建立的网站打开空白,白云区网站建设,淘宝api 做网站,什么叫界面设计#x1f3e1;博客主页#xff1a; virobotics(仪酷智能)#xff1a;LabVIEW深度学习、人工智能博主 #x1f4d1;上期文章#xff1a;『仪酷LabVIEW OD实战(5)——Object DetectionTensorRT工具包快速实现yolo目标检测』 #x1f37b;本文由virobotics(仪酷智能)原创… 博客主页 virobotics(仪酷智能)LabVIEW深度学习、人工智能博主 上期文章『仪酷LabVIEW OD实战(5)——Object DetectionTensorRT工具包快速实现yolo目标检测』 本文由virobotics(仪酷智能)原创首发 欢迎大家关注✌点赞收藏⭐留言订阅专栏 文章目录 前言一、NVIDIA常见的三大产品线二、家用显卡型号的组成GeForce类型二、AI训练显卡选择2.1 了解AI训练的需求2.2 选择显卡的关键参数2.3 选择适合AI训练的GPU入门级别中级别高级别和专业级别 四、关于专业计算显卡Tesla类型五、关于国产显卡总结 前言
Hello大家好我是virobotics仪酷智能一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。
在人工智能AI和深度学习领域GPU图形处理单元已成为训练模型的核心硬件。GPU能够提供比传统CPU更高的并行处理能力这使得它们在处理复杂的计算任务时显得尤为重要。但是面对市场上琳琅满目的GPU选项如何选择最适合AI训练的GPU显卡呢本文将为你提供一个详细攻略。
一、NVIDIA常见的三大产品线 GeForce类型: GeForce系列是NVIDIA面向个人计算和游戏市场推出的产品线适用于游戏、图形处理等并且在深度学习上的表现也非常出色很多人用来做推理、训练性价比高。例如目前非常热门的4090、3090等型号。 Quadro类型:Quadro系列定位于专业可视化市场的产品线主要面向专业人士和企业用户例如影视制作、建筑可视化、产品设计和科学计算等行业。。 Tesla类型: Tesla系列显卡是NVIDIA针对高性能计算和人工智能领域推出的产品线被广泛应用于科学计算、深度学习、大规模数据分析等领域。Tesla显卡采用GPU加速计算具备强大的并行计算能力和高性能计算效率我们常说的A100、A800、V100、T4、P40等都属于Tesla系列的显卡。
二、家用显卡型号的组成GeForce类型 我们可能见到过型号的显卡比如MX150 GTX 1070GeForce RTX 4090GeForce RTX 3080 TiGeForce RTX 4090 D等那么这些名字具体代表什么呢 显卡前缀 RTX: 高性能支持光线追踪技术适合图形渲染和AI训练GTX: 传统游戏级缺少光追和AI训练的硬件支持MX: 低功耗适用于笔记本不适合高强度计算。 型号数字 一般来说家用显卡的型号由四位数字构成四位数字代表产品代数和性能等级如“3070”中的“30”代表第30代越大代表技术代际越新【目前常见的代际一般有 6、7、9、10、16、20、30、40】“70”表示性能等级数字越大性能越高。一般来说16代之前的显卡非常不推荐使用缺少一些计算单元会软件模拟导致低效 后缀 Ti/Super: 性能强于无后缀版本。D: 性能削减版预算有限时的选择。
二、AI训练显卡选择
2.1 了解AI训练的需求
首先了解AI模型训练的基本需求至关重要。AI训练通常需要处理大量数据并进行大规模的并行计算。这需要GPU具备高计算能力、高带宽的内存、以及足够的存储容量来存储训练数据。
2.2 选择显卡的关键参数
CUDA核心数量CUDA核心是NVIDIA GPU的并行处理核心数量多意味着更高的并行处理能力。对于深度学习而言更多的CUDA核心可以提供更快的训练和推理速度。Tensor核心数:Tensor核心是专为深度学习计算优化的处理器能够显著加速深度学习模型的训练和推理内存大小和带宽AI训练过程中需要加载大量数据内存大小和快速的内存带宽对于提高训练效率至关重要。足够的内存容量可以确保你能够训练更大、更复杂的模型或者使用更大的批量大小来提高训练效率。内存带宽决定了GPU处理器访问显存数据的速度。高带宽有助于提高数据处理效率尤其是在处理大量数据时。精度支持AI模型训练通常需要单精度FP32或半精度FP16浮点运算能力。某些新一代GPU还支持混合精度训练可以进一步加速训练过程。
下图所示为GeForce类型不同系列显卡的规格参数对比大家可以重点关注CUDA核心数以及显存规格
2.3 选择适合AI训练的GPU
对于AI训练显存大小决定了能不能训练而性能等级决定了跑的速度有多快需要记住的是不同代际的显卡不能直接比较性能。挑选过程一定要注意关键参数以下内容可做参考 显存大小:优先挑选显存8GB及以上的显卡这将会直接影响可以训练的模型大小和批次量。 性能等级: 根据需要选择性能越高越好当然需要考虑成本效益。 品牌与售后: 首选华硕、微星、技嘉等其次也可选择铭瑄、七彩虹、影驰谨慎购买此列表之外的显卡品牌选择仅供参考大家可以根据实际情况酌情自选 关键参数查看: 显卡信息可以通过GPU-Z查看其中Shaders和MemorySize 这两个参数尤为重要。Shaders对应的是性能即CUDA核心数量MemorySize是显存大小通过GPU-Z等工具可检查Shaders和Memory Size。 总线宽度(Bus Width): 注意低于192bit可能引起的传输瓶颈。 除了以上问题以下内容也列出供大家参考 散热性能: 良好的散热系统保证长时间运行的稳定性和性能。 功耗与电源需求: 确保系统电源能提供足够功率和有合适接口。 接口兼容性: 检查显卡与主板的PCIe版本和大小兼容性。 尺寸与空间: 确保机箱有足够空间安装显卡。 多显卡配置: 考虑SLI或CrossFire配置需求和兼容性。 预算与性价比: 比较性能、价格和长期使用成本。 未来兼容性和升级性: 选择有良好厂商支持和定期驱动更新的显卡。
当然大家也可以根据不同的应用场景和预算选择合适的GPU。
入门级别
对于初学者或小规模项目可以选择性价比较高的消费级GPU如NVIDIA的GeForce RTX 3060或3070系列。这些GPU虽然主要面向游戏市场但仍然提供了足够的CUDA核心和良好的内存带宽适合入门级AI模型训练。
中级别
对于需要更高计算能力的中型项目NVIDIA RTX 3080、RTX 3090、RTX 4090等会是更好的选择。它们提供了更多的CUDA核心和更大的内存容量能够满足更复杂模型训练的需求。
高级别和专业级别
对于大规模的AI训练任务和企业级应用推荐选择NVIDIA的专业级GPU如NVIDIA A100或V100。这些GPU专为AI训练和高性能计算HPC设计提供了巨大的计算能力、极高的内存带宽和容量以及对混合精度训练的支持。虽然价格昂贵但它们提供了无与伦比的训练效率和速度。
四、关于专业计算显卡Tesla类型
A100 H100 V100 H800 A800 H20 L40 A20 这类纯计算卡价格不菲如果不是训练LLM或者大规模训练的话 性价比极低并且没有视频输出如果已经有了那大家直接使用就是~RTX 2000-8000RTX A2000-A8000 这类的型号性价比低如果已经有了需要注意下上面我们所说的关于Shaders以及Memory Size那些信息如果是T4系列还可以凑合用如果开头是P的比如P4不太建议用来训练了。
五、关于国产显卡
由于目前国产显卡华为摩尔线程的训练框架不支持Windows需要用户自行搭建环境训练。除了摩尔线程有2C的卡 其他都是2B走量 总结
通过上述指南你可以根据自己的需求和预算从家用到专业级别的显卡中做出更合适的选择确保满足你的计算和训练需求。
以上就是今天要给大家分享的内容希望对大家有用。如有笔误还请各位及时指正。
后续我们将给大家分享再推理部署过程中电脑以及显卡的选择攻略~
欢迎大家关注博主。我是virobotics仪酷智能我们下篇文章见~
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