Для использования видеокарт в задачах машинного обучения, нейронных сетей и искусственного интеллекта важно обратить внимание на следующие параметры:

• Объём памяти. 12 Небольшим проектам может подойти видеокарта с видеопамятью 8–16 ГБ. 1 Однако глубоким нейронным сетям с огромным объёмом данных подойдут GPU с видеопамятью от 24 ГБ. 1
• Общая память, L1-кэш и регистры. 1 Общая память служит для хранения данных и веса моделей, а её объём определяет максимальные размеры, с которыми можно работать. 1 Кэши L1 и L2 предоставляют быстрый доступ к часто используемым данным и минимизируют задержки при обращении к глобальной памяти. 1 Количество регистров также влияет на скорость вычислений: они обеспечивают самый быстрый доступ к данным для выполнения операций. 1
• Пропускная способность памяти. 12 Определяет, насколько быстро процессор может передавать данные между памятью и ядрами, поэтому критична для обучения моделей. 1 GPU с повышенной пропускной способностью обеспечивают высокую производительность в задачах, которые требуют быструю передачу больших объёмов данных. 1
• Тензорные ядра. 12 Позволяют ускорять выполнение матричных операций и обрабатывать несколько одновременно. 1
• Система охлаждения. 1 Недостаточное охлаждение приводит к перегреву и потере производительности, поэтому при выборе комплектующих важно учитывать наличие эффективных систем. 1
• Электропитание. 1 Современные видеокарты потребляют более 300 Вт⋅ч, поэтому необходимо обеспечить ML-системе стабильное электроснабжение. 1
• Работа на нескольких видеокартах. 1 Если распределить задачи на несколько GPU в одной системе или кластере, можно значительно ускорить обучение сложных моделей. 1 Для этого понадобятся такие технологии, как NVIDIA NVLink: они обеспечивают высокоскоростное соединение между GPU и минимизируют задержки. 1

Также важно, чтобы выбранная видеокарта была полностью совместима с платформами машинного обучения и инструментами разработчика. 4