据JPR称，GPU市场预计到2025年将到达33.18亿台，年增长率为3.5%。该统计数据清楚地表明，比年来GPU在呆板学习中的利用有所发展。深度学习（呆板学习的一个子集）必要处理惩罚海量数据、神经网络、并行盘算和大量矩阵的盘算。全部这些方法都利用处理惩罚大量数据并将其转换为可用软件的算法。这必要利用图形卡举行处理惩罚，以通过深度学习和神经网络实行这些任务。GPU在这里发挥作用。利用GPU，您可以分解复杂的任务并同时实行多项操纵。别的，GPU是开辟深度学习的抱负选择和人工智能模子，由于它们可以同时处理惩罚大量盘算。
额外相识：深度学习、呆板学习怎样办理硬件设置题目？
深度学习和呆板学习对算力的要求比力高，工作站的本钱一样平常是几万到几十万的费用，且硬件资源淹灭高，如今有云端办理方案，可以实行利用赞奇云工作站。
赞奇连合华为，基于华为云桌面Workspace本领打造的超高清计划师云工作站，即开即用，根据需求选择设置，在云端高效举行深度学习盘算，拥有专业级显卡、超大内存等多种呆板设置。呆板显卡更新及时，提供高配机型，海量资源可按需选择，内置软件中心，根据需求选择本身必要利用的软件举行安装。
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高效便捷数据安全：会合化的数据存储模式，同一的数据备份机制，全方位保障数据
存储安全弹性资产：冷热数据分开存储，已完成的项目资源备份至冷存储，开释本地空间给当前举行中的项目
顶尖设置：赞奇云工作站机型保持行业领先设置，快速摆设软件，高效盘算，满意项目算力需求
付费机动：呆板按需利用，即开即用，镌汰采购呆板的投入本钱
什么是用于呆板学习的GPU？
GPU（图形处理惩罚单位）是一种逻辑芯片，可在表现图像、视频或游戏上渲染图形。GPU偶然也称为处理惩罚器或图形卡。GPU用于差别范例的工作，比方视频编辑、游戏、计划程序和呆板学习。因此，它们非常得当计划师、开辟职员或任何寻求高质量视觉结果的人。
但是，可以找到集成到主板或显卡子板中的GPU。最初，显卡只能在高设置电脑上利用。但是本日，大多数台式电脑都利用带有GPU的独立显卡，而不是内置在主板中的显卡以进步性能。
什么GPU在呆板学习方面优于CPU？
在呆板学习方面，纵然黑白常根本的GPU也优于CPU。但为什么会如许？
当涉及到深度神经网络时，GPU比CPU提供了显着的加快。
GPU的盘算速率比CPU快。这是由于它们是并行盘算的抱负选择，可以同时实行多项任务。同时，CPU实行次序任务。别的，GPU是人工智能盘算和深度学习应用的抱负选择。
由于数据科学模子练习基于简单的矩阵运算，因此可以安全地将GPU用于深度学习。
GPU可以实行很多并行盘算并进步屏幕上图像的质量。
GPU组装了很多专门的内核来处理惩罚巨大的数据集并提供强大的性能。
与CPU用于缓存和流控制的GPU相比，GPU用于算术逻辑的晶体管更多。
深度学习GPU在单个芯片上提供高性能盘算本领，同时支持TensorFlow和PyTorch等当代呆板学习框架，险些无需设置。
用于呆板学习的GPU怎样工作？
图形处理惩罚单位(GPU)专为图形处理惩罚而构建，这必要并行运行复杂的数学盘算才华在屏幕上表现图像。GPU从CPU吸取图像多少、颜色和纹理等图形信息，并实行它们以在屏幕上绘制图像。因此，这就是GPU在屏幕上渲染图像的方式。这个按照指令在屏幕上创建终极图像的完备过程称为渲染。
比方，视频图形由多边形坐标构成，这些坐标转换为位图，然后转换为屏幕上表现的信号。这种转换必要图形处理惩罚单位(GPU)的强大处理惩罚本领，这使得GPU在呆板学习、人工智能和其他必要复杂盘算的深度学习任务中非常有效。
为什么利用GPU举行呆板学习？
下一个要答复的最紧张的题目是为什么利用GPU举行呆板学习大概为什么GPU更得当呆板学习？请细致阅读，找出答案！
深度学习的概念涉及复杂的盘算任务，比方练习深度神经网络、利用矩阵盘算的数学建模以及处理惩罚3D图形。全部这些深度学习任务都必要选择一个相称强大的GPU。
与众差别的GPU不但有助于得到高质量的图像，还可以进步CPU的服从并得到出色的性能。因此，投资高质量的GPU是加快模子练习过程的最佳方式。
另一方面，GPU具有专用视频RAM(VRAM)，可为海量数据集提供所需的内存带宽，同时为差别的操纵开释CPU时间。它们还使您可以或许通过在处理惩罚器集群之间分别练习任务并同时实行盘算操纵来并行化练习任务。
GPU可以实行呆板学习中涉及的同步盘算。同样紧张的是要留意，您不必要GPU来学习呆板学习或深度学习。仅当您想在处理惩罚复杂模子、巨大数据集和大量图像时加快速率时，它们才是必不可少的。
如作甚呆板学习选择最佳GPU
随着GPU范畴的快速发展，市场上提供了各种选项来满意计划师和数据科学家的需求。因此，在购买用于呆板学习的GPU之前，必须牢记几个因素。
为呆板学习选择GPU时要思量的因素
兼容性
GPU与您的盘算机或条记本电脑的兼容性应该是您最关心的题目。您装备的GPU性能是否精良？您还可以查抄深度学习应用程序的表现端口和电缆。
内存容量
选择用于呆板学习的GPU的第一个也是最紧张的要求是更多的RAM。深度学习必要强大的GPU内存容量。比方，利用长视频作为练习数据集的算法必要具有更大内存的GPU。与此相比，底子练习数据集在内存较少的云GPU上有效运行。
内存带宽
大型数据集必要大量内存带宽，而GPU大概会提供这些带宽。这是由于GPU中的独立视频RAM(VRAM)，它可以让您节流CPU内存用于其他用途。
GPU的互连本领
毗连多个GPU的本领与您的可扩展性和分布式练习战略密切相干。因此，在选择用于呆板学习的GPU时，应该思量哪些GPU单位可以互连。
TDP值
正如TDP值所示，GPU偶然会过热。当它们必要更多的电力来运行时，它们可以更快地升温，因此有须要将GPU保持在较低的温度。
处理惩罚器
Steam处理惩罚器，也称为CUDA内核，实用于专业玩家和深度学习。具有高CUDA内核的GPU可进步深度学习应用程序的工作服从。
影响GPU用于呆板学习的算法因素
当谈到GPU利用时，算法因素同样紧张，必须加以思量。下面列出了在多个GPU上扩展算法时必要思量的三个因素：
数据并行
必须思量您的算法必要处理惩罚多少数据。假如数据集很大，所选的GPU应该可以或许在多GPU练习中高效运行。假如数据集很大，您必须确保服务器可以与存储组件快速通讯以实现有效的分布式练习。
内存利用
对于GPU利用，您必须思量的另一个紧张因素是练习数据集的内存要求。比方，利用长视频或医学图片作为练习数据集的算法必要具有大内存的GPU。另一方面，用于根本猜测的简单练习数据集必要较少的GPU内存即可工作。
显卡性能
模子的性能也会影响GPU的选择。比方，通例GPU用于开辟和调试。模子微调必要强大而强大的GPU，以加快练习时间并镌汰等待时间。
市场上最好的呆板学习GPU
那么，是什么让GPU成为呆板学习的抱负之选？这是由于多种缘故起因。GPU计划用于并行实行多项盘算，这对于深度学习算法的高度并行特性非常有效。它们还包罗大量内存，这对于必要大量数据的深度学习模子很有效。
同样紧张的是要留意，除非有专门的处理惩罚云，否则大规模操纵很少购买GPU。运行呆板学习工作负载的构造反而会得到针对高性能盘算优化的云空间。
GPU市场有两个重要参加者：AMD和Nvidia。有大量的GPU用于深度学习。然而，Nvidia制造了大多数最好的产物。Nvidia在GPU市场占据主导职位，尤其是在深度学习和复杂神经网络方面，由于他们在论坛、软件、驱动程序、CUDA和cuDNN方面提供了大量支持。
用于深度学习的NvidiaGPU
NVIDIA是一个受欢迎的选择，由于它的库被称为CUDA工具包。这些库使设置深度学习过程变得简单，并为利用NVIDIA产物的强大呆板学习社区奠定了底子。除了GPU之外，NVIDIA还为PyTorch和TensorFlow等盛行的深度学习框架提供库。
NVIDIA深度学习SDK为盛行的深度学习框架添加了GPU加快。数据科学家可以利用强大的工具和框架来创建和摆设深度学习应用程序。
NVIDIA的缺点是它近来对何时可以利用CUDA设置了限定。由于这些限定，这些库只能与TeslaGPU一起利用，而不能与本钱较低的RTX或GTX硬件一起利用。这对培训深度学习模子的公司具有庞大的财务影响。思量到这一点也是有题目的，固然TeslaGPU大概不会提供比更换产物高得多的性能，但这些单位的本钱高达其十倍。
用于深度学习的AMDGPU
AMDGPU非常得当游戏，但当深度学习出现时，Nvidia的表现更胜一筹。由于软件优化和必要常常更新的驱动程序，AMDGPU利用较少。而在Nvidia方面，他们拥有更新频仍的高级驱动程序，最紧张的是，CUDA和cuDNN有助于加快盘算。
AMDGPU的软件支持少少。AMD提供了ROCm等库。全部紧张的网络架构，以及TensorFlow和PyTorch，都支持这些库。然而，社区对新网络开辟的支持微乎其微。
深度学习的15个最佳GPU
查察上面提到的为深度学习选择GPU的因素，您如今可以根据您的呆板学习或深度学习项目要求轻松地从以下列表中选择最好的一个。
NVIDIA泰坦RTX
NVIDIATitanRTX是一款高端游戏GPU，也非常得当深度学习任务。这款GPU专为数据科学家和AI研究职员打造，由NVIDIATuring™架构提供支持，可提供无与伦比的性能。TITANRTX是练习神经网络、处理惩罚海量数据集以及创建超高分辨率视频和3D图形的最佳PCGPU。别的，它还得到NVIDIA驱动程序和SDK的支持，使开辟职员、研究职员和创作者可以或许更有效地工作以提供更好的结果。
技能特点
CUDA内核：4608
张量核心：576
显存：24GBGDDR6
内存带宽：673GB/s
盘算API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™
NVIDIA特斯拉V100
NVIDIATesla是第一个用于加快人工智能、高性能盘算(HPC)、深度学习和呆板学习任务的张量核心GPU。TeslaV100由NVIDIAVolta架构提供支持，可为练习和推理提供125TFLOPS的深度学习性能。别的，它的功耗低于其他GPU。NVIDIATesla因其在AI和呆板学习应用方面的出色表现而成为市场上用于深度学习的最佳GPU之一。有了这款GPU，数据科学家和工程师如今可以专注于构建下一个AI突破，而不是优化内存利用。
技能特点
CUDA内核：5120
张量核心：640
内存带宽：900GB/s
显存：16GB
时钟速率：1246MHz
盘算API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™、OpenACC®
NVIDIAQuadroRTX8000
NVIDIAQuadroRTX8000是PNY为深度学习矩阵乘法打造的天下上最强大的显卡。单张QuadroRTX8000卡可以渲染具有逼真正确阴影、反射和折射的复杂专业模子，为用户提供快速洞察力。Quadro由NVIDIATuringTM架构和NVIDIARTXTM平台提供支持，为专业人士提供最新的硬件加快实韶光线追踪、深度学习和高级着色。当与NVLink一起利用时，其内存可扩展至96GB。
技能特点
CUDA内核：4608
张量核心：576
显存：48GBGDDR6
内存带宽：672GB/s
盘算API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™
NVIDIA特斯拉P100
NvidiaTeslap100基于NVIDIAPascal架构，是一款专为呆板学习和HPC而打造的GPU。采取NVIDIANVLink技能的TeslaP100提供快如闪电的节点，可显着收缩大型应用程序的办理方案时间。利用NVLink，一个服务器节点可以毗连多达8个TeslaP100，带宽是PCIe的5倍。
技能特点
CUDA核心：
张量核：
显存：
内存带宽：
盘算API：
NVIDIARTXA6000
NVIDIARTXA6000是最新的GPU之一，非常得当深度学习。基于图灵架构，既可以实行深度学习算法，也可以实行通例图形处理惩罚任务。RTXA6000还具有深度学习超等采样功能(DLSS)。此功能可以在保持质量和速率的同时以更高分辨率渲染图像。几那边理惩罚器、纹理映射器核心、光栅化器核心和视频引擎核心是该GPU的一些其他功能。
技能特点
CUDA核心：10,752
张量核心：336
显存：48GB
深度学习的5个最佳GPU
在下面找到用于深度学习的前五名GPU：
NVIDIAGeForceRTX3090Ti
假如您是在您的呆板上实行深度学习任务的数据科学家，NVIDIAGeForceRTX3090Ti是深度学习的最佳GPU之一。与其他GPU相比，其令人难以置信的性能和功能使其成为为开始辈的神经网络提供动力的抱负选择。由NVIDIA安培架构提供支持，它提供最快的速率。借助这款NVIDIAGeforceRTXGPU，游戏爱好者可以在支持8K60Hz的表现器上体验最高设置的4K、以尽大概快的速率举行光线追踪游戏，乃至是8KNVIDIADLSS加快游戏，如HDMI2.1所述。
技能特点：
CUDA核心：10,752
内存带宽：1008GB/s
GPU内存：24GBGDDR内存
EVGAGeForceGTX1080
EVGAGeForceGTX1080是开始辈的GPU之一，旨在提供最快、最高效的游戏体验。基于NVIDIA的Pascal架构，它在性能、内存带宽和电源服从方面提供了显着改进。别的，它还提供尖端的视觉结果和技能，将PC重新界说为享受AAA游戏和通过NVIDIAVRWorks充实利用假造实际的平台。
技能特点：
CUDA内核：2560
显存：8GBGDDR5X
帕斯卡架构
索泰GeForceGTX1070
GeForceGTX1070Mini是深度学习的最佳GPU之一，由于它具有一流的规格、低噪音程度和小尺寸。GPU有一个HDMI2.0毗连器，可用于将您的PC毗连到HDTV或其他表现装备。别的，ZOTACGeForceGTX1070Mini兼容NVIDIAG-Sync，可镌汰输入耽误和屏幕扯破，同时在开辟深度学习算法时进步速率和流畅度。
技能特点：
CUDA内核：1,920个内核
显存：8GBGDDR5
时钟速率：1518MHz
技嘉GeForceRTX3080
技嘉GeForceRTX3080是深度学习的最佳GPU，由于它旨在满意神经网络和天生对抗网络等最新深度学习技能的要求。RTX3080使您可以或许比利用其他GPU更快地练习模子。GeForceRTX3080还提供4K表现输出，让您可以毗连多个表现器并更快地计划神经网络。
技能特点
CUDA内核：10,240
时钟速率：1,800MHz
显存：10GBGDDR6
微星游戏GeForceGT710
另一个用于深度学习的出色GPU是MSIGamingGeForceGT710，由于它具有无风扇散热器和节能架构。由于其紧凑的物理尺寸，GeForceGT710很轻易安装在大多数PC上，而且充足小以顺应局促的空间。别的，它还配备2GBDDR3RAM，可让您顺遂实行深度学习模子。您可以在其上运行TensorFlow等深度学习软件，由于它是NVIDIA处理惩罚器，而且可以与NVIDIACUDA和AMDOpenCL编程语言美满共同。
技能特点
时钟速率：954兆赫
显存：2GBDDR3
深度学习的5个最佳预算GPU
NVIDIAQuadroRTX4000
NVIDIAQuadroRTX4000采取图灵架构，并以单槽格式提供实韶光线追踪。该GPU的计划思量了数据分析和呆板学习，它具有张量核心以镌汰深度学习模子练习的处理惩罚时间。NVIDIAQuadroRTX4000具有低功耗特性，是深度学习和AI应用程序的抱负之选，尤其是在预算有限的环境下。
技能特点：
CUDA内核：2304
张量核心：288
显存：8GBGDDR6
内存带宽：416GB/s
盘算API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™
GTX1660超等
GTX1660Super是用于深度学习的最佳低本钱GPU之一。它的性能并不像更昂贵的模子那样出色，由于它是用于深度学习的入门级图形卡。
假如您刚开始学习呆板学习，这款GPU是您和您的钱包的最佳选择。
技能特点
CUDA核心数：4352
内存带宽：616GB/s
功率：260W
时钟速率：1350MHz
NVIDIAGeForceRTX2080Ti
NVIDIAGeForceRTX2080Ti是深度学习和人工智能的抱负GPU，无论是从代价还是性能角度。它具有双HDB风扇，可提供更出色的散热性能、显着低落的噪音，以及游戏中的实韶光线追踪，以提供尖端、超逼真的视觉结果。RTX2080的鼓风机架构支持更麋集的体系设置，包罗在单个工作站中利用多达四个GPU。别的，NVIDIAGeForceRTX2080Ti是一种低本钱办理方案，由于每张卡的GPU内存较少（仅11GB），因此比大规模练习开辟更得当小规模建模工作负载。
技能特点
CUDA内核：4352
内存带宽：616GB/s
时钟速率：1350MHz
NVIDIA特斯拉K80
NVIDIATeslaK80是天下上最受欢迎且经济实惠的GPU，它通过利用更少、功能更强大的服务器来显着进步性能，从而显着低落数据中心本钱。比方，假如您利用GoogleColab练习MaskRCNN，您会留意到NvidiaTestaK80是Google提供的视频GPU之一。它是深度学习的抱负选择，但对于深度学习专业人士的项目来说并不是美满的选择。
技能特点
CUDA内核：4992
显存：24GBGDDR5
内存带宽：480GB/s
EVGAGeForceGTX1080
EVGAGeForceGTX1080FTWGAMING显卡基于NVIDIA的Pascal架构并配备工厂超频内核，与高性能Maxwell架构相比，在性能、内存带宽和电源服从方面有显着加强。别的，它还提供尖端的视觉结果和技能，将PC重新界说为享受AAA级游戏并通过NVIDIAVRWorks完全利用假造实际的平台。
技能特点
CUDA内核：2560
显存：8GBGDDR5X
内存带宽：320GB/s
关键要点：随着我们在呆板学习、深度学习和高性能盘算方面的创新和突破，将来GPU市场将继承增长。GPU加快将始终对盼望进入该范畴的门生和开辟职员有所资助，尤其是在他们的本钱连续降落的环境下。
哪个是深度学习的顶级GPU？
市场领导者NVIDIA提供了最好的深度学习GPU。顶级NVIDIA型号是TitanRTX、RTX3090、QuadroRTX8000和RTXA6000。
GPU可以用于呆板学习吗？
是的，GPU可以或许同时举行多项盘算。这使得练习过程的分布成为大概，这大概会显着加快呆板学习活动。您可以利用斲丧更少资源的GPU构建多个内核，而不会低落服从或功率。
多少GPU足以举行深度学习？
这完全取决于所练习的深度学习模子、可用数据的数量以及神经网络的规模。
游戏GPU是否得当呆板学习？
图形处理惩罚单位(GPU)最初是为游戏行业计划的，具有很多处理惩罚核心和大量板载RAM。GPU越来越多地用于深度学习应用程序，由于它们可以显着加快神经网络练习。
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