O aprendizado de máquina e sua subcategoria, aprendizado profundo, exigem uma quantidade substancial de poder computacional que só pode ser fornecido por GPUs. No entanto, qualquer GPU não serve, então aqui estão as melhores GPUs para aprendizado de máquina, por que elas são necessárias e como você pode escolher a certa para o seu projeto!
Por que preciso de uma GPU para aprendizado de máquina?
Conforme mencionado anteriormente, o aprendizado de máquina requer muito poder que apenas os GPUs podem fornecer e, embora os CPUs funcionem perfeitamente para aplicativos de menor escala, qualquer coisa que seja mais pesada do que tarefas de thread único ou computação de uso geral só causará frustrações e gargalos. Sua diferença significativa no poder computacional se resume à capacidade de processamento paralelo do GPU e à grande diferença no número de núcleos. Um CPU típico pode ter de 4 a 16 núcleos, enquanto os melhores GPUs para aprendizado de máquina podem ter milhares de núcleos, especialmente núcleos tensores – cada um capaz de lidar com uma pequena parte da computação ao mesmo tempo.
Esse processamento paralelo é a chave para lidar com cálculos matriciais e de álgebra linear muito melhor do que as CPUs, e é por isso que as GPUs são muito melhores para tarefas como treinar grandes modelos de aprendizado de máquina. No entanto, escolher as melhores GPUs para aprendizado de máquina não é fácil.
Como escolher a melhor GPU para IA e DL
Agora, a maioria das GPUs é poderosa o suficiente para lidar com tarefas típicas; no entanto, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo exigem outro nível de poder e qualidade. Portanto, a questão que permanece é: o que constitui uma boa GPU para aprendizado profundo?
Uma boa GPU para aprendizado profundo deve ter as seguintes qualidades e recursos:
Núcleos Cuda, núcleos tensores e compatibilidade
AMD e Nvidia oferecem as melhores GPUs para aprendizado de máquina e DL, com esta última bastante à frente. Isso se deve aos núcleos Tensor e CUDA da Nvidia. Os núcleos tensores lidam com cálculos comuns em IA e aprendizado de máquina, como multiplicações e convoluções de matrizes (usadas em redes neurais profundas). Os núcleos CUDA, por outro lado, permitem que as melhores GPUs para treinamento de IA executem processamento paralelo, distribuindo com eficiência as operações pela GPU. GPUs sem esses dois normalmente enfrentam cargas de trabalho de ML e DL.
Dito isso, as recentes atualizações da AMD para a plataforma ROCm e os aceleradores da série MI melhoraram suas GPUs, e você as verá em nossa lista. No entanto, as GPUs da Nvidia ainda são as melhores GPUs para aprendizado profundo devido ao seu ecossistema de software bem otimizado e amplo suporte de estrutura (por exemplo, TensorFlow, PyTorch, JAX). As melhores GPUs para aprendizado de máquina devem ter alta compatibilidade com essas estruturas de ML, pois uma incompatibilidade pode levar a ineficiências na aceleração, suporte de driver e biblioteca (por exemplo, cuDNN da NVIDIA, TensorRT) e escalabilidade geral preparada para o futuro.
Você também pode não ter acesso total às ferramentas fornecidas pelo kit de ferramentas NVIDIA CUDA, como bibliotecas aceleradas por GPU, um compilador e tempo de execução C e C++ e ferramentas de otimização e depuração.
VRAM (RAM de vídeo), padrão de memória e largura de banda de memória
Como acontece com qualquer coisa relacionada a computadores, a RAM é importante, e o mesmo se aplica às melhores GPUs para aprendizado de máquina e DL. Como os conjuntos de dados para treinamento de modelos de aprendizado de máquina podem se tornar extremamente grandes (até vários TB para aprendizado profundo), as melhores GPUs para aprendizado de máquina devem ter bastante VRAM para acesso rápido. Isso ocorre porque os modelos de aprendizagem profunda precisam de memória significativa para armazenar pesos, ativações e outros dados intermediários durante o treinamento e a inferência. A melhor GPU para treinamento de IA também deve ter largura de banda de memória decente para que você possa movimentar esses grandes conjuntos de dados e acelerar os cálculos.
Por último, o padrão de memória é um fator importante na escolha das melhores GPUs para aprendizado profundo. As GPUs são normalmente GDDR (Graphics Double Data Rate) ou HBM (high Bandwidth Memory). Embora as memórias GDDR ofereçam alta largura de banda para aprendizado de máquina e jogos, as melhores GPUs de aprendizado de máquina usam HBMs, que têm largura de banda muito maior e melhor eficiência.
| Tipo de GPU | Capacidade VRAM | Largura de banda de memória | Padrão de memória | Ideal para |
| Nível básico (por exemplo, RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300GB/s | GDDR6 | Pequenos modelos, classificação de imagens, projetos de hobby |
| Faixa média (por exemplo, RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1.000GB/s | GDDR6X | Grandes conjuntos de dados, redes neurais profundas, transformadores |
| GPUs de IA de última geração (por exemplo, Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1.600+ GB/s | HBM2 | Large language models (LLMs), investigação em IA, ML ao nível empresarial |
| GPUs de gama super alta (por exemplo, Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2.000+ GB/s | HBM3 | Treinamento em IA em larga escala, supercomputação, pesquisa em grandes conjuntos de dados |
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TFLOPS (Teraflops) e precisão de ponto flutuante
Naturalmente, o desempenho da GPU é medido pelo seu poder de processamento. Isso depende de três fatores: TFLOPS, largura de banda de memória e precisão de ponto flutuante. Já discutimos a largura de banda da memória na melhor GPU para treinamento de IA; aqui está o que cada um dos outros dois significa e por que é importante. TFLOPS, ou Teraflops, é a unidade que mede a rapidez com que uma GPU lida com cálculos complexos. Portanto, em vez de medir a velocidade do clock de um processador (quantos ciclos um processador completa por segundo), o TFLOPS mede quantos trilhões de operações de ponto flutuante uma GPU pode realizar por segundo. Simplificando, TFLOPS informa o quão poderosa uma GPU é para lidar com tarefas matemáticas pesadas.
No entanto, a Precisão de Ponto Flutuante, como o nome sugere, mostra o nível de precisão que a GPU permitirá que o modelo mantenha. As melhores GPUs para aprendizado profundo usam maior precisão (por exemplo, FP32), que fornece cálculos mais precisos, mas com custo de desempenho. A precisão mais baixa (por exemplo, FP16) acelera o processamento com uma precisão ligeiramente reduzida, o que muitas vezes é aceitável para tarefas de IA e aprendizagem profunda.
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Melhores GPUs para aprendizado de máquina em 2025
Agora que você tem uma boa ideia de quais devem ter as melhores GPUs para aprendizado de máquina, aqui está nossa lista das melhores GPUs classificadas por tops, largura de banda de memória, VRAM, etc.
| GPU | VRAM | Largura de banda de memória | Padrão de memória | TFLOPS | Precisão de ponto flutuante | Compatibilidade |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Núcleo Tensor 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 |
| Núcleo Tensor 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 3090Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| AMD Radeon Instinto MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
A melhor GPU de aprendizado de máquina, a H100 NVL, oferece desempenho excepcional para aprendizado profundo em escala, otimizado para cargas de trabalho de alto desempenho e multilocatários.
- Melhor para: Pesquisa de ponta em IA, treinamento de modelos em larga escala e inferência.
- Desvantagem: Extremamente caro e adequado principalmente para ambientes de pesquisa ou de nível empresarial.
GPU Tensor Core NVIDIA A100
O A100 oferece desempenho massivo para redes neurais com 80 GB de memória de alta largura de banda (HBM2), adequada para cargas de trabalho pesadas.
- Melhor para: Modelos de aprendizado de máquina em larga escala, pesquisa de IA e aplicativos baseados em nuvem.
- Desvantagem: Caro, voltado principalmente para empresas.
NVIDIA RTX 4090
Excelente para cargas de trabalho de jogos e IA, com 24 GB de memória GDDR6X e enorme capacidade de computação paralela.
- Melhor para: Tarefas de ML de ponta e pesquisas de IA que exigem extremo poder computacional.
- Desvantagem: Consumidor de energia, alto custo e tamanho grande.
GPU Tensor Core NVIDIA RTX A6000
Suporta aplicativos de IA com 48 GB de memória GDDR6, adequado para estações de trabalho e criadores profissionais.
- Melhor para: Pesquisa de IA, aprendizado profundo e cargas de trabalho de alto desempenho.
- Desvantagem: Alto custo, normalmente adequado para ambientes profissionais.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Bom equilíbrio entre preço e desempenho com fortes recursos de ray tracing, com 12 GB de GDDR6X
- Melhor para: Entusiastas e pequenas empresas com necessidades de aprendizado de máquina de nível médio.
- Desvantagem: VRAM limitada para conjuntos de dados maiores e modelos muito grandes.
NVIDIA RTX 3090Ti
NVIDIA RTX 3090 TiAlta capacidade de memória (24 GB GDDR6X) e poder computacional, ótima para treinar modelos de médio a grande porte.
- Melhor para: Entusiastas e aplicações de pesquisa que necessitam de processamento poderoso de IA.
- Desvantagem: Muito caro, consome muita energia e pode ser um exagero para projetos menores.
AMD Radeon Instinto MI300
Ótimo para workloads de IA e HPC, com desempenho competitivo.
- Melhor para: Cargas de trabalho de aprendizado de máquina em configurações centradas em AMD.
- Desvantagem: Menos estabelecido em aprendizado profundo em comparação com NVIDIA, menos estruturas suportadas.
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Uma das melhores GPUs para aprendizado de máquina disponíveis hoje, sem dúvida, é a RTX 4090; no entanto, é caro, aumentará suas contas de eletricidade e seu tamanho pode forçá-lo a atualizar para um gabinete de computador maior ou a modificar todas as suas peças. É uma dor de cabeça, e é por isso que agora oferecemos uma GPU online para aprendizado de máquina na Cloudzy, para que você não precise se preocupar com nenhum desses problemas. Nosso GPU VPS está equipado com até 2 GPUs Nvidia RTX 4090, 4 TB de armazenamento SSD NVMe, largura de banda de 25 TB por segundo e 48 vCPUs!
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As plataformas de realidade aumentada (AR) em nuvem dependem fortemente de GPUs de alto desempenho para oferecer experiências imersivas em tempo real. Assim como as GPUs com núcleos CUDA e Tensor são essenciais para o treinamento de modelos de aprendizagem profunda, elas são igualmente vitais para renderizar ambientes complexos de AR e oferecer suporte a recursos orientados por IA, como reconhecimento de objetos e mapeamento espacial. Na Cloudzy, nosso Nuvem AR aproveite a tecnologia de GPU de ponta para garantir desempenho contínuo, baixa latência e escalabilidade, tornando-o ideal para empresas que buscam implantar aplicativos de AR em escala.
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Considerações finais
Com as crescentes necessidades de poder computacional e os modelos de IA cada vez maiores e mais complexos, as GPUs certamente serão parte integrante de nossas vidas. Portanto, é melhor lê-los e entender como funcionam e o que são.
É por isso que sugiro fortemente que você dê uma olhada Tim Dettmers' sobre tudo o que há para saber sobre GPUs e alguns conselhos práticos ao escolher uma GPU. Ele é honrado academicamente e bem versado em aprendizado profundo.
