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2024年机器学习最佳 GPU

2024年机器学习最佳 GPU

Misskey AI

为您的机器学习需求选择合适的 GPU

了解 GPU 在机器学习中的作用

机器学习已经成为现代技术的基础支柱,为自然语言处理、图像识别、预测分析和自主系统等广泛应用提供动力。在这些进步的核心,是图形处理单元 (GPU) 这种专用硬件组件,它彻底改变了机器学习的发展方向。

传统上,中央处理器 (CPU) 是计算领域的主要动力,负责处理各种任务,包括机器学习。然而,随着机器学习模型的复杂性和规模不断增长,CPU 固有的局限性变得越来越明显。CPU 被优化用于顺序处理,难以跟上机器学习算法高度并行的特性。

GPU 应运而生,最初是为视频游戏和其他多媒体应用程序的图形渲染而设计的专用处理器。GPU 擅长同时执行大量相对简单的计算,这种特性被称为"数据并行性"。这种架构优势使 GPU 特别适合于机器学习算法,如深度神经网络,所需的矩阵乘法和卷积运算。

通过利用 GPU 的大规模并行处理能力,机器学习从业者可以显著加速模型的训练和推理过程,使他们能够解决更复杂的问题、处理更大的数据集,并达到更高的性能水平。### 机器学习中GPU性能的重要性

GPU的性能是机器学习项目成功的关键因素。更快的训练时间和更高效的推理可以带来许多好处,包括:

  1. 缩短洞察时间: 加速的训练和推理速度可以让机器学习模型更快地开发和部署,从而为您的应用程序带来更快的决策和上市时间。

  2. 提高模型复杂度和准确性: 借助GPU提供的增强计算能力,机器学习模型可以变得更加复杂,包括更大的神经网络、更深的架构和更复杂的算法。这反过来可以提高模型的准确性和性能。

  3. 可扩展性和效率: 强大的GPU使机器学习系统能够处理更大的数据集和更计算密集的工作负载,从而实现更大的可扩展性和更高效的资源利用。

  4. 成本节省: 更快的训练和推理时间可以减少所需的总体计算资源,从而降低运营成本,提供更具成本效益的机器学习解决方案。

  5. 竞争优势: 通过利用最新的GPU技术,组织可以开发出更先进、性能更高的机器学习应用程序,从而在竞争中占据优势。

认识到GPU在机器学习中的关键作用,从业者在选择适合自身需求的GPU时,必须仔细考虑关键规格和因素。

图形处理单元(GPU)架构

GPU在机器学习中的性能主要由其底层架构决定。现代GPU采用高度并行的结构,具有大量专门的处理核心,称为"CUDA核心"或"流处理器",具体取决于GPU版本。这些处理核心被组织成称为"流式多处理器"(SM)的组,它们共同执行机器学习算法所需的并行计算。CUDA 核心的数量和 SM 的配置是影响 GPU 整体计算能力的关键因素。

此外,GPU 的内存子系统,包括内存容量和带宽,在维持高吞吐量数据传输以满足高效的机器学习工作负载方面发挥着关键作用。

了解 GPU 的架构细节,如核心数量、内存规格以及张量核心等专用硬件的存在情况,在评估和选择最适合机器学习需求的 GPU 时至关重要。

GPU 内存:容量和带宽

选择合适的 GPU 进行机器学习时,GPU 的内存子系统是一个关键考虑因素。需要关注的两个关键指标是:

  1. 内存容量:GPU 上可用的总内存量,通常以千兆字节(GB)为单位测量。机器学习模型,特别是涉及大型数据集或高分辨率输入(如图像、视频)的模型,可能会快速消耗大量内存。选择具有足够内存容量的 GPU 至关重要,以避免瓶颈并实现复杂模型的训练和部署。

  2. 内存带宽:GPU 内存与其处理核心之间数据传输的速率,通常以千兆字节每秒(GB/s)为单位测量。高内存带宽对于维持机器学习工作负载所需的高吞吐量数据传输至关重要,因为它可以使 GPU 有效地获取和处理所需的数据。

以 NVIDIA GeForce RTX 3080 GPU 为例,它拥有 10 GB 的 GDDR6 内存和 760 GB/s 的内存带宽。这种丰富的内存容量和高内存带宽的组合.内存带宽使 RTX 3080 非常适合训练和运行复杂的机器学习模型,因为它可以处理大型数据集并支持这些工作负载所需的快速数据传输。

在选择用于机器学习的 GPU 时,仔细评估内存规格很重要,以确保所选 GPU 可以满足您的特定模型和数据要求,而不会成为整个系统性能的瓶颈。

张量核心和专用于 AI 的硬件

除了通用处理核心,现代 GPU 通常还具有专门设计用于加速机器学习和 AI 相关计算的硬件。一个例子是 NVIDIA 的张量核心,这是专门优化用于执行深度学习算法所需的矩阵乘法和累加操作的硬件单元。

与标准 CUDA 核心相比,张量核心能够更有效地执行这些操作,从而为训练和推理深度神经网络带来显著的性能提升。例如,基于 NVIDIA Ampere 架构的 GPU(如 RTX 30 系列)具有第三代张量核心,可以提供高达 2 倍的 AI 性能,与上一代相比。

现代 GPU 中还发现了其他一些专用于 AI 的硬件功能:

  • 专用 AI 推理引擎:专门设计用于加速训练好的机器学习模型的推理(或部署),提供低延迟、高吞吐量的推理功能。
  • INT8 和 BF16 数据类型支持:执行使用较低精度数据类型(如 INT8(8 位整数)和 BF16(大脑浮点))的计算的能力,这可以进一步提高推理工作负载的性能,而不会牺牲准确性。
  • 硬件加速的视频编码/解码:专门的视频处理单元,可以有效地处理视频的编码和解码。 机器学习中的 GPU 评估

GPU 数据是机器学习任务中涉及计算机视觉和视频分析时常常至关重要的一部分。

在评估机器学习的 GPU 时,需要考虑这些 AI 专用硬件功能的可用性和性能,因为它们可以为机器学习工作流程的训练和推理阶段提供显著的性能优势。

功耗和冷却要求

功耗和冷却要求是选择机器学习 GPU 时需要考虑的重要因素,因为它们可能会影响整个系统设计、能源效率和运营成本。

高性能 GPU,特别是那些专为机器学习工作负载设计的 GPU,可能会有很高的功耗需求,通常在 200 瓦(W)到 350W 或更高。这种功耗不仅会影响系统的整体能源消耗,还需要强大的冷却解决方案来维持最佳的工作温度,防止热量限制。

关于功耗和冷却要求需要考虑的因素包括:

  1. 总系统功耗: 了解 GPU、CPU 和机器学习系统中其他组件的总功耗需求,并确保电源和冷却解决方案能够处理这种综合负载。

  2. 热设计功率(TDP): GPU 的 TDP 额定值提供了 GPU 在持续负载下可能消耗的最大功率估计。这个指标可以帮助您选择合适的冷却解决方案,如高性能散热器或液体冷却系统。

  3. 能源效率: 比较不同 GPU 型号的功率效率,通常以性能每瓦来衡量。更节能的 GPU 可以带来更低的运营成本和减少环境影响。

  4. 冷却系统兼容性: 确保所选择的 GPU 与机器学习系统中的冷却解决方案(无论是空气冷却散热器还是液体冷却系统)兼容。液体冷却设置

通过仔细评估 GPU 的功耗和冷却需求,您可以做出平衡性能、能源效率和整体系统设计考虑因素的明智决策,用于您的机器学习项目。

NVIDIA GeForce RTX 系列

机器学习最受欢迎的 GPU 选择之一是 NVIDIA GeForce RTX 系列,包括 RTX 3080、RTX 3090 和 RTX 3070 Ti 等型号。这些 GPU 专为游戏和内容创作而设计,但其强大的硬件和人工智能专注的功能也使它们成为机器学习应用的吸引选择。

NVIDIA GeForce RTX 系列在机器学习方面的关键特点包括:

  • NVIDIA Ampere 架构:NVIDIA 最新一代 GPU 架构,在人工智能和深度学习工作负载方面提供了显著的性能改进。
  • 张量核心:如前所述,这些专用硬件单元经过优化,可用于矩阵乘法,对加速深度学习训练和推理至关重要。
  • CUDA 核心:大量通用 CUDA 核心提供了丰富的并行处理能力,适用于广泛的机器学习算法。
  • 高带宽内存:RTX 系列 GPU 采用高速 GDDR6 内存,提供必要的内存带宽来供给 GPU 的处理核心。
  • 支持混合精度计算:利用较低精度的数据类型(如 FP16 和 INT8)的能力,可以进一步提高机器学习工作负载的性能,而不会牺牲准确性。

虽然 GeForce RTX 系列主要针对消费者和游戏应用,但许多机器学习从业者发现这些 GPU 是一种成本效益高且功能强大的解决方案,特别适用于小规模项目或个人使用案例。

NVIDIA Quadro 系列

除了面向消费者的 GeForce 系列,NVIDIA 还提供了...IDIA 也提供 Quadro 系列 GPU,专门为专业级、企业级应用程序设计,包括机器学习和深度学习。

NVIDIA Quadro 系列在机器学习方面的关键特性和优势包括:

  • 专业级硬件: Quadro GPU 使用更高质量的组件,设计用于关键任务、全天候工作负载,确保可靠性和稳定性。
  • 针对专业应用程序优化: Quadro GPU 经过认证,针对各种专业软件应用程序进行了优化,包括机器学习框架和工具。
  • 增加内存容量: Quadro GPU 通常提供更高的内存容量,通常从 16 GB 到 48 GB 不等,非常适合训练大规模机器学习模型。
  • ECC 内存支持: 许多 Quadro 型号具有错误校正码 (ECC) 内存,可帮助提高机器学习工作负载的可靠性和稳定性。
  • 硬件加速视频编码/解码: Quadro GPU 通常包含专门的视频处理单元,这对于涉及计算机视觉和视频分析的机器学习任务很有帮助。

虽然 Quadro GPU 通常比 GeForce 对应型号更昂贵,但它们通常受到企业、研究机构和需要最高性能、可靠性和软件集成的组织的青睐,用于关键任务机器学习项目。

NVIDIA Tesla 系列

除了 GeForce 和 Quadro 系列,NVIDIA 还提供 Tesla 系列 GPU,专门为高性能计算 (HPC) 和数据中心规模的机器学习工作负载设计和优化。

NVIDIA Tesla 系列在机器学习方面的关键特性包括:

  • 出色的计算能力: Tesla GPU 配备大量 CUDA 核心和 Tensor 核心,为训练提供行业领先的性能。复杂机器学习模型的训练和推理。

  • 高容量、高带宽内存:Tesla GPU 通常具有大容量内存(最高 32 GB)和极高的内存带宽,确保 GPU 的处理能力不受内存限制的约束。

  • 硬件加速 AI 推理:许多 Tesla 型号都包含专用的 AI 推理引擎,为部署的机器学习模型提供低延迟、高吞吐量的推理能力。

  • 针对数据中心优化的设计:Tesla GPU 专为 24/7 在数据中心环境中运行而设计,具有先进的冷却解决方案和对 GPU 虚拟化的支持。

  • 针对机器学习框架进行优化:Tesla GPU 经过广泛测试和优化,可以与 TensorFlow、PyTorch 和 NVIDIA 自己的基于 CUDA 的库等流行的机器学习框架配合使用。

Tesla 系列主要针对大规模、企业级的机器学习部署、云计算和高性能计算环境。虽然这些 GPU 通常比面向消费者的 GeForce 和 Quadro 系列更昂贵,但它们为最苛刻的机器学习工作负载提供了无与伦比的性能和可扩展性。

AMD Radeon Pro 系列

虽然 NVIDIA 一直是机器学习 GPU 市场的主导者,

卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑的数据(如图像)的神经网络。与独立处理每个输入特征的传统神经网络不同,CNN 利用输入特征之间的空间关系,使其特别适合于图像识别、目标检测和语义分割等任务。

CNN 架构的关键组件包括:

  1. 卷积层:这些层对输入图像应用一组可学习的滤波器,每个滤波器提取特定的特征。

  2. 卷积层:这些层使用卷积操作从输入图像中提取特征。卷积操作使用一组可学习的滤波器在输入图像上滑动,生成一个特征图,表示提取特征的空间分布。

  3. 池化层:这些层减小特征图的空间尺寸,通常通过取局部区域的最大值或平均值。这有助于减少网络中的参数数量,并使特征对输入的小平移更加鲁棒。

  4. 全连接层:这些层类似于传统神经网络中的隐藏层,用于基于卷积和池化层提取的特征执行最终的分类或回归任务。

以下是一个用于图像分类的简单 CNN 架构示例:

import torch.nn as nn
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        # 定义第一个卷积层,输入通道数为3,输出通道数为32,卷积核大小为3x3,填充为1
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, 3, padding=1)
        # 定义第一个最大池化层,池化核大小为2x2,步长为2
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 定义第二个卷积层,输入通道数为32,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,填充为1
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        # 定义第二个最大池化层,池化核大小为2x2,步长为2
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 定义第一个全连接层,输入大小为64*7*7,输出大小为128
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)
        # 定义第二个全连接层,输入大小为128,输出大小为10
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)
 
    def forward(self, x):
        # 经过第一个卷积层和池化层
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        # 经过第二个卷积层和池化层
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        # 展平特征图,准备输入全连接层
        x = x.view(-1, 64 * 7 * 7)
        # 经过第一个全连接层
        x = F.relu(self.fc1(x))
        # 经过第二个全连接层
        x = self.fc2(x)
        return x

在这个示例中,网络由两个卷积层和两个最大池化层,以及两个全连接层组成。卷积层从输入图像中提取特征,池化层减小特征图的空间尺寸,全连接层执行最终的分类任务。

循环神经网络

循环神经网络(RNN)是一种专门用于处理序列数据(如文本、语音或时间序列数据)的神经网络。与前馈神经网络不同,RNN会维持一个隐藏状态,用于处理序列中的每个输入。 这个更新于每个时间步的 at 允许它们记住并使用来自先前输入的信息。

RNN 架构的关键组件包括:

  1. 输入序列: RNN 的输入是一个数据序列,例如一个句子或时间序列。
  2. 隐藏状态: RNN 的隐藏状态是一个向量,代表了之前时间步的信息。这个隐藏状态在每个时间步根据当前输入和之前的隐藏状态进行更新。
  3. 输出: RNN 的输出可以是单个值(例如分类)或另一个序列(例如翻译)。

以下是一个简单的 RNN 文本分类的示例:

import torch.nn as nn
 
class RNNClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_size):
        super(RNNClassifier, self).__init__()
        # 创建词嵌入层
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        # 创建 RNN 层
        self.rnn = nn.RNN(embed_dim, hidden_dim)
        # 创建全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_size)
 
    def forward(self, x):
        # 将输入序列转换为词嵌入
        embedded = self.embed(x)
        # 将词嵌入输入到 RNN 层,获得输出和隐藏状态
        output, hidden = self.rnn(embedded)
        # 使用最后一个时间步的隐藏状态作为输入,通过全连接层得到输出
        output = self.fc(output[-1])
        return output

在这个示例中,输入序列是一个单词 ID 序列,首先使用嵌入层将其转换为密集表示。然后将嵌入序列输入到 RNN 层,RNN 层在每个时间步更新隐藏状态。最后,使用最后一个时间步的隐藏状态通过全连接层得到输出分类。

长短期记忆 (LSTM)

传统 RNN 面临的一个关键挑战是梯度消失问题,这可能使网络难以学习输入序列中的长期依赖关系。长短期记忆 (LSTM) 网络是一种特殊的 RNN,通过引入更复杂的隐藏状态(包括单元状态和常规隐藏状态)来解决这个问题。

LSTM 架构的关键组件包括:1. 细胞状态:细胞状态是一个向量,它携带信息从一个时间步骤传递到下一个时间步骤,使LSTM能够记住长期依赖关系。 2. :LSTM使用三个门(遗忘门、输入门和输出门)来控制信息流入和流出细胞状态和隐藏状态。

以下是一个基于LSTM的文本分类模型示例:

import torch.nn as nn
 
class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_size, num_layers=1, bidirectional=False):
        super(LSTMClassifier, self).__init__()
        # 创建一个嵌入层,将输入序列映射到一个低维的嵌入空间
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        # 创建一个LSTM层,输入为嵌入向量,输出为隐藏状态和细胞状态
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, bidirectional=bidirectional, batch_first=True)
        # 创建一个全连接层,将LSTM的输出映射到分类输出
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim * (2 if bidirectional else 1), output_size)
 
    def forward(self, x):
        # 将输入序列传递到嵌入层
        embedded = self.embed(x)
        # 将嵌入向量传递到LSTM层,获得输出以及最终的隐藏状态和细胞状态
        output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded)
        # 将LSTM的最终输出传递到全连接层,得到分类结果
        output = self.fc(output[:, -1])
        return output

在这个示例中,输入序列首先通过嵌入层,然后通过LSTM层,最后通过全连接层产生输出分类。LSTM层在每个时间步更新细胞状态和隐藏状态,使模型能够学习输入序列中的长期依赖关系。

注意力机制

注意力机制是一种强大的技术,可用于提高序列到序列模型(如机器翻译或文本摘要)的性能。注意力机制的关键思想是允许模型在生成输出时,关注输入序列中最相关的部分,而不是平等地对待整个序列。

注意力机制的工作原理是计算输入序列的加权和,其中权重由每个输入元素与当前输出的相关性决定。这使得模型能够动态地关注最重要的部分. 这是一个基于注意力机制的文本摘要模型的示例:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class AttentionSummarizer(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, output_size):
        super(AttentionSummarizer, self).__init__()
        self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.encoder = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1)
        self.decoder = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.output = nn.Linear(hidden_dim, output_size)
 
    def forward(self, input_seq, target_seq):
        ## 编码输入序列
        embedded = self.embed(input_seq)
        encoder_output, (encoder_hidden, encoder_cell) = self.encoder(embedded)
 
        ## 计算注意力权重
        attn_weights = F.softmax(self.attention(encoder_output), dim=1)
 
        ## 将注意力权重应用到编码器输出
        context = torch.bmm(attn_weights.transpose(1, 2), encoder_output)
 
        ## 解码输出序列
        decoder_input = self.embed(target_seq[:, :-1])
        decoder_hidden = encoder_hidden
        decoder_cell = encoder_cell
        output = []
        for t in range(decoder_input.size(1)):
            decoder_output, (decoder_hidden, decoder_cell) = self.decoder(
                decoder_input[:, t].unsqueeze(1), (decoder_hidden, decoder_cell))
            output_logits = self.output(decoder_output.squeeze(1))
            output.append(output_logits)
        output = torch.stack(output, dim=1)
        return output

在这个示例中,编码器 LSTM 将输入序列编码为一系列隐藏状态,注意力机制计算一个上下文向量,该向量代表了每个输出步骤相关的输入序列部分。解码器 LSTM 然后使用这个上下文向量生成输出序列。### 生成对抗网络 (GANs)

生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习模型,由两个神经网络组成,即生成器和判别器,以对抗的方式进行训练。生成器网络被训练以生成看起来真实的样本,而判别器网络被训练以区分真实和生成的样本。

GAN 架构的关键组件包括:

  1. 生成器: 生成器网络以随机噪声向量为输入,生成看起来来自真实数据分布的样本。
  2. 判别器: 判别器网络以样本 (真实或生成) 为输入,输出该样本为真实或虚假的概率。

生成器和判别器网络以对抗的方式进行训练,其中生成器试图通过生成更真实的样本来欺骗判别器,而判别器则试图更好地区分真实和虚假的样本。

以下是一个简单的 GAN 示例,用于生成 MNIST 数字:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim, output_dim):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(latent_dim, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, output_dim)
 
    def forward(self, z):
        # 将随机噪声向量 z 作为输入,生成样本
        x = F.relu(self.fc1(z))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x
 
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 1)
 
    def forward(self, x):
        # 将样本 x 作为输入,输出该样本为真实或虚假的概率
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个示例中,生成器网络以随机噪声向量为输入,生成看起来像真实数据的样本。这看起来像一个 MNIST 数字。判别器网络接受一个输入样本(真实的或生成的)并输出该样本是真实的概率。这两个网络以对抗的方式进行训练,生成器试图欺骗判别器,而判别器则试图更好地区分真实和虚假的样本。

结论

在本文中,我们探讨了几种关键的深度学习架构和技术,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)、注意力机制和生成对抗网络(GAN)。每种架构都有自己的优势,适用于不同类型的问题,从图像识别到自然语言处理再到生成建模。

随着深度学习不断发展和扩展其能力,保持对该领域最新发展的了解非常重要。通过理解深度学习的核心原理和架构,您将能够更好地解决各种问题,并推动边界的不断扩展。