się integralną częścią naszego życia. Najlepiej więc o nich przeczytać i dowiedzieć się, jak działają i czym są.
Dlatego gorąco polecam sprawdzić Tima Dettmersaartykuł zawierający wszystko, co należy wiedzieć o procesorach graficznych, oraz kilka praktycznych porad dotyczących wyboru procesora graficznego. Jest zarówno szanowany pod względem akademickim, jak i dobrze zaznajomiony z głębokim uczeniem się.
