哪些显卡特性对于执行机器学习很重要？

选择用于机器学习的显卡时，需要注意以下几个关键特性：

• 计算能力：核心/处理器的数量决定了显卡的并行处理能力。
• GPU内存：大容量使您能够高效处理大数据和复杂模型。
• 支持专门的库：对 CUDA 或 ROCm 等库的硬件支持可加快模型训练。
• 高性能支持：快速内存和宽内存总线为模型训练提供高性能。
• 与机器学习框架的兼容性：您应该确保所选的显卡与您所需的框架和支持的开发人员工具完全兼容。

NVIDIA 是当今机器学习 GPU 领域的领导者。优化的驱动程序以及对 CUDA 和 cuDNN 的支持使 NVIDIA GPU 能够显著加快计算速度。

AMD GPU 适合游戏，但由于软件支持有限且需要频繁更新，它们在机器学习中不太常见。

机器学习的 GPU 基准测试

NVIDIA Tesla V100

专为人工智能、高性能计算 (HPC) 和机器学习应用而设计的张量核心 GPU。Tesla V100 基于 NVIDIA Volta 架构，每秒可执行 125 万亿次浮点运算 (TFLOPS)。

优点

• 高性能：Tesla V100 采用 Volta 架构，配备 5120 个 CUDA 核心，在机器学习任务中具有极高的性能。它可以处理大量数据并高速执行复杂计算。
• 大内存容量：16 GB 的 HBM2 内存可在训练模型时高效处理大量数据，这对于大型数据集尤其有用。4096 位显存总线可实现处理器和显存之间的高数据传输速率，提高机器学习模型的训练和输出性能。
• 深度学习：显卡支持多种深度学习技术，包括Tensor Cores，通过浮点运算加速计算，大幅缩短模型训练时间，提升模型性能。
• 灵活性和可扩展性：Tesla V100 既可用于桌面系统，也可用于服务器系统。它支持各种机器学习框架，例如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，这为选择模型开发和训练工具提供了灵活性。

缺点

• 成本高：NVIDIA Tesla V100 是一款专业解决方案，价格也相当合理。对于个人或小型机器学习团队来说，其成本（14,447 美元）可能相当高。
• 功耗和冷却：Tesla V100 显卡消耗大量电力并产生大量热量。这可能需要您的系统采取适当的冷却措施，并可能导致功耗增加。
• 基础设施要求：要充分利用 Tesla V100，需要合适的基础设施，包括强大的处理器和足够的 RAM。

NVIDIA A100

提供机器学习所需的性能和灵活性。A100 采用最新的 NVIDIA Ampere 架构，可提供比上一代 GPU 高达五倍的学习性能。NVIDIA A100 支持各种人工智能应用程序和框架。

优点

• 高性能：大量 CUDA 核心——4608 个。
• 大容量显存：NVIDIA A100 显卡拥有 40GB HBM2 显存，使得其在训练深度学习模型时能够高效处理大量数据。
• 支持NVLink技术：该技术可以使多张NVIDIA A100显卡组合成一个系统进行并行计算，从而提高性能并加速模型训练。

缺点

• 成本高：NVIDIA A100 是市场上功能最强大、性能最高的显卡之一，因此价格高达 10,000 美元。
• 功耗：使用 NVIDIA A100 显卡需要大量电力。这可能会导致更高的电力成本，并且在部署在大型数据中心时可能需要采取额外的预防措施
• 软件兼容性：NVIDIA A100 显卡需要适当的软件和驱动程序才能获得最佳性能。某些机器学习程序和框架可能不完全支持此特定型号。

NVIDIA Quadro RTX 8000

单张 Quadro RTX 8000 显卡可以渲染复杂的专业模型，并呈现逼真的阴影、反射和折射效果，让用户快速获取信息。其内存可使用 NVLink 技术扩展至 96GB。

优点

• 高性能：Quadro RTX 8000 具有强大的 GPU，带有 5120 个 CUDA 核心。
• 支持光线追踪：实时硬件加速光线追踪可让您创建逼真的图像和灯光效果。这在将数据可视化或计算机图形作为机器学习任务的一部分时非常有用。
• 大容量内存：48GB GDDR6 显存为大型机器学习模型和数据提供了充足的存储空间。
• 库和框架支持：Quadro RTX 8000 与流行的机器学习库和框架完全兼容，例如 TensorFlow、PyTorch、CUDA、cuDNN 等。

缺点

• 价格昂贵：Quadro RTX 8000是一款专业显卡，这使得它与其他显卡相比价格相当昂贵，售价为8200美元。

RTX A6000 艾达

这款显卡完美结合了性能、价格和低功耗，是专业人士的最佳选择。凭借其先进的 CUDA 架构和 48GB GDDR6 内存，A6000 可提供高性能。RTX A6000 上的训练可以以最大批量进行。

优点

• 高性能：Ada Lovelace架构、第三代RT核心、第四代Tensor核心、配备48GB显存的下一代CUDA核心。
• 大容量内存：NVIDIA RTX A6000 Ada 显卡配备 48 GB 内存，可以在训练模型时高效处理大量数据。
• 低功耗。

缺点

• 成本高：RTX A6000 Ada 的价格约为 6,800 美元。

NVIDIA RTX A5000

RTX A5000 基于 NVIDIA 的 Ampere 架构，配备 24GB 内存，可快速访问数据并加速机器学习模型的训练。该卡拥有 8192 个 CUDA 核心和 256 个张量核心，具有执行复杂操作的强大处理能力。

优点

• 高性能：大量 CUDA 核心和高内存带宽使您能够高速处理大量数据。
• AI硬件加速支持：RTX A5000显卡为AI相关运算和算法提供硬件加速。
• 大内存容量：24GB GDDR6 显存让您可以处理大型数据集和复杂的机器学习模型。
• 支持机器学习框架：RTX A5000 显卡与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习框架完美集成。它拥有优化的驱动程序和库，让您能够利用其功能进行模型开发和训练。

缺点

• 功耗和冷却：此类显卡通常消耗大量电力并产生大量热量 q1。要有效利用 RTX A5000，您需要确保适当的冷却并拥有足够的电源。

NVIDIA RTX 4090

该显卡具有高性能和功能，使其成为驱动最新一代神经网络的理想选择。

优点

• 性能卓越：NVIDIA RTX 4090能够高效处理复杂计算和大量数据，加速机器学习模型的训练。

缺点

• 散热是用户使用 NVIDIA RTX 4090 时可能遇到的主要问题之一。由于其强大的散热能力，该卡可能会变得非常热并自动关闭以防止损坏。在多卡配置中尤其如此。
• 配置限制：GPU 设计限制了在工作站中安装更多 NVIDIA RTX 4090 卡的能力。

NVIDIA RTX 4080

这是一款功能强大且高效的显卡，可在人工智能领域提供高性能。凭借其高性能和实惠的价格，这款显卡对于希望充分利用其系统的开发人员来说是一个不错的选择。RTX 4080 采用三插槽设计，最多可在工作站中安装两个 GPU。

优点

• 高性能：该卡配备 9728 个 NVIDIA CUDA 核心，可在机器学习应用中进行高性能计算。它还具有张量核心和光线追踪支持，可实现更高效的数据处理。
• 该卡售价为 1,199 美元，为个人和小团队提供高效的机器学习解决方案。

缺点

• SLI 限制：该卡不支持具有 SLI 功能的 NVIDIA NVLink，这意味着您无法在 SLI 模式下组合多张卡以最大化性能。

NVIDIA RTX 4070

该显卡基于 NVIDIA 的 Ada Lovelace 架构，配备 12GB 内存，可快速访问数据并加速机器学习模型的训练。该卡拥有 7,680 个 CUDA 核心和 184 个张量核心，具有执行复杂操作的良好处理能力。对于刚开始学习机器学习的人来说，这是一个很好的选择。

优点

• 充足的性能：12GB内存和7,680个CUDA核心让您可以处理大量数据。
• 低功耗：200W。
• 价格低至 599 美元。

缺点

• 内存有限：12 GB 的内存可能会限制某些机器学习应用程序处理大量数据的能力。
• 不支持 NVIDIA NVLink 和 SLI：这些卡不支持 NVIDIA NVLink 技术，无法将多张卡组合成并行处理系统。这会限制多卡配置的可扩展性和性能。

NVIDIA GeForce RTX 3090 TI

这是一款游戏 GPU，也可用于深度学习。RTX 3090 TI 可实现 13 万亿次浮点运算的峰值单精度 (FP32) 性能，并配备 24GB 显存和 10,752 个 CUDA 核心。

优点

• 高性能：Ampere 架构和 10,752 个 CUDA 核心使您能够解决复杂的机器学习问题。
• 硬件学习加速：RTX 3090 TI 支持 Tensor Cores 技术，为神经网络运算提供硬件加速，可大幅加速深度学习模型的训练过程。
• 大容量内存：RTX 3090 TI 配备 24GB GDDR6X 内存，可以在内存中处理大量数据，而无需频繁读写磁盘。这在处理大型数据集时尤其有用。

缺点

• 功耗：显卡功耗较大（450W），需要强大的电源。这可能会产生额外的成本，并限制显卡在某些系统中的使用，尤其是在使用多张卡进行并行计算时。
• 兼容性和支持：某些软件平台和机器学习库可能存在兼容性和不兼容性问题。在某些情况下，可能需要进行特殊定制或软件更新才能完全支持显卡。

NVIDIA GeForce RTX 3080 TI

RTX 3080 TI 是一款出色的中档显卡，具有出色的性能，对于不想在专业显卡上花费大量金钱的人来说是一个不错的选择。

优点

• 高性能：RTX 3080 采用 Ampere 架构，配备 8704 个 CUDA 核心和 12GB GDDR6X 内存，可为要求苛刻的机器学习任务提供强大的处理能力。
• 硬件学习加速：显卡支持Tensor Cores，可显著加速神经网络运算，有助于加快深度学习模型的训练。
• 其售价为 1,499 美元，相对来说比较实惠。
• 光线追踪和 DLSS：RTX 3080 支持硬件加速光线追踪和深度学习超级采样 (DLSS)。这些技术在可视化模型结果时非常有用，并提供更高质量的图形。

缺点

• 有限的内存容量（12GB）可能会限制处理大量数据或需要更多内存的复杂模型的能力。

如果你对机器学习感兴趣，那么你需要一个好的图形处理单元 (GPU) 才能开始学习。但是市场上有这么多不同类型和型号的 GPU，很难知道哪一款适合你。

选择最佳的机器学习 GPU 取决于您的需求和预算。