แมชชีนเลิร์นนิงและหมวดหมู่ย่อยคือการเรียนรู้เชิงลึก ต้องใช้พลังในการคำนวณจำนวนมากซึ่งมีเพียง GPU เท่านั้นที่สามารถให้ได้ อย่างไรก็ตาม GPU ใดๆ จะไม่ทำอย่างนั้น ดังนั้นนี่คือ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ทำไมจึงจำเป็น และวิธีที่คุณสามารถเลือกอันที่เหมาะสมสำหรับโปรเจ็กต์ของคุณ!
เหตุใดฉันจึงต้องมี GPU สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง?
ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น การเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้พลังงานจำนวนมากซึ่งมีเพียง GPU เท่านั้นที่สามารถให้ได้ และแม้ว่า CPU จะทำงานได้ดีสำหรับแอปพลิเคชันขนาดเล็ก แต่อะไรก็ตามที่หนักกว่างานแบบเธรดเดียวหรือการประมวลผลทั่วไปจะทำให้เกิดความหงุดหงิดและปัญหาคอขวดเท่านั้น ความแตกต่างที่สำคัญในด้านพลังการคำนวณขึ้นอยู่กับความสามารถในการประมวลผลแบบขนานของ GPU และจำนวนคอร์ที่แตกต่างกันอย่างมาก CPU ทั่วไปอาจมี 4 ถึง 16 คอร์ ในขณะที่ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องอาจมีคอร์หลายพันคอร์ โดยเฉพาะเทนเซอร์คอร์ ซึ่งแต่ละตัวสามารถจัดการส่วนเล็กๆ ของการคำนวณได้ในเวลาเดียวกัน
การประมวลผลแบบขนานนี้เป็นกุญแจสำคัญในการจัดการการคำนวณเมทริกซ์และพีชคณิตเชิงเส้นได้ดีกว่า CPU มาก ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไม GPU ถึงดีกว่ามากสำหรับงานต่างๆ เช่น การฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การเลือก GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องไม่ใช่เรื่องง่าย
วิธีเลือก GPU ที่ดีที่สุดสำหรับ AI และ DL
ตอนนี้ GPU ส่วนใหญ่มีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะจัดการงานทั่วไปได้ อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกต้องใช้พลังและคุณภาพอีกระดับหนึ่ง ดังนั้นคำถามที่เหลืออยู่ก็คือ: อะไรทำให้ GPU ที่ดีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก?
GPU ที่ดีสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกควรมีคุณสมบัติและคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
Cuda Cores, Tensor Cores และความเข้ากันได้
AMD และ Nvidia นำเสนอ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ DL โดยรุ่นหลังค่อนข้างนำหน้า ต้องขอบคุณแกน Tensor และ CUDA ของ Nvidia เทนเซอร์คอร์จัดการกับการคำนวณทั่วไปใน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การคูณเมทริกซ์และการโนโวลูชัน (ใช้ในเครือข่ายประสาทเชิงลึก) ในทางกลับกัน แกน CUDA ช่วยให้ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการฝึก AI ดำเนินการประมวลผลแบบขนานโดยกระจายการทำงานทั่วทั้ง GPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้ว GPU ที่ไม่มีทั้งสองนี้จะประสบปัญหากับเวิร์กโหลด ML และ DL
อย่างไรก็ตาม การอัพเกรดล่าสุดของ AMD เป็นแพลตฟอร์ม ROCm และตัวเร่งความเร็ว MI-series ได้ปรับปรุง GPU และคุณจะเห็นพวกมันอยู่ในรายการของเรา อย่างไรก็ตาม GPU ของ Nvidia ยังคงเป็น GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกเนื่องจากระบบนิเวศของซอฟต์แวร์ที่ได้รับการปรับปรุงอย่างเหมาะสมและการรองรับเฟรมเวิร์กที่แพร่หลาย (เช่น TensorFlow, PyTorch, JAX) GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องควรมีความเข้ากันได้สูงกับเฟรมเวิร์ก ML เหล่านี้ เนื่องจากความไม่ตรงกันอาจนำไปสู่ความไร้ประสิทธิภาพในการเร่งความเร็ว การสนับสนุนไดรเวอร์และไลบรารี (เช่น cuDNN, TensorRT ของ NVIDIA) และความสามารถในการปรับขนาดโดยรวมที่พิสูจน์ได้ในอนาคต
คุณอาจไม่สามารถเข้าถึงเครื่องมือทั้งหมดที่มีให้ผ่านชุดเครื่องมือของ NVIDIA CUDA เช่น ไลบรารีที่เร่งด้วย GPU, คอมไพเลอร์และรันไทม์ C และ C++ และเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพและแก้ไขจุดบกพร่อง
VRAM (Video RAM), มาตรฐานหน่วยความจำ และแบนด์วิธหน่วยความจำ
เช่นเดียวกับสิ่งอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับคอมพิวเตอร์ RAM ก็มีความสำคัญ และเช่นเดียวกันกับ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ DL เนื่องจากชุดข้อมูลสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องการฝึกอบรมอาจมีขนาดใหญ่มาก (มากถึงหลาย TB สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก) GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องควรมี VRAM มากมายเพื่อการเข้าถึงที่รวดเร็ว เนื่องจากโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจำเป็นต้องมีหน่วยความจำจำนวนมากเพื่อจัดเก็บน้ำหนัก การเปิดใช้งาน และข้อมูลระดับกลางอื่นๆ ในระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรม AI ควรมีแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่เหมาะสม เพื่อให้คุณสามารถเคลื่อนย้ายชุดข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้และเร่งความเร็วในการคำนวณ
สุดท้ายนี้ มาตรฐานหน่วยความจำถือเป็นปัจจัยสำคัญในการเลือก GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปแล้ว GPU จะเป็น GDDR (Graphics Double Data Rate) หรือ HBM (หน่วยความจำแบนด์วิธสูง) แม้ว่าหน่วยความจำ GDDR จะให้แบนด์วิดท์สูงสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การเรียนรู้ของเครื่องและการเล่นเกม แต่ GPU การเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดจะใช้ HBM ซึ่งมีแบนด์วิธสูงกว่ามากและมีประสิทธิภาพดีกว่า
| ประเภทจีพียู | ความจุ VRAM | แบนด์วิธหน่วยความจำ | มาตรฐานหน่วยความจำ | ดีที่สุดสำหรับ |
| ระดับเริ่มต้น (เช่น RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300GB/วินาที | GDDR6 | โมเดลขนาดเล็ก การจำแนกภาพ โครงการงานอดิเรก |
| ช่วงกลาง (เช่น RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1,000GB/วินาที | GDDR6X | ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ โครงข่ายประสาทเชิงลึก หม้อแปลง |
| AI GPU ระดับไฮเอนด์ (เช่น Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1,600+ GB/วินาที | HBM2 | โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM), การวิจัย AI, ML ระดับองค์กร |
| GPU ระดับไฮเอนด์ (เช่น Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2,000+ GB/วินาที | HBM3 | การฝึกอบรม AI ขนาดใหญ่ ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ การวิจัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ |
สำหรับผู้ที่ทำงานโดยเฉพาะ โมเดลภาษาขนาดใหญ่เช่น ChatGPT, Cloudzy ขอเสนอ VPS ที่ปรับให้เหมาะสมโดย ChatGPT โซลูชันที่มีพลังที่จำเป็นสำหรับการปรับแต่งและการอนุมานที่ราบรื่น
TFLOPS (เทราฟลอป) และความแม่นยำของจุดลอยตัว
โดยปกติแล้ว ประสิทธิภาพของ GPU จะวัดจากพลังการประมวลผล ขึ้นอยู่กับปัจจัยสามประการ: TFLOPS, แบนด์วิดท์หน่วยความจำ และความแม่นยำของจุดลอยตัว เราได้หารือเกี่ยวกับแบนด์วิดท์หน่วยความจำใน GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกอบรม AI แล้ว นี่คือความหมายของอีกสองความหมายและเหตุใดจึงสำคัญ TFLOPS หรือ Teraflops เป็นหน่วยที่ใช้วัดความเร็วของ GPU ในการจัดการการคำนวณที่ซับซ้อน ดังนั้น แทนที่จะวัดความเร็วสัญญาณนาฬิกาของโปรเซสเซอร์ (จำนวนรอบที่โปรเซสเซอร์ดำเนินการเสร็จสิ้นต่อวินาที) TFLOPS จะวัดจำนวนการดำเนินการจุดลอยตัวที่ GPU สามารถทำได้ต่อวินาที พูดง่ายๆ ก็คือ TFLOPS จะบอกคุณว่า GPU มีประสิทธิภาพเพียงใดในการจัดการงานหนักทางคณิตศาสตร์
อย่างไรก็ตาม Floating-Point Precision ดังที่ชื่อแนะนำ แสดงให้เห็นระดับความแม่นยำที่ GPU จะช่วยให้โมเดลสามารถรักษาไว้ได้ GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกจะใช้ความแม่นยำสูงกว่า (เช่น FP32) ซึ่งให้การคำนวณที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่ต้องแลกกับประสิทธิภาพ ความแม่นยำที่ต่ำกว่า (เช่น FP16) จะทำให้การประมวลผลเร็วขึ้นด้วยความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย ซึ่งมักจะเป็นที่ยอมรับสำหรับงาน AI และการเรียนรู้เชิงลึก
เริ่มเขียนบล็อก
โฮสต์ WordPress ด้วยตนเองบนฮาร์ดแวร์ระดับสูงสุด พร้อมพื้นที่จัดเก็บ NVMe และเวลาแฝงที่น้อยที่สุดทั่วโลก — เลือกดิสทริบิวต์ที่คุณชื่นชอบ
รับ WordPress VPS| ความแม่นยำ | ใช้กรณี | ตัวอย่างการใช้งาน |
| FP32 (งานละเอียด เดี่ยว) | การฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก | การจดจำรูปภาพ (ResNet, VGG) |
| TF32 (เทนเซอร์โฟลต-32) | การฝึกแบบผสมความแม่นยำ | NLP ระบบการแนะนำ |
| FP16 (ความแม่นยำครึ่งหนึ่ง) | การอนุมานอย่างรวดเร็ว | การขับขี่อัตโนมัติ การรู้จำเสียง การเพิ่มประสิทธิภาพวิดีโอ AI |
แทนที่จะลงทุนมหาศาลกับฮาร์ดแวร์จริง คุณสามารถเข้าถึงได้ทันที GPU VPS สำหรับการเรียนรู้เชิงลึกของ Cloudzyขับเคลื่อนโดย RTX 4090 ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะกับการเรียนรู้ของเครื่องและเวิร์กโหลดการเรียนรู้เชิงลึก
GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องในปี 2025
เมื่อคุณมีความคิดที่ดีแล้วว่า GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องควรมีอะไรบ้าง ต่อไปนี้คือรายชื่อ GPU ที่ดีที่สุดของเราซึ่งจัดอันดับตามระดับสูงสุด แบนด์วิดท์หน่วยความจำ VRAM ฯลฯ
| จีพียู | วีแรม | แบนด์วิธหน่วยความจำ | มาตรฐานหน่วยความจำ | ทีฟล็อปส์ | ความแม่นยำของจุดลอยตัว | ความเข้ากันได้ |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์ |
| NVIDIA A100 เทนเซอร์คอร์ | 80 GB | 2 TB/s | HBM2 | 1,979 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์, ไพทอร์ช |
| NVIDIA® RTX4090 | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 82.6 | FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์ |
| NVIDIA RTX A6000 เทนเซอร์คอร์ | 48 GB | 768 GB/s | GDDR6 | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์, ไพทอร์ช |
| NVIDIA GeForce RTX 4070 | 12 GB | 504 GB/s | GDDR6X | 35.6 | FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์ |
| NVIDIA RTX 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, เทนเซอร์โฟลว์, ไพทอร์ช |
| เอเอ็มดี Radeon Instinct MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, เทนเซอร์โฟลว์ |
NVIDIA H100 NVL
GPU การเรียนรู้ของเครื่องที่ดีที่สุดคือ H100 NVL มอบประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกในวงกว้าง ปรับให้เหมาะกับปริมาณงานประสิทธิภาพสูงที่มีผู้เช่าหลายราย
- ดีที่สุดสำหรับ: การวิจัย AI ที่ล้ำสมัย การฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ และการอนุมาน
- ข้อเสีย: มีราคาแพงมากและเหมาะที่สุดสำหรับสภาพแวดล้อมระดับองค์กรหรือการวิจัย
NVIDIA A100 เทนเซอร์คอร์ GPU
A100 มอบประสิทธิภาพอันมหาศาลสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีหน่วยความจำแบนด์วิธสูง (HBM2) ขนาด 80 GB เหมาะสำหรับงานหนัก
- ดีที่สุดสำหรับ: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ การวิจัย AI และแอปพลิเคชันบนคลาวด์
- ข้อเสีย: มีราคาแพง มุ่งเป้าไปที่องค์กรส่วนใหญ่
NVIDIA® RTX4090
ยอดเยี่ยมสำหรับทั้งการเล่นเกมและงาน AI โดยมีหน่วยความจำ GDDR6X ขนาด 24 GB และความสามารถในการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่
- ดีที่สุดสำหรับ: งาน ML ระดับไฮเอนด์และการวิจัย AI ที่ต้องการพลังในการคำนวณขั้นสูง
- ข้อเสีย: ใช้พลังงานสูง ต้นทุนสูง และมีขนาดใหญ่
NVIDIA RTX A6000 เทนเซอร์คอร์ GPU
รองรับแอปพลิเคชัน AI ที่มีหน่วยความจำ GDDR6 ขนาด 48 GB เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กสเตชันและผู้สร้างมืออาชีพ
- ดีที่สุดสำหรับ: การวิจัย AI การเรียนรู้เชิงลึก และปริมาณงานประสิทธิภาพสูง
- ข้อเสีย: ต้นทุนสูง โดยทั่วไปจะเหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมแบบมืออาชีพ
NVIDIA GeForce RTX 4070
ความสมดุลระหว่างราคาและประสิทธิภาพที่ดีพร้อมความสามารถในการติดตามรังสีที่แข็งแกร่ง พร้อมด้วย GDDR6X ขนาด 12 GB
- ดีที่สุดสำหรับ: ผู้ที่สนใจและธุรกิจขนาดเล็กที่มีความต้องการแมชชีนเลิร์นนิงระดับกลาง
- ข้อเสีย: VRAM แบบจำกัดสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรุ่นที่มีขนาดใหญ่มาก
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 Tiความจุหน่วยความจำสูง (24 GB GDDR6X) และพลังการคำนวณ เหมาะสำหรับการฝึกฝนโมเดลขนาดกลางถึงขนาดใหญ่
- ดีที่สุดสำหรับ: ผู้ที่สนใจและแอปพลิเคชันการวิจัยที่ต้องการการประมวลผล AI อันทรงพลัง
- ข้อเสีย: มีราคาแพงมาก ใช้พลังงานมาก และอาจเกินกำลังสำหรับโครงการขนาดเล็ก
เอเอ็มดี Radeon Instinct MI300
เหมาะสำหรับปริมาณงาน AI และ HPC พร้อมประสิทธิภาพที่แข่งขันได้
- ดีที่สุดสำหรับ: ปริมาณงานการเรียนรู้ของเครื่องในการตั้งค่าที่เน้น AMD
- ข้อเสีย: ได้รับการยอมรับน้อยกว่าในการเรียนรู้เชิงลึกเมื่อเทียบกับ NVIDIA และมีเฟรมเวิร์กที่รองรับน้อยกว่า
Cloud GPU VPS ของ Cloudzy
หนึ่งใน GPU ที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่มีในปัจจุบันคือ RTX 4090 อย่างไม่ต้องสงสัย อย่างไรก็ตาม มันมีราคาแพง มันจะไปเพิ่มค่าไฟของคุณ และขนาดของมันอาจบังคับให้คุณอัพเกรดเป็นเคสคอมพิวเตอร์ที่ใหญ่กว่าหรือปรับเปลี่ยนชิ้นส่วนทั้งหมดของคุณ เป็นเรื่องที่น่าปวดหัว ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมเราที่ Cloudzy จึงเสนอ GPU ออนไลน์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้คุณไม่ต้องกังวลกับปัญหาใดๆ เหล่านั้น ของเรา จีพียูวีพีเอส มาพร้อมกับ GPU Nvidia RTX 4090 สูงสุด 2 ตัว, ที่เก็บข้อมูล NVMe SSD ขนาด 4 TB, แบนด์วิดท์ 25 TB ต่อวินาที และ 48 vCPU!
ทั้งหมดนี้ในราคาที่เอื้อมถึงพร้อมการเรียกเก็บเงินทั้งแบบรายชั่วโมงและรายเดือน รวมถึงตัวเลือกการชำระเงินที่หลากหลาย เช่น PayPal, Alipay, บัตรเครดิต (ผ่าน Stripe), PerfectMoney, Bitcoin และ Cryptocurrencies อื่น ๆ
สุดท้ายนี้ กรณีที่เลวร้ายที่สุด หากคุณไม่พึงพอใจกับบริการของเรา เราขอเสนอการรับประกันคืนเงินภายใน 14 วัน!
แพลตฟอร์มระบบคลาวด์ Augmented Reality (AR) พึ่งพาอาศัยอย่างมาก GPU ประสิทธิภาพสูง เพื่อมอบประสบการณ์ที่สมจริงและสมจริง เช่นเดียวกับที่ GPU ที่มี CUDA และ Tensor core มีความสำคัญอย่างยิ่งในการฝึกฝนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก พวกมันก็มีความสำคัญไม่แพ้กันในการเรนเดอร์สภาพแวดล้อม AR ที่ซับซ้อน และรองรับฟีเจอร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น การจดจำวัตถุและการทำแผนที่เชิงพื้นที่ ที่ Cloudzy ของเรา เออาร์ คลาวด์ ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี GPU ที่ล้ำสมัยเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่ราบรื่น เวลาแฝงต่ำ และความสามารถในการปรับขนาด ทำให้เหมาะสำหรับธุรกิจที่ต้องการปรับใช้แอปพลิเคชัน AR ในวงกว้าง
ไม่ว่าคุณจะสร้างแอปพลิเคชัน AI โมเดลการฝึกอบรม หรือดำเนินการวิจัยของเรา โซลูชั่น AI VPS ได้รับการออกแบบมาเพื่อมอบประสิทธิภาพ GPU ที่ดีที่สุดโดยมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย
ความคิดสุดท้าย
ด้วยความต้องการพลังงานในการคำนวณที่เพิ่มขึ้นและโมเดล AI ที่มีขนาดใหญ่ขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น GPU จะเข้ามาเป็นส่วนสำคัญในชีวิตของเราอย่างแน่นอน ดังนั้นจึงเป็นการดีที่สุดที่จะอ่านและทำความเข้าใจว่ามันทำงานอย่างไรและเป็นอย่างไร
นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันขอแนะนำให้คุณลองดู ทิม เดตต์เมอร์ส’ ครอบคลุมทุกสิ่งที่ควรรู้เกี่ยวกับ GPU และคำแนะนำที่เป็นประโยชน์เมื่อเลือก GPU เขาได้รับเกียรติทั้งในด้านวิชาการและรอบรู้ในการเรียนรู้เชิงลึก
