新闻速看5大比较具成本效益的深度学习 GPU推荐

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深度学习在医疗、金融、娱乐等领域创造新的可能性。然而，深度学习算法需要强大的硬件才能高效运行。硬件对于复杂神经络的顺利训练至关重要。据专业人士报道，算力平台出租还会有很大的上升期，市场业务也在不断的扩大，未来一定会越做越大的。深圳市捷智算科技有限公司一家AI算力租赁平台，提供多样化的GPU服务器出租服务，包括NVIDIA A100、A800、H100和H800全系列高性能显卡。适合AI大模型训练GPU集群和大模型训练算力租赁，我们的解决方案支持企业快速扩展数据处理能力，优化成本效益。https://www.gogpu.cn/news/detail/219.html

图形处理单元(GPU)已成为深度学习系统的支柱，由于其并行处理能力，其性能超越了处理器(CPU)。然而，由于GPU价格昂贵，因此价格昂贵。本文将帮助您了解GPU的工作原理，并确定深度学习中比较具成本效益的五种GPU。
什么是深度学习
深度学习是机器学习的一个子集，它使用算法对数据中的高级抽象进行建模。这种方法基于大脑的结构和功能，通常称为人工神经络。深度学习模拟了我们大脑的工作方式，使系统能够学习、识别物体并以更高的准确度执行复杂任务，而需人工干预。这种机器学习技术教会计算机做人类自然而然会做的事情：通过示例学习。


深度学习可以自动从经验中学习和改进，检查算法并调整算法以获得更好的性能。它是人工智能(AI)中的一种强大工具，模仿人类获取特定知识的方式。
用于深度学习的GPU是什么
GPU是专门用于高速操作和改变内存的电子电路，用于加速帧缓冲区中用于显示在设备上的图像创建。由于GPU能够同时执行多个计算，因此在深度学习中被重新利用。
GPU的并行架构使其非常适合深度学习等密集计算任务。它们擅长执行矩阵运算和同时进行多项计算，这是训练神经络的基础，这使得GPU成为深度学习不可或缺的工具。
用于深度学习的GPU如何工作
单指令多数据(SIMD)流架构是广泛使用在当今的GPU中。这种使它们能够执行并行操作并更有效地执行特定任务。在训练深度学习模型时，使用梯度下降化算法更新模型的参数，这涉及大量矩阵计算。
GPU的并行处理能力对深度学习任务非常有利，因为深度学习任务需要对大量数据进行大量计算。GPU擅长并行执行这些矩阵运算，从而大大加了训练时间。
GPU加速的深度学习框架为和训练自定义深度神经络提供了灵活性。这些框架提供了常用编程语言的接口，使开发人员能够更轻松地利用GPU的强大功能。
如何选择比较适合深度学习的GPU
选择适合深度学习的GPU需要考虑几个因素；GPU内存的大小至关重要，因为它决定了您可以训练的神经络的大小。更大的内存将允许您训练更大的模型或使用更大的小批量大小。
GPU的计算能力（通常以每秒浮点运算次数(FLOPS)来衡量）是另一个重要考虑因素。FLOPS值越高，表示GPU越强大。
能源效率也是一个重要因素，特别是对于那些计划运行大规模训练作业的人来说。更节能的GPU可以大大节省电力成本。
比较后，GPU的价格应该与您的预算相符，同时又不影响您的深度学习任务的性能要求。
其他需要考虑的因素：
CUDA核心：CUDA核心的数量直接影响GPU的处理能力。CUDA核心越多，训练时间就越短。内存(VRAM)：具有大型数据集的深度学习模型需要充足的内存才能高效训练。确保您的GPU具有足够的VRAM来容纳您的模型和数据。内存带宽：高内存带宽有利于GPU和内存之间速交换数据，这对于速计算至关重要。张量核心：某些GPU中配备有张量核心，是深度学习中常用的矩阵运算专用单元。它们可以显著加速某些运算。兼容性：确保GPU与您现有的硬件和软件堆栈兼容。此外，检查它是否支持流行的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch。
适用于深度学习的经济高效的GPU
市场上有多种GPU为深度学习任务提供了令人赞叹的性能。一些值得注意的GPU包括NDIA的GeForceGTX1070和GeForceGTX1080Ti，它们在成本和性能之间取得了很好的平衡。
五款性能卓越、价格合理的GPU：
NDIATeslaA100是深度学习领域的游戏规则改变者。创新的Ampere架构为其提供动力，可提供312teraflops的FP16性能。借助其多例GPU(MIG)技术，您可以将A100划分为比较多七个单独的GPU，每个GPU都可以运行单独的任务。这种多功能性可确保高效利用，使A100成为满足深度学习需求的经济惠之选。
NDIATeslaV100很少有GPU能够匹敌深度学习能力。这款GPU拥有640个Tensor核心和125万亿次浮点运算的峰值性能，旨在处理比较苛刻的深度学习任务。其高带宽内存和大缓存大小可确保数据传输顺畅，从而加模型的训练时间。V100是一款兼具性能和价值的强大产品。
AMDRadeonI注意在考虑用于深度学习的GPU时。它能够高效处理复杂计算，峰值性能为138万亿次浮点运算和16GB高带宽内存。其先进的7nm工艺技术可提高性能，同时降低功耗。RadeonI是一款功能强大且价格惠的选择。
NDIAQuadroRTX8000其48GB的超大内存让您能够训练更大、更复杂的模型。它基于Turing架构构建，具有用于时光线追踪的RT核心和用于AI加速的Tensor核心。这款GPU承诺提供高级性能，且价格惠。
NDIAK80对于那些刚开始学习深度学习的人来说，这是一种经济惠的解决方案。虽然比此列表中的其他GPU更老，但它仍然提供了可观的性能，拥有4992个CUDA核心和873万亿次浮点运算的峰值性能。K80为深度学习世界提供了一个经济惠的切入点。
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对于希望化深度学习流程的企业，捷智算平台提供了一种用且经济高效的解决方案。它提供可扩展的GPU资源，可以处理复杂的深度学习任务，是各种规模企业的绝佳选择。
GPU通过提供与伦比的处理能力和并行性彻底改变了深度学习领域。它们能够高效处理复杂计算，因此成为研究人员、开发人员和爱好者不可或缺的工具。本文中提到的GPU为各种预算和要求提供了出色的选择。此外，捷智算平台提供灵活性和可扩展性，使您需大量前期投资即可利用GPU的强大功能。使用合适的GPU和工具，您的深度学习之旅可以高效且经济高效。
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