Học máy và danh mục phụ của nó, học sâu, đòi hỏi một lượng sức mạnh tính toán đáng kể mà chỉ GPU mới có thể cung cấp. Tuy nhiên, bất kỳ GPU nào cũng không phù hợp, vì vậy đây là GPU tốt nhất cho machine learning, tại sao chúng lại cần thiết và cách bạn có thể chọn loại GPU phù hợp cho dự án của mình!
Tại sao tôi cần GPU cho Machine Learning?
Như đã đề cập trước đó, học máy đòi hỏi rất nhiều năng lượng mà chỉ GPU mới có thể cung cấp và trong khi CPU chỉ hoạt động tốt đối với các ứng dụng quy mô nhỏ hơn, thì bất kỳ thứ gì nặng hơn các tác vụ đơn luồng hoặc điện toán đa năng sẽ chỉ gây ra sự thất vọng và tắc nghẽn. Sự khác biệt đáng kể về sức mạnh tính toán của chúng phụ thuộc vào khả năng xử lý song song của GPU và sự khác biệt lớn về số lượng lõi. Một CPU thông thường có thể có 4 đến 16 lõi, trong khi GPU tốt nhất cho machine learning có thể có hàng nghìn lõi, đặc biệt là lõi tensor—mỗi lõi có thể xử lý một phần nhỏ của tính toán cùng một lúc.
Quá trình xử lý song song này là chìa khóa để xử lý các phép tính ma trận và đại số tuyến tính tốt hơn nhiều so với CPU, đó là lý do tại sao GPU lại tốt hơn rất nhiều cho các tác vụ như đào tạo các mô hình học máy lớn. Tuy nhiên, việc chọn GPU tốt nhất cho machine learning không phải là điều dễ dàng.
Cách chọn GPU tốt nhất cho AI và DL
Hiện nay, hầu hết các GPU đều đủ mạnh để xử lý các tác vụ thông thường; tuy nhiên, học máy và học sâu đòi hỏi sức mạnh và chất lượng ở một mức độ khác. Vì vậy, câu hỏi còn lại là: Điều gì tạo nên một GPU tốt cho deep learning?
GPU tốt cho deep learning phải có những đặc điểm và tính năng sau:
Lõi Cuda, lõi Tensor và khả năng tương thích
AMD và Nvidia cung cấp các GPU tốt nhất cho machine learning và DL, trong đó DL đã đi trước khá nhiều. Điều này là nhờ vào lõi Tensor và CUDA của Nvidia. Lõi tensor xử lý các phép tính phổ biến trong AI và học máy, chẳng hạn như phép nhân và tích chập ma trận (được sử dụng trong mạng lưới thần kinh sâu). Mặt khác, lõi CUDA cho phép các GPU tốt nhất dành cho đào tạo AI thực hiện xử lý song song bằng cách phân phối hiệu quả các hoạt động trên GPU. GPU không có hai thứ này thường gặp khó khăn với khối lượng công việc ML và DL.
Điều đó nói lên rằng, các bản nâng cấp gần đây của AMD đối với nền tảng ROCm và bộ tăng tốc dòng MI đã cải thiện GPU của họ và bạn sẽ thấy chúng trong danh sách của chúng tôi. Tuy nhiên, GPU của Nvidia vẫn là GPU tốt nhất cho deep learning nhờ hệ sinh thái phần mềm được tối ưu hóa tốt và hỗ trợ khung rộng rãi (ví dụ: TensorFlow, PyTorch, JAX). GPU tốt nhất cho máy học phải có khả năng tương thích cao với các khung ML này, vì sự không khớp có thể dẫn đến sự kém hiệu quả trong việc tăng tốc, hỗ trợ trình điều khiển và thư viện (ví dụ: cuDNN, TensorRT của NVIDIA) và khả năng mở rộng tổng thể phù hợp với tương lai.
Bạn cũng có thể không có toàn quyền truy cập vào các công cụ được cung cấp thông qua bộ công cụ của NVIDIA CUDA, chẳng hạn như thư viện tăng tốc GPU, trình biên dịch và thời gian chạy C và C++ cũng như các công cụ tối ưu hóa và gỡ lỗi.
VRAM (RAM video), Tiêu chuẩn bộ nhớ và Băng thông bộ nhớ
Giống như bất kỳ thứ gì liên quan đến máy tính, RAM rất quan trọng và điều tương tự cũng áp dụng cho các GPU tốt nhất cho máy học và DL. Vì bộ dữ liệu dành cho đào tạo mô hình machine learning có thể trở nên cực kỳ lớn (lên đến nhiều TB cho deep learning), GPU tốt nhất cho machine learning phải có nhiều VRAM để truy cập nhanh. Điều này là do các mô hình học sâu cần bộ nhớ đáng kể để lưu trữ trọng số, kích hoạt và dữ liệu trung gian khác trong quá trình đào tạo và suy luận. GPU tốt nhất để đào tạo AI cũng phải có băng thông bộ nhớ phù hợp để bạn có thể di chuyển xung quanh các tập dữ liệu lớn này và tăng tốc độ tính toán.
Cuối cùng, tiêu chuẩn bộ nhớ là một yếu tố quan trọng khi chọn GPU tốt nhất cho deep learning. GPU thường là GDDR (Tốc độ dữ liệu kép đồ họa) hoặc HBM (Bộ nhớ băng thông cao). Trong khi bộ nhớ GDDR cung cấp băng thông cao cho những việc như machine learning và chơi game, GPU machine learning tốt nhất sử dụng HBM có băng thông cao hơn nhiều với hiệu quả tốt hơn.
| Loại GPU | Dung lượng VRAM | Băng thông bộ nhớ | Tiêu chuẩn bộ nhớ | Tốt nhất cho |
| Cấp cơ bản (ví dụ: RTX 3060, RTX 4060) | 8GB – 12GB | ~200-300 GB/giây | GDDR6 | Mô hình nhỏ, phân loại hình ảnh, dự án sở thích |
| Tầm trung (ví dụ: RTX 3090, RTX 4090) | 24GB | ~1.000 GB/giây | GDDR6X | Bộ dữ liệu lớn, mạng lưới thần kinh sâu, máy biến áp |
| GPU AI cao cấp (ví dụ: Nvidia A100, H100, AMD MI300X) | 40GB – 80GB | ~1.600+ GB/giây | HBM2 | Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nghiên cứu AI, ML cấp doanh nghiệp |
| GPU siêu cao cấp (ví dụ: Nvidia H100, AMD Instinct MI300X) | 80GB – 256GB | ~2.000+ GB/giây | HBM3 | Đào tạo AI quy mô lớn, siêu máy tính, nghiên cứu trên bộ dữ liệu lớn |
Đối với những người đặc biệt làm việc trên các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Cloudzy cung cấp một VPS được tối ưu hóa ChatGPT giải pháp với sức mạnh cần thiết để tinh chỉnh và suy luận mượt mà.
TFLOPS (Teraflop) và độ chính xác của dấu phẩy động
Đương nhiên, hiệu suất GPU được đo bằng sức mạnh xử lý của nó. Điều này phụ thuộc vào ba yếu tố: TFLOPS, Băng thông bộ nhớ và Độ chính xác của dấu phẩy động. Chúng ta đã thảo luận về băng thông bộ nhớ trong GPU tốt nhất để đào tạo AI; đây là ý nghĩa của hai điều còn lại và tại sao nó quan trọng. TFLOPS, hay Teraflops, là đơn vị đo tốc độ GPU xử lý các phép tính phức tạp. Vì vậy, thay vì đo tốc độ xung nhịp của bộ xử lý (bộ xử lý hoàn thành bao nhiêu chu kỳ trong một giây), TFLOPS đo lường số nghìn tỷ Hoạt động dấu phẩy động mà GPU có thể thực hiện mỗi giây. Nói một cách đơn giản, TFLOPS cho bạn biết GPU mạnh đến mức nào trong việc xử lý các tác vụ nặng về toán học.
Tuy nhiên, Độ chính xác của dấu phẩy động, như tên cho thấy, cho thấy mức độ chính xác mà GPU sẽ cho phép mô hình duy trì. GPU tốt nhất cho deep learning sử dụng độ chính xác cao hơn (ví dụ: FP32), cung cấp các phép tính chính xác hơn nhưng với chi phí hiệu năng cao hơn. Độ chính xác thấp hơn (ví dụ: FP16) tăng tốc độ xử lý với độ chính xác giảm nhẹ, điều này thường được chấp nhận đối với các tác vụ AI và deep learning.
Bắt đầu viết blog
Tự lưu trữ WordPress của bạn trên phần cứng hàng đầu, có bộ lưu trữ NVMe và độ trễ tối thiểu trên toàn thế giới — hãy chọn bản phân phối yêu thích của bạn.
Nhận VPS WordPress| Độ chính xác | Trường hợp sử dụng | Ứng dụng ví dụ |
| FP32 (Độ chính xác đơn) | Đào tạo mô hình học sâu | Nhận dạng hình ảnh (ResNet, VGG) |
| TF32 (TensorFloat-32) | Đào tạo có độ chính xác hỗn hợp | NLP, hệ thống khuyến nghị |
| FP16 (Nửa chính xác) | Suy luận nhanh | Lái xe tự động, nhận dạng giọng nói, cải tiến video AI |
Thay vì đầu tư nhiều vào phần cứng vật lý, bạn có thể truy cập ngay VPS GPU học sâu của Cloudzy, được hỗ trợ bởi RTX 4090, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc machine learning và deep learning.
GPU tốt nhất cho Machine Learning vào năm 2025
Bây giờ bạn đã biết rõ GPU nào tốt nhất cho machine learning nên có, đây là danh sách các GPU tốt nhất của chúng tôi được xếp hạng theo top, băng thông bộ nhớ, VRAM, v.v.
| GPU | VRAM | Băng thông bộ nhớ | Tiêu chuẩn bộ nhớ | TFLOPS | Độ chính xác của dấu phẩy động | Khả năng tương thích |
| NVIDIA H100 NVL | 188 GB | 7.8 TB/s | HBM3 | 3,958 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow |
| Lõi 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 |
| Lõi 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 3090 Ti | 24 GB | 1.008 TB/s | GDDR6X | 40 | FP64, FP32, FP16 | CUDA, TensorFlow, PyTorch |
| Bản năng AMD Radeon MI300 | 128 GB | 1.6 TB/s | HBM3 | 60 | FP64, FP32, FP16 | ROCm, TensorFlow |
NVIDIA H100 NVL
GPU machine learning tốt nhất, H100 NVL, mang lại hiệu năng vượt trội cho deep learning trên quy mô lớn, được tối ưu hóa cho khối lượng công việc có nhiều người thuê, hiệu suất cao.
- Tốt nhất cho: Nghiên cứu AI tiên tiến, đào tạo mô hình quy mô lớn và suy luận.
- Nhược điểm: Cực kỳ đắt tiền và chủ yếu phù hợp với môi trường nghiên cứu hoặc cấp doanh nghiệp.
GPU lõi Tensor NVIDIA A100
A100 cung cấp hiệu năng vượt trội cho mạng thần kinh với bộ nhớ băng thông cao 80 GB (HBM2), phù hợp với khối lượng công việc nặng.
- Tốt nhất cho: Các mô hình học máy quy mô lớn, nghiên cứu AI và các ứng dụng dựa trên đám mây.
- Nhược điểm: Đắt tiền, chủ yếu nhắm vào các doanh nghiệp.
NVIDIA RTX 4090
Tuyệt vời cho cả khối lượng công việc chơi game và AI, nổi bật với bộ nhớ GDDR6X 24 GB và khả năng tính toán song song khổng lồ.
- Tốt nhất cho: Các nhiệm vụ ML cao cấp và nghiên cứu AI đòi hỏi sức mạnh tính toán cực cao.
- Nhược điểm: Ngốn điện, chi phí cao và kích thước lớn.
GPU lõi Tensor NVIDIA RTX A6000
Hỗ trợ các ứng dụng AI với bộ nhớ GDDR6 48 GB, rất phù hợp cho máy trạm và người sáng tạo chuyên nghiệp.
- Tốt nhất cho: Nghiên cứu AI, học sâu và khối lượng công việc hiệu suất cao.
- Nhược điểm: Chi phí cao, thường phù hợp với môi trường chuyên nghiệp.
NVIDIA GeForce RTX 4070
Cân bằng tốt giữa giá cả và hiệu suất với khả năng dò tia mạnh mẽ, trang bị 12 GB GDDR6X
- Tốt nhất cho: Những người đam mê và doanh nghiệp nhỏ hơn có nhu cầu học máy ở mức độ trung bình.
- Nhược điểm: VRAM hạn chế dành cho các tập dữ liệu lớn hơn và các mô hình rất lớn.
NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 Ti Dung lượng bộ nhớ cao (24 GB GDDR6X) và sức mạnh tính toán, lý tưởng cho việc đào tạo các mô hình từ trung bình đến lớn.
- Tốt nhất cho: Những người đam mê và nghiên cứu ứng dụng cần xử lý AI mạnh mẽ.
- Nhược điểm: Rất tốn kém, tiêu thụ nhiều điện năng và có thể quá mức cần thiết đối với các dự án nhỏ hơn.
Bản năng AMD Radeon MI300
Tuyệt vời cho khối lượng công việc AI và HPC, với hiệu suất cạnh tranh.
- Tốt nhất cho: Khối lượng công việc học máy trên các thiết lập tập trung vào AMD.
- Nhược điểm: Học sâu ít được thiết lập hơn so với NVIDIA, ít khung được hỗ trợ hơn.
VPS GPU đám mây của Cloudzy
Một trong những GPU tốt nhất dành cho máy học hiện nay chắc chắn là RTX 4090; tuy nhiên, nó đắt tiền, nó sẽ làm tăng hóa đơn tiền điện của bạn và kích thước của nó có thể buộc bạn phải nâng cấp lên vỏ máy tính lớn hơn hoặc sửa đổi tất cả các bộ phận của mình. Thật là đau đầu, đó là lý do tại sao Cloudzy hiện cung cấp GPU trực tuyến cho máy học để bạn không phải lo lắng về bất kỳ vấn đề nào trong số đó. Của chúng tôi VPS GPU được trang bị tới 2 GPU Nvidia RTX 4090, bộ lưu trữ SSD NVMe 4 TB, băng thông 25 TB mỗi giây và 48 vCPU!
Tất cả đều ở mức giá phải chăng với tính năng thanh toán trả theo giờ và hàng tháng cũng như nhiều tùy chọn thanh toán khác nhau như PayPal, Alipay, Thẻ tín dụng (thông qua Stripe), PerfectMoney, Bitcoin và các loại tiền điện tử khác.
Cuối cùng, trong trường hợp xấu nhất, nếu bạn không hài lòng với dịch vụ của chúng tôi, chúng tôi cung cấp cam kết hoàn tiền trong 14 ngày!
Nền tảng đám mây thực tế tăng cường (AR) phụ thuộc rất nhiều vào GPU hiệu suất cao để mang đến những trải nghiệm sống động, thời gian thực. Giống như GPU có lõi CUDA và Tensor rất quan trọng trong việc đào tạo các mô hình học sâu, chúng cũng quan trọng không kém trong việc hiển thị các môi trường AR phức tạp và hỗ trợ các tính năng do AI điều khiển như nhận dạng đối tượng và lập bản đồ không gian. Tại Cloudzy, chúng tôi Đám mây AR tận dụng công nghệ GPU tiên tiến để đảm bảo hiệu suất liền mạch, độ trễ thấp và khả năng mở rộng, khiến công nghệ này trở nên lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn triển khai ứng dụng AR trên quy mô lớn.
Cho dù bạn đang xây dựng các ứng dụng AI, mô hình đào tạo hay tiến hành nghiên cứu, Giải pháp VPS AI được thiết kế để mang lại hiệu suất GPU tốt nhất với chi phí thấp hơn thông thường.
suy nghĩ cuối cùng
Với nhu cầu sức mạnh tính toán ngày càng tăng và các mô hình AI ngày càng lớn hơn và phức tạp hơn, GPU chắc chắn sẽ là một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta. Vì vậy, tốt nhất bạn nên đọc về chúng và hiểu cách chúng hoạt động cũng như bản chất của chúng.
Đó là lý do tại sao tôi thực sự khuyên bạn nên kiểm tra Tim Dettmers’ mọi thứ cần biết về GPU và một số lời khuyên thiết thực khi chọn GPU. Anh ấy vừa được vinh danh về mặt học thuật vừa thông thạo về deep learning.
