Машинное обучение и его подраздел — глубокое обучение — требуют значительной вычислительной мощности, которую могут обеспечить только GPU. При этом подойдёт далеко не любой GPU. Рассказываем, какие GPU лучше всего подходят для машинного обучения, почему они необходимы и как выбрать подходящий для вашего проекта.
Зачем мне GPU для машинного обучения?
Как уже было сказано, машинное обучение требует значительной вычислительной мощности, которую могут дать только GPU. CPU вполне справляются с небольшими задачами, но всё, что выходит за рамки однопоточных операций или обобщённых вычислений, быстро упирается в их ограничения. Принципиальная разница в производительности объясняется тем, что GPU поддерживает параллельную обработку данных и располагает несравнимо большим числом ядер. Типичный CPU имеет от 4 до 16 ядер, тогда как лучшие GPU для машинного обучения могут содержать тысячи ядер, в том числе тензорные, каждое из которых одновременно выполняет свою часть вычислений.
Параллельная обработка — это ключевое преимущество при работе с матричными операциями и линейной алгеброй, с которыми GPU справляются значительно лучше CPU. Именно поэтому GPU так эффективны при обучении крупных моделей машинного обучения. Однако выбрать подходящий GPU для этих задач непросто.
Как выбрать лучший GPU для AI и глубокого обучения
Большинство GPU достаточно мощные для стандартных задач, но машинное обучение и глубокое обучение предъявляют принципиально иные требования к производительности и качеству. Поэтому главный вопрос остаётся открытым: что делает GPU подходящим для глубокого обучения?
Хороший GPU для глубокого обучения должен обладать следующими характеристиками и возможностями:
CUDA-ядра, тензорные ядра и совместимость
AMD и Nvidia предлагают одни из лучших GPU для машинного и глубокого обучения, причём Nvidia заметно опережает конкурента. Это объясняется наличием тензорных и CUDA-ядер. Тензорные ядра оптимизированы для операций, типичных в AI и машинном обучении, - матричного умножения и свёрток, применяемых в глубоких нейронных сетях. CUDA-ядра обеспечивают параллельную обработку, эффективно распределяя операции по всему GPU. Без этих двух компонентов GPU, как правило, плохо справляются с нагрузками ML и глубокого обучения.
Тем не менее недавние обновления платформы ROCm и ускорителей серии MI от AMD заметно улучшили их GPU, и они вошли в наш список. Однако GPU от Nvidia по-прежнему остаются лучшим выбором для глубокого обучения благодаря хорошо отлаженной программной экосистеме и широкой поддержке фреймворков (например, TensorFlow, PyTorch, JAX). Лучшие GPU для машинного обучения должны быть полностью совместимы с этими ML-фреймворками: несовместимость снижает эффективность аппаратного ускорения, усложняет поддержку драйверов и библиотек (например, NVIDIA cuDNN, TensorRT) и ограничивает перспективы масштабирования.
Кроме того, у вас может не быть полного доступа к инструментам из состава NVIDIA CUDA Toolkit: GPU-ускоренным библиотекам, компилятору и среде выполнения C/C++, а также средствам оптимизации и отладки.
VRAM (видеопамять RAM), стандарт памяти и пропускная способность
Как и в любой области, связанной с компьютерами, RAM играет ключевую роль — и при выборе лучших GPU для машинного обучения и глубокого обучения это не исключение. Датасеты для обучения моделей могут достигать очень большого размера (вплоть до нескольких TB в случае глубокого обучения), поэтому лучшие GPU для машинного обучения должны располагать достаточным объёмом VRAM для быстрого доступа к данным. Модели глубокого обучения требуют значительного объёма памяти для хранения весов, активаций и промежуточных данных в процессе обучения и инференса. Помимо этого, лучшие GPU для обучения AI должны обеспечивать достаточную пропускную способность памяти, чтобы эффективно работать с большими датасетами и ускорять вычисления.
Наконец, стандарт памяти — важный критерий при выборе лучших GPU для глубокого обучения. Как правило, GPU оснащаются памятью GDDR (Graphics Double Data Rate) или HBM (High Bandwidth Memory). GDDR обеспечивает высокую пропускную способность для задач машинного обучения и гейминга, однако лучшие GPU для ML используют HBM: этот тип памяти обеспечивает значительно более высокую пропускную способность при лучшей энергоэффективности.
| Тип GPU | Объём VRAM | Пропускная способность памяти | Стандарт памяти | Подходит для |
| Начальный уровень (например, RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 ГБ/с | GDDR6 | Небольшие модели, классификация изображений, учебные проекты |
| Средний уровень (например, RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1000 GB/s | GDDR6X | Большие датасеты, глубокие нейронные сети, трансформеры |
| Высокопроизводительные AI GPU (например, Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1600+ GB/s | HBM2 | Большие языковые модели (LLM), AI-исследования, ML корпоративного уровня |
| GPU сверхвысокого класса (например, Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2000+ GB/s | HBM3 | Крупномасштабное обучение AI, суперкомпьютерные вычисления, исследования на огромных датасетах |
Тем, кто работает непосредственно с большими языковыми моделями вроде ChatGPT, Cloudzy предлагает VPS для ChatGPT, оптимизированный решение с необходимой вычислительной мощностью для тонкой настройки и инференса.
TFLOPS (терафлопс) и точность вычислений с плавающей точкой
Производительность GPU определяется его вычислительной мощностью, которая зависит от трёх факторов: TFLOPS, пропускной способности памяти и точности вычислений с плавающей запятой. Пропускную способность памяти мы уже рассматривали в контексте лучших GPU для обучения AI; разберём, что означают два других показателя и почему они важны. TFLOPS, или терафлопс — единица измерения скорости, с которой GPU справляется со сложными вычислениями. В отличие от тактовой частоты процессора (количества циклов в секунду), TFLOPS показывает, сколько триллионов операций с плавающей запятой GPU выполняет в секунду. Проще говоря, TFLOPS отражает вычислительную мощь GPU при работе с математически нагруженными задачами.
Точность вычислений с плавающей запятой, как следует из названия, определяет уровень точности, который GPU обеспечивает модели. Лучшие GPU для глубокого обучения работают с высокой точностью (например, FP32): это даёт более точные вычисления, но снижает производительность. Низкая точность (например, FP16) ускоряет обработку при незначительной потере точности, что для задач AI и глубокого обучения вполне приемлемо.
Запустить блог
Разверните WordPress на высокопроизводительном железе с хранилищем NVMe и минимальной задержкой по всему миру — выбирайте любимый дистрибутив.
Получить WordPress VPS| Точность | Сценарий использования | Примеры применения |
| FP32 (одинарная точность) | Обучение моделей глубокого обучения | Распознавание изображений (ResNet, VGG) |
| TF32 (TensorFloat-32) | Обучение со смешанной точностью | NLP, системы рекомендаций |
| FP16 (половинная точность) | Быстрый инференс | Автономное вождение, распознавание речи, улучшение видео с помощью AI |
Вместо крупных вложений в физическое оборудование вы можете сразу получить доступ к VPS для глубокого обучения GPU от Cloudzy, работающим на RTX 4090 и оптимизированным для задач машинного обучения и глубокого обучения.
Лучшие GPU для машинного обучения в 2025 году
Теперь, когда вы знаете, какими характеристиками должны обладать лучшие GPU для машинного обучения, представляем наш рейтинг лучших GPU, отсортированных по TFLOPS, пропускной способности памяти, VRAM и другим параметрам.
| GPU | VRAM | Пропускная способность памяти | Стандарт памяти | TFLOPS | Точность вычислений с плавающей запятой | Совместимость |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| NVIDIA A100 Tensor Core | 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 |
| NVIDIA RTX A6000 Tensor Core | 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
Лучшая машина для обучения GPU, H100 NVL, обеспечивает высокую производительность для глубокого обучения в масштабе и оптимизирована для многопользовательских высоконагруженных задач.
- Идеально подходит для: Серьёзные AI-исследования, обучение больших моделей и инференс.
- Недостаток: Очень дорого и ориентировано прежде всего на корпоративный сектор или научно-исследовательские среды.
NVIDIA A100 Tensor Core GPU
A100 обеспечивает высокую производительность для нейронных сетей: 80 GB высокоскоростной памяти (HBM2) справляются с самыми ресурсоёмкими задачами.
- Идеально подходит для: Крупные модели машинного обучения, AI-исследования и облачные приложения.
- Недостаток: Дорого и ориентировано в основном на крупный бизнес.
NVIDIA RTX 4090
Отлично подходит как для игр, так и для задач AI: 24 GB памяти GDDR6X и высокая производительность параллельных вычислений.
- Идеально подходит для: Высокопроизводительные задачи ML и AI-исследования, требующие максимальных вычислительных ресурсов.
- Недостаток: Прожорливые, дорогие и громоздкие.
NVIDIA RTX A6000 Tensor Core GPU
Поддерживает AI-приложения: 48 ГБ памяти GDDR6, оптимально для рабочих станций и профессиональных задач.
- Идеально подходит для: Исследования в области ИИ, глубокое обучение и высоконагруженные вычисления.
- Недостаток: Высокая стоимость — как правило, подходит для профессиональных сред.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Good баланс цены и производительности с мощной трассировкой лучей и 12 ГБ памяти GDDR6X
- Идеально подходит для: Энтузиасты и небольшие компании со средними потребностями в машинном обучении.
- Недостаток: Ограниченные VRAM для больших наборов данных и очень крупных моделей.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 Ti — высокий объём памяти (24 GB GDDR6X) и вычислительная мощность. Отлично подходит для обучения моделей среднего и крупного размера.
- Идеально подходит для: Энтузиасты и исследователи, которым нужна высокая производительность для задач AI.
- Недостаток: Высокая стоимость, большое энергопотребление — и избыточная мощность для небольших проектов.
AMD Radeon Instinct MI300
Хорошо справляется с задачами AI и HPC, конкурентоспособная производительность.
- Идеально подходит для: Нагрузки машинного обучения на установках с упором на AMD.
- Недостаток: Уступает NVIDIA в глубоком обучении: меньше поддерживаемых фреймворков.
Облачные GPU VPS от Cloudzy
Один из лучших GPU для машинного обучения сегодня — это RTX 4090. Но он дорого стоит, увеличивает счета за электричество, а его размеры могут потребовать замены корпуса или переделки системы. Сплошная головная боль. Именно поэтому в Cloudzy мы предлагаем онлайн-GPU для машинного обучения — чтобы вам не приходилось думать ни об одной из этих проблем. Наш GPU VPS оснащён до 2 Nvidia RTX 4090 GPU, 4 TB NVMe SSD хранилища, пропускной способностью 25 TB в секунду и 48 vCPU!
Всё это по доступным ценам с почасовой и ежемесячной оплатой по факту использования, а также широким выбором способов оплаты: PayPal, Alipay, банковские карты (через Stripe), PerfectMoney, Bitcoin и другие криптовалюты.
И наконец: если вас что-то не устроит, мы вернём деньги в течение 14 дней — без лишних вопросов.
Облачные платформы дополненной реальности (AR) во многом опираются на высокопроизводительные GPU для создания иммерсивного опыта в реальном времени. GPU с ядрами CUDA и Tensor незаменимы не только для обучения моделей глубокого обучения — они так же важны для рендеринга сложных AR-сред и поддержки функций на основе AI: распознавания объектов и пространственного картирования. В Cloudzy наши AR Cloud используют передовые технологии GPU, обеспечивая высокую производительность, низкую задержку и возможность масштабирования — всё, что нужно для развёртывания AR-приложений в боевых условиях.
Разрабатываете AI-приложения, обучаете модели или проводите исследования — наши решения AI VPS созданы для максимальной производительности GPU по цене значительно ниже привычной.
Заключение
Вычислительные потребности растут, модели AI становятся крупнее и сложнее — и GPU будут неотъемлемой частью этого процесса. Поэтому стоит разобраться, как они работают и что собой представляют.
Именно поэтому я настоятельно рекомендую вам ознакомиться с Тим Деттмерс' статья, в которой собрано всё, что нужно знать о GPU, а также практические советы по выбору GPU. Он имеет академические заслуги и глубоко разбирается в deep learning.
