Как использовать видеокарты для машинных обучений, нейронных сетей, искусственных интеллектов?

Видеокарты (GPU) необходимы для машинного обучения, обучения нейросетей и работы искусственного интеллекта. miridium.ru habr.com Они обеспечивают вычислительную мощность для обработки огромных массивов данных. miridium.ru

Некоторые рекомендации по использованию видеокарт для этих целей:

• Выбор объёма памяти. selectel.ru habr.com Для небольших проектов или задач, таких как обучение нейросетей, нередко хватает 8–16 ГБ. selectel.ru Глубоким нейронным сетям с огромным объёмом данных подойдут GPU с видеопамятью от 24 ГБ. selectel.ru
• Использование тензорных ядер. selectel.ru habr.com Они позволяют ускорять выполнение матричных операций и обрабатывать несколько одновременно. selectel.ru
• Выбор пропускной способности памяти. selectel.ru habr.com Этот параметр определяет, как быстро данные могут быть загружены из памяти в вычислительные ядра. habr.com Для задач машинного обучения рекомендуется выбирать GPU с высокой пропускной способностью памяти (от 500 ГБ/с). habr.com
• Использование специализированных библиотек. www.nn.3dradar.ru Они позволяют использовать аппаратные оптимизации, такие как CUDA или ROCm, для ускорения процессов обучения моделей. www.nn.3dradar.ru
• Работа на нескольких видеокартах. selectel.ru Если распределить задачи на несколько GPU в одной системе или кластере, можно значительно ускорить обучение сложных моделей. selectel.ru Для этого понадобятся такие технологии, как NVIDIA NVLink: они обеспечивают высокоскоростное соединение между GPU и минимизируют задержки. selectel.ru
• Учёт системы охлаждения. selectel.ru Недостаточное охлаждение приводит к перегреву и потере производительности, поэтому при выборе комплектующих важно учитывать наличие эффективных систем. selectel.ru
• Обеспечение электропитания. selectel.ru Современные видеокарты потребляют более 300 Вт⋅ч, поэтому необходимо обеспечить ML-системе стабильное электроснабжение. selectel.ru

Выбор платформы под видеокарту зависит от масштаба задач, требований к отказоустойчивости и бюджета. miridium.ru Можно использовать рабочую станцию (конфигурация 1–4 GPU), сервер (конфигурация 4–10 GPU в одном корпусе) или кластер (десятки или сотни серверов, объединённых высокоскоростной сетью). miridium.ru