Chọn GPU cho Deep learning

GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
là phần cứng không thể thiếu cho Deep learning Deep Learning
Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực của học máy liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
. Mạng nơ ron Nơ ron
Một nơ ron hay tế bào thần kinh nhân tạo (còn được gọi là perceptron) là một hàm toán học. Nó là tổng của một hoặc nhiều yếu tố đầu vào được nhân với các trọng số. Giá trị này sau đó được chuyển đến một hàm phi tuyến tính, được gọi là hàm kích hoạt, để trở thành đầu ra của nơ ron.
nhân tạo quay trở lại sau nhiều năm vắng bóng cũng một phần nhờ có sự ra đời của GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
. Vậy thì làm thế nào để chọn được GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
phù hợp? Thực tế, cho dù hiện giờ bạn sử dụng các môi trường có sẵn như Google Colab, việc hiểu biết về GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
cũng giúp ích rất nhiều cho bạn trong việc phát triển sự nghiệp của mình gắn với tương lai rất dài phía trước của Trí tuệ nhân tạo.

Sự ra đời của GPU

Chúng ta đều biết, CPU CPU
CPU( Central Processing Unit) là bộ xử lý trung tâm, là các mạch điện tử trong máy, nhiệm vụ của CPU là xử lý thông tin, tính toán các dữ liệu.
có vai trò chính trong việc tính toán của máy tính. Mặc dù vậy, việc tính toán ma trận trên một lượng dữ liệu lớn khiến CPU CPU
CPU( Central Processing Unit) là bộ xử lý trung tâm, là các mạch điện tử trong máy, nhiệm vụ của CPU là xử lý thông tin, tính toán các dữ liệu.
phải vật lộn và sử dụng rất nhiều tài nguyên. Điều này khiến việc xử lý đồ họa là một thách thức lớn. Với sự phát triển của game 3D, xuất hiện một nhu cầu về một đơn vị phần cứng thực hiện nhanh các phép tính ma trận. GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
ra đời đáp ứng nhu cầu đó.

GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
được phát triển để xử lý nhiều tính toán song song bằng cách sử dụng hàng ngàn lõi với băng thông lớn. Khả năng tính toán ma trận với tốc độ cao của GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
là điều kiện tiên quyết để Deep Learning Deep Learning
Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực của học máy liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
quay trở lại sau một thời gian dài bị quên lãng.

Lựa chọn GPU trên những thông số nào?

Vậy thì, để có thể lựa chọn được GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
, chúng ta cần quan tâm đến những thông số nào? Có một vài thông số của GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
liên quan đến việc thực hiện các phép tính của Deep Learning Deep Learning
Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực của học máy liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
bao gồm:

• Băng thông bộ nhớ (Memory bandwidth) – như đã thảo luận ở trên, thống số này là thông số quan trọng nhất, liên quan đến khối lượng dữ liệu mà GPU GPU
  GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
  xử lý được.
• Sức mạnh tính toán (Processing power) – cho biết tốc độ xử lý của GPU GPU
  GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
  . Thông số này được tính bằng số lõi CUDA CUDA
  CUDA viết tắt cho Compute Unified Device Architecture là nền tảng phát triển bởi NVIDIA bao gồm driver cho phần cứng, API và các thư viện tối ưu tính toán trên GPU.
  nhân với tốc độ xung nhịp của từng lõi.
• Kích thước VRAM (Video RAM size) – nếu bạn đang làm việc với các mô hình Computer Vision Computer Vision
  Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong Trí tuệ nhân tạo và Khoa học máy tính nhằm giúp máy tính có được khả năng nhìn và hiểu giống như con người.
  hay các mô hình có lượng dữ liệu lớn, thông số này sẽ ảnh hưởng đến hiệu năng tính toán của GPU GPU
  GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
  .

Các GPU hiện có trên thị trường

Dưới đây là biểu đồ so sánh các loại GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
hiện có trên thị trường mà bạn nên tham khảo:

Gợi ý dành cho bạn

Đọc đến đây chắc bạn đã có thể (hoặc chưa thể) chọn cho mình một GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
phù hợp. Mặc dù vậy, dù biết tất cả các thông số kỹ thuật trên thế giới cũng không tác dụng gì nếu như bạn không biết mình đang tìm kiếm điều gì. Dưới đây là các gợi ý dành cho bạn dựa trên ngân sách của mình:

Tôi có hơn $1000: Mua càng nhiều GTX 1080 Ti hoặc GTX 1080 càng tốt. Nếu bạn có 3 hoặc 4 GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
chạy trong cùng một hộp, hãy lưu ý vấn đề nguồn và tản nhiệt cho chúng.

Tôi có $700-$900: GTX 1080 Ti là lựa chọn phù hợp. Nếu bạn muốn đi có nhiều GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
, bạn có thể mua 2 bộ GTX 1070 hoặc GTX 1070 Ti.

Tôi có $400-$700: Mua GTX 1080 hoặc GTX 1070 Ti hoặc 2 bộ GTX 1060 nếu bạn thực sự cần 2 GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
. Tuy nhiên, 6 GB là giới hạn cho mỗi mô hình của bạn.

Tôi có $300-$400: GTX 1060 là khởi đầu tốt trừ khi bạn có thể tìm thấy GTX 1070 đã qua sử dụng.

Tôi có ít hơn $300: Tiết kiệm thêm tiền để mua GTX 1060. Trong lúc đó bạn có thể mượn GPU GPU
GPU là viết tắt của Graphics Processing Unit là bộ xử lý chuyên dụng nhận nhiệm vụ tăng tốc, xử lý đồ họa cho bộ xử lý trung tâm CPU.
của Google trên Google Colab để chạy mô hình của mình.