2024 年机器学习项目的顶级 GPU 推荐：找到最适合您的 GPU

不知道哪种 GPU 最适合您的项目？本博客重点介绍了用于机器学习的 15 款最佳 GPU，并指导您在为下一个机器学习项目选择 GPU 时需要考虑的关键因素。

根据MordorIntelligence图形处理单元的数据，2024 年市场规模估计为 652.7 亿美元。预计到 2029 年将达到 2742.1 亿美元，预测期内（2024-2029 年）的复合年增长率为 33.20%。这一统计数据凸显了 GPU 在机器学习中日益增长的重要性。深度学习是机器学习的一个子集，涉及处理大量数据、神经网络、并行计算和大量矩阵计算。

这些过程依赖于处理大量数据并将其转换为功能软件的算法，因此需要显卡来高效处理深度学习和神经网络。GPU 在这方面表现出色，能够分解复杂任务并同时执行多个操作。由于它们能够同时处理大量计算，因此特别适合开发深度学习和人工智能模型。

在探索最适合深度学习的 GPU 或最适合机器学习的顶级显卡之前，让我们先深入了解有关 GPU 的更多细节。

为什么 GPU 在机器学习方面的表现优于 CPU？

即使是基本的 GPU，在机器学习任务中也能胜过 CPU。但为什么呢？与 CPU 相比，GPU 显著加快了深度神经网络计算速度。GPU 擅长并行计算，可同时执行多个任务，而 CPU 则按顺序处理任务。这使得 GPU 成为涉及大量矩阵运算的人工智能和深度学习应用的理想选择。

由于训练数据科学模型依赖于简单的矩阵运算，因此 GPU 非常适合深度学习。GPU 可以执行大量并行计算，从而提高屏幕上的图像质量。

GPU 具有多个处理大型数据集的专用核心，可提供卓越的性能。GPU 为算术逻辑分配更多晶体管，而 CPU 则更注重缓存和流量控制。深度学习 GPU 在单个芯片上提供高性能计算，以最少的设置支持 TensorFlow 和 PyTorch 等现代机器学习框架。

GPU 如何促进深度学习？

图形处理单元 (GPU) 专为图形处理而设计，图形处理涉及并行运行复杂的数学计算以在屏幕上显示图像。GPU 从 CPU 接收图形信息（例如图像几何形状、颜色和纹理），并对其进行处理以在屏幕上渲染图像。整个过程称为渲染，涉及将多边形坐标转换为位图和屏幕上显示的信号。这种转换所需的强大处理能力使 GPU 对于机器学习、人工智能和其他深度学习任务非常有用。

为什么在机器学习中选择 GPU？

为什么要使用 GPU 进行机器学习？它们的优势是什么？深度学习涉及复杂的计算任务，例如训练深度神经网络、使用矩阵计算进行数学建模以及处理 3D 图形，这些都需要强大的 GPU。

高品质 GPU 可提高图像质量、提升 CPU 效率并改善整体性能。投资顶级 GPU 可加速模型训练过程。GPU 配备专用视频 RAM (VRAM)，可为大型数据集提供必要的内存带宽，同时释放 CPU 以执行其他任务。它们还通过将训练任务分布在处理器集群之间来实现并行化，从而允许同时进行计算。

GPU 在执行机器学习所需的并发计算方面表现出色。虽然 GPU 对于学习机器学习或深度学习并非必不可少，但在处理复杂模型、大型数据集和大量图像以加快进程时，它们变得至关重要。但如何为机器学习选择合适的 GPU？让我们来探索一下！

为机器学习选择最佳 GPU

在快速发展的 GPU 领域，有无数种选择可以满足设计师和数据科学家的需求。因此，在购买用于机器学习的 GPU 之前，考虑几个因素至关重要。

选择机器学习 GPU 时的主要考虑因素

以下是为 AI、ML 或 DL 项目选择最佳显卡时需要考虑的重要因素：

1、热设计功率 (TDP) 值：如 TDP 值所示，GPU 可能会过热。当需要更多功率运行时，它们可能会更快升温，因此保持 GPU 凉爽至关重要。

2、流处理器：流处理器，即 CUDA 核心，适用于专业应用程序和深度学习。具有高 CUDA 核心数的 GPU 可提高深度学习应用程序的工作效率。

3、兼容性：确保 GPU 与您的计算机或笔记本电脑兼容。检查设备的 GPU 性能并验证深度学习应用程序的显示端口和电缆。

4、内存容量：高 RAM 容量是选择用于机器学习的 GPU 的关键要求。深度学习需要大量 GPU 内存。例如，使用长视频作为训练数据集的算法需要具有大量内存的 GPU。基本训练数据集可以在内存较少的云 GPU 上有效运行。

5、内存带宽大型数据集需要大量带宽，GPU 通过其专用的视频 RAM (VRAM) 提供带宽，从而释放 CPU 内存以供其他用途。

6、互连能力连接多个 GPU 对于可扩展性和分布式训练策略至关重要。选择用于机器学习的 GPU 时，请考虑哪些 GPU 单元可以互连。

影响机器学习 GPU 选择的算法因素

在考虑 GPU 使用情况时，算法因素同样重要。在跨多个 GPU 扩展 ML 算法时，需要考虑以下三个因素：

1、GPU 性能：模型的性能会影响 GPU 的选择。常规 GPU 用于开发和调试，而强大的 GPU 则需要用于模型微调，以加快训练时间并减少等待时间。

2、数据并行性：考虑算法需要处理的数据量。如果数据集很大，所选的 GPU 应该能够有效支持多 GPU 训练。确保服务器能够快速与存储组件通信，以进行实际的分布式训练。

3、内存使用情况：评估训练数据集的内存需求。使用长视频或医学图像作为训练数据集的算法需要具有大量内存的 GPU，而用于基本预测的简单训练数据集则需要较少的 GPU 内存。

领先的 GPU 提供商 - Nvidia 和 AMD

两大主要参与者主导着机器学习 GPU 市场：Nvidia 和 AMD。

1、用于深度学习的 Nvidia GPU： Nvidia 因其 CUDA 工具包库而广受欢迎，该库简化了深度学习流程的设置并支持强大的机器学习社区。Nvidia 还为 PyTorch 和 TensorFlow 等流行的深度学习框架提供库。NVIDIA 深度学习 SDK 为这些框架添加了 GPU 加速，使数据科学家能够创建和部署深度学习应用程序。

然而，Nvidia 最近对 CUDA 的使用进行了限制，将其限制在 Tesla GPU 上，而不是价格较低的 RTX 或 GTX 硬件。这对训练深度学习模型的公司来说有财务影响，因为 Tesla GPU 的价格要高得多，但不一定能提供更好的性能。

2、用于深度学习的 AMD GPU：虽然 AMD GPU 在游戏方面表现出色，但 Nvidia 在深度学习方面表现更佳。由于需要频繁更新软件和驱动程序，AMD GPU 的使用率较低。另一方面，Nvidia 提供定期更新的高级驱动程序，而 CUDA 和 cuDNN 等工具可加速计算。

AMD 提供了 ROCm 等库，支持主流网络架构和框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。然而，与 Nvidia 相比，社区对开发新网络的支持有限。

为机器学习选择合适的 GPU 需要考虑多种因素，以确保最佳性能和效率。

2024 年机器学习十大 GPU

考虑到上述选择深度学习 GPU 的因素，您现在可以根据您的机器学习或深度学习项目要求从以下列表中轻松选择最佳的 GPU。

1.NVIDIA Tesla P100

NVIDIA Tesla P100 基于 NVIDIA Pascal 架构，专为机器学习和 HPC 而设计。它通过 NVIDIA NVLink 技术提供极速节点，大大缩短了大规模应用程序的解决方案时间。NVLink 允许服务器节点以 5 倍于 PCIe 的带宽连接多达八个 Tesla P100。

技术特点：

• CUDA 核心：3584

• 张量核心：64

• 内存带宽：732 GB/s

• 计算 API：CUDA、OpenCL、cuDNN

2.NVIDIA RTX A6000

基于 Turing 架构的 NVIDIA RTX A6000 非常适合深度学习。它可以执行深度学习算法和常规图形处理任务。RTX A6000 具有深度学习超级采样 (DLSS) 功能，使其能够以更高的分辨率渲染图像，同时保持质量和速度。其他功能包括几何处理器、纹理映射器核心、光栅化器核心和视频引擎核心。

技术特点：

• CUDA 核心：10752

• 张量核心数：336

• GPU内存：48GB

对于那些对 LLM 项目的优质 GPU 特别感兴趣的人，强烈推荐 NVIDIA GeForce RTX 3050。

3.NVIDIA Titan RTX

NVIDIA Titan RTX 是一款高端游戏 GPU，在深度学习任务中表现出色。这款 GPU 专为数据科学家和 AI 研究人员设计，采用 NVIDIA Turing™ 架构，可提供无与伦比的性能。它是训练神经网络、处理海量数据集以及创建超高分辨率视频和 3D 图形的理想选择。在 NVIDIA 驱动程序和 SDK 的支持下，TITAN RTX 可提高开发人员、研究人员和创作者的效率。

技术特点：

• CUDA 核心：4608

• 张量核心数：576

• GPU 内存：24 GB GDDR6

• 内存带宽：673GB/s

• 计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™

4.NVIDIA Tesla V100

NVIDIA Tesla V100 是首款专为加速 AI、高性能计算 (HPC)、深度学习和机器学习任务而设计的张量核心 GPU。它采用 NVIDIA Volta 架构，可提供 125TFLOPS 的深度学习性能，用于训练和推理，同时功耗低于其他 GPU。Tesla V100 在 AI 和机器学习应用中表现出色，是深度学习的首选。

技术特点：

• CUDA 核心：5120

• 张量核心数：640

• 内存带宽：900 GB/s

• GPU内存：16GB

• 时钟速度： 1246 MHz

• 计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™、OpenACC®

5.NVIDIA Quadro RTX 8000

PNY 打造的 NVIDIA Quadro RTX 8000 是深度学习矩阵乘法最强大的显卡。它可以渲染复杂的专业模型，并呈现逼真的阴影、反射和折射。Quadro RTX 8000 搭载 NVIDIA Turing™ 架构和 NVIDIA RTX™ 平台，提供最新的硬件加速实时光线追踪、深度学习和高级着色。借助 NVLink，其内存可扩展至 96 GB。

技术特点：

• CUDA 核心：4608

• 张量核心数：576

• GPU 内存：48 GB GDDR6

• 内存带宽：672 GB/s

• 计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™

6.技嘉 GeForce RTX 3080

GIGABYTE GeForce RTX 3080 是深度学习的理想选择，旨在满足现代深度学习技术（例如神经网络和生成对抗网络）的要求。RTX 3080 可实现更快的模型训练，并提供 4K 显示输出以连接多个显示器。

技术特点：

• CUDA 核心：10240

• 时钟速度： 1800 MHz

• GPU 内存：10 GB GDDR6

7.NVIDIA A100

基于 Ampere 架构的 NVIDIA A100 GPU 为深度学习任务提供支持。它具有 Tensor 高效矩阵运算核心、高内存容量、NVLink 支持多 GPU 配置、丰富的 AI 软件生态，广泛应用于数据中心，兼容主流框架，是加速大型神经网络训练的不二之选。

技术特点：

• CUDA 核心：6912

• 时钟速度：1.41GHz

• TDP：400瓦

• 张量核心数：432

8.NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 是深度学习的最佳 GPU 之一，尤其适合在机器上执行深度学习任务的数据科学家。它采用 NVIDIA Ampere 架构，可提供最快的速度，是高级神经网络的理想选择。游戏爱好者可以在兼容的显示器上体验 4K、最高设置的光线追踪游戏，甚至 8K NVIDIA DLSS 加速游戏。

技术特点：

• CUDA 核心：10752

• 内存带宽：1008 GB/s

• GPU 内存：24 GB GDDR6

9.EVGA GeForce GTX 1080

EVGA GeForce GTX 1080 是最先进的 GPU 之一，可提供最快、最高效的游戏体验。它基于 NVIDIA 的 Pascal 架构，显著提高了性能、内存带宽和能效。它还提供尖端的视觉效果和技术，让您可以畅玩 AAA 游戏并通过 NVIDIA VRWorks 充分利用虚拟现实。

技术特点：

• CUDA 核心：2560

• GPU 内存：8GB GDDR5X

• Pascal 架构

10. ZOTAC GeForce GTX 1070

ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 因其规格、低噪音水平和紧凑尺寸而成为深度学习的首选。它具有 HDMI 2.0 连接器，可用于将 PC 连接到高清电视或其他显示设备，并支持 NVIDIA G-Sync，可减少输入延迟和屏幕撕裂，同时提高开发深度学习算法的性能和流畅度。

技术特点：

• CUDA 核心：1920

• GPU内存：8GB GDDR5

• 时钟速度： 1518 MHz

机器学习预算 GPU 奖励列表

以下是一些适用于 AI 项目和机器学习的经济型 GPU 的示例：

1.NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

从价格和性能角度来看，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是深度学习和 AI 的理想 GPU。它具有双 HDB 风扇，可提供更好的冷却性能、降低噪音，并具有实时光线追踪功能，可实现超逼真的视觉效果。其鼓风机架构允许更密集的系统配置，使其成为小规模建模工作负载的低成本解决方案。

技术特点：

• CUDA 核心：4352

• 内存带宽：616 GB/s

• 时钟速度： 1350 MHz

2.NVIDIA Tesla K80

NVIDIA Tesla K80 是一款受欢迎且价格实惠的 GPU，它通过使用更少但更强大的服务器提供显著的性能提升来降低数据中心成本。虽然它是深度学习的理想选择，但对于从事复杂项目的专业人士来说，它可能不是最佳选择。

技术特点：

• CUDA 核心：4992

• GPU 内存：24 GB GDDR5

• 内存带宽：480 GB/s

3.NVIDIA GTX 1650 Super

NVIDIA GTX 1650 Super 是一款经济实惠的 GPU，性能不错，价格合理。它配备 4GB GDDR5 内存和合理数量的 CUDA 核心，适用于较小的深度学习任务，并得到 TensorFlow 和 PyTorch 等流行框架的良好支持。它的能效和价格实惠使其成为注重预算的用户的理想选择。

技术特点：

• CUDA 核心：1280

• GPU 内存：4 GB GDDR6 VRAM

• 时钟速度： 1520 MHz

• GPU芯片：TU116-250

• 图灵架构

4. GTX 1660 Super

GTX 1660 Super 是一款出色的低成本深度学习 GPU。虽然它的性能不如更昂贵的型号，但对于刚开始学习机器学习的人来说，它是一个很好的选择。

技术特点：

• CUDA 核心：4352

• 内存带宽：616 GB/s

• 功率：260W

• 时钟速度： 1350 MHz

5.EVGA GeForce GTX 1080

EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING 显卡基于 NVIDIA 的 Pascal 架构，配备工厂超频核心，与高性能 Maxwell 架构相比，性能、内存带宽和能效都有显著提升。此外，它还提供尖端的视觉效果和技术，将 PC 重新定义为享受 AAA 游戏和充分利用 NVIDIA VRWorks 虚拟现实的平台。

技术特点：

• CUDA 核心：2560

• GPU 内存：8GB GDDR5X

• 内存带宽：320 GB/s

选择适合您的深度学习需求的 GPU 需要平衡性能、兼容性和预算，以便为您的特定项目实现最佳结果。

结论

为机器学习和深度学习项目选择合适的 GPU 对于确保最佳性能、效率和可扩展性至关重要。正如我们所见，GPU 市场提供了广泛的选择，从 NVIDIA Tesla P100 和 RTX A6000 等高端型号到 GTX 1650 Super 和 GTX 1660 Super 等更经济实惠的替代品。热设计功率、流处理器、内存容量和兼容性等因素是选择 GPU 时的重要考虑因素。Nvidia 和 AMD 仍然是领先的供应商，各自都具有独特的优势和局限性。

凭借其 CUDA 工具包和强大的社区支持，Nvidia 在深度学习任务方面的表现往往胜过 AMD。然而，AMD 的 ROCm 库和具有竞争力的价格使其成为许多人的可行选择。通过评估项目的具体要求并考虑算法需求和硬件规格，您可以做出明智的决定并选择一款 GPU 来加速您的机器学习工作并推动创新。

随着对 GPU 资源的需求不断激增，尤其是对于人工智能和机器学习应用的需求，确保这些资源的安全性和易于访问变得至关重要。

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