据 JPR 称，GPU 市场预计到 2025 年将达到 33.18 亿台，年增长率为 3.5%。该统计数据清楚地表明，近年来 GPU 在机器学习中的使用有所发展。深度学习（机器学习的一个子集）需要处理海量数据、神经网络、并行计算和大量矩阵的计算。所有这些方法都使用处理大量数据并将其转换为可用软件的算法。这需要使用图形卡进行处理，以通过深度学习和神经网络执行这些任务。GPU 在这里发挥作用。使用 GPU，您可以分解复杂的任务并同时执行多项操作。此外，GPU 是开发深度学习的理想选择和人工智能模型，因为它们可以同时处理大量计算。

额外了解：深度学习、机器学习如何解决硬件配置问题？

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什么是用于机器学习的 GPU？

GPU（图形处理单元）是一种逻辑芯片，可在显示图像、视频或游戏上渲染图形。GPU 有时也称为处理器或图形卡。GPU 用于不同类型的工作，例如视频编辑、游戏、设计程序和机器学习。因此，它们非常适合设计师、开发人员或任何寻求高质量视觉效果的人。

但是，可以找到集成到主板或显卡子板中的 GPU。最初，显卡只能在高配置电脑上使用。但是今天，大多数台式电脑都使用带有 GPU 的独立显卡，而不是内置在主板中的显卡以提高性能。

什么 GPU 在机器学习方面优于 CPU？

在机器学习方面，即使是非常基本的 GPU 也优于 CPU。但为什么会这样？

当涉及到深度神经网络时，GPU 比 CPU 提供了显着的加速。
GPU 的计算速度比 CPU 快。这是因为它们是并行计算的理想选择，可以同时执行多项任务。同时，CPU 执行顺序任务。此外，GPU 是人工智能计算和深度学习应用的理想选择。
由于数据科学模型训练基于简单的矩阵运算，因此可以安全地将 GPU 用于深度学习。
GPU 可以执行许多并行计算并提高屏幕上图像的质量。
GPU 组装了许多专门的内核来处理庞大的数据集并提供强大的性能。
与 CPU 用于缓存和流控制的 GPU 相比，GPU 用于算术逻辑的晶体管更多。
深度学习 GPU 在单个芯片上提供高性能计算能力，同时支持TensorFlow 和 PyTorch等现代机器学习框架，几乎无需设置。

用于机器学习的 GPU 如何工作？

图形处理单元 (GPU) 专为图形处理而构建，这需要并行运行复杂的数学计算才能在屏幕上显示图像。GPU 从 CPU 接收图像几何、颜色和纹理等图形信息，并执行它们以在屏幕上绘制图像。因此，这就是 GPU 在屏幕上渲染图像的方式。这个按照指令在屏幕上创建最终图像的完整过程称为渲染。

例如，视频图形由多边形坐标组成，这些坐标转换为位图，然后转换为屏幕上显示的信号。这种转换需要图形处理单元 (GPU) 的强大处理能力，这使得 GPU 在机器学习、人工智能和其他需要复杂计算的深度学习任务中非常有用。

为什么使用 GPU 进行机器学习？

下一个要回答的最重要的问题是为什么使用 GPU 进行机器学习或者为什么 GPU 更适合机器学习？请仔细阅读，找出答案！

深度学习的概念涉及复杂的计算任务，例如训练深度神经网络、使用矩阵计算的数学建模以及处理 3D 图形。所有这些深度学习任务都需要选择一个相当强大的 GPU。

与众不同的GPU不仅有助于获得高质量的图像，还可以提高CPU的效率并获得出色的性能。因此，投资高质量的 GPU 是加速模型训练过程的最佳方式。

另一方面，GPU 具有专用视频 RAM (VRAM)，可为海量数据集提供所需的内存带宽，同时为不同的操作释放 CPU 时间。它们还使您能够通过在处理器集群之间划分训练任务并同时执行计算操作来并行化训练任务。

GPU 可以执行机器学习中涉及的同步计算。同样重要的是要注意，您不需要 GPU 来学习机器学习或深度学习。仅当您想在处理复杂模型、庞大数据集和大量图像时加快速度时，它们才是必不可少的。

如何为机器学习选择最佳 GPU

随着 GPU 领域的快速发展，市场上提供了各种选项来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，必须牢记几个因素。

为机器学习选择 GPU 时要考虑的因素

兼容性

GPU 与您的计算机或笔记本电脑的兼容性应该是您最关心的问题。您设备的 GPU 性能是否良好？您还可以检查深度学习应用程序的显示端口和电缆。

内存容量

选择用于机器学习的 GPU 的第一个也是最重要的要求是更多的 RAM。深度学习需要强大的 GPU 内存容量。例如，使用长视频作为训练数据集的算法需要具有更大内存的 GPU。与此相比，基础训练数据集在内存较少的云 GPU 上有效运行。

内存带宽

大型数据集需要大量内存带宽，而 GPU 可能会提供这些带宽。这是由于 GPU 中的独立视频 RAM (VRAM)，它可以让您节省 CPU 内存用于其他用途。

GPU的互连能力

连接多个 GPU 的能力与您的可扩展性和分布式训练策略密切相关。因此，在选择用于机器学习的 GPU 时，应该考虑哪些 GPU 单元可以互连。

TDP值

正如 TDP 值所示，GPU 有时会过热。当它们需要更多的电力来运行时，它们可以更快地升温，因此有必要将 GPU 保持在较低的温度。

处理器

Steam 处理器，也称为 CUDA 内核，适用于专业玩家和深度学习。具有高 CUDA 内核的 GPU 可提高深度学习应用程序的工作效率。

影响 GPU 用于机器学习的算法因素

当谈到 GPU 使用时，算法因素同样重要，必须加以考虑。下面列出了在多个 GPU 上扩展算法时需要考虑的三个因素：

数据并行

必须考虑您的算法需要处理多少数据。如果数据集很大，所选的 GPU 应该能够在多 GPU 训练中高效运行。如果数据集很大，您必须确保服务器可以与存储组件快速通信以实现有效的分布式训练。

内存使用

对于 GPU 使用，您必须考虑的另一个重要因素是训练数据集的内存要求。例如，使用长视频或医学图片作为训练数据集的算法需要具有大内存的 GPU。另一方面，用于基本预测的简单训练数据集需要较少的 GPU 内存即可工作。

显卡性能

模型的性能也会影响 GPU 的选择。例如，常规 GPU 用于开发和调试。模型微调需要强大而强大的 GPU，以加快训练时间并减少等待时间。

市场上最好的机器学习 GPU

那么，是什么让 GPU 成为机器学习的理想之选？这是由于多种原因。GPU 设计用于并行执行多项计算，这对于深度学习算法的高度并行特性非常有用。它们还包含大量内存，这对于需要大量数据的深度学习模型很有用。

同样重要的是要注意，除非有专门的处理云，否则大规模操作很少购买 GPU。运行机器学习工作负载的组织反而会获得针对高性能计算优化的云空间。

GPU 市场有两个主要参与者：AMD 和 Nvidia。有大量的 GPU 用于深度学习。然而，Nvidia 制造了大多数最好的产品。Nvidia 在 GPU 市场占据主导地位，尤其是在深度学习和复杂神经网络方面，因为他们在论坛、软件、驱动程序、CUDA 和 cuDNN 方面提供了大量支持。

用于深度学习的 Nvidia GPU

NVIDIA是一个受欢迎的选择，因为它的库被称为 CUDA 工具包。这些库使设置深度学习过程变得简单，并为使用 NVIDIA 产品的强大机器学习社区奠定了基础。除了 GPU 之外，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 为流行的深度学习框架添加了 GPU 加速。数据科学家可以使用强大的工具和框架来创建和部署深度学习应用程序。

NVIDIA 的缺点是它最近对何时可以使用 CUDA 设置了限制。由于这些限制，这些库只能与 Tesla GPU 一起使用，而不能与成本较低的 RTX 或 GTX 硬件一起使用。这对培训深度学习模型的公司具有重大的财务影响。考虑到这一点也是有问题的，虽然 Tesla GPU 可能不会提供比替代产品高得多的性能，但这些单位的成本高达其十倍。

用于深度学习的 AMD GPU

AMD GPU 非常适合游戏，但当深度学习出现时，Nvidia 的表现更胜一筹。由于软件优化和需要经常更新的驱动程序，AMD GPU 使用较少。而在 Nvidia 方面，他们拥有更新频繁的高级驱动程序，最重要的是，CUDA 和 cuDNN 有助于加速计算。

AMD GPU 的软件支持极少。AMD 提供了ROCm等库。所有重要的网络架构，以及TensorFlow和 PyTorch，都支持这些库。然而，社区对新网络开发的支持微乎其微。

深度学习的 15 个最佳 GPU

查看上面提到的为深度学习选择 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轻松地从以下列表中选择最好的一个。

NVIDIA 泰坦 RTX

NVIDIA Titan RTX 是一款高端游戏 GPU，也非常适合深度学习任务。这款 GPU 专为数据科学家和 AI 研究人员打造，由 NVIDIA Turing™ 架构提供支持，可提供无与伦比的性能。TITAN RTX 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 图形的最佳 PC GPU。此外，它还得到 NVIDIA 驱动程序和 SDK 的支持，使开发人员、研究人员和创作者能够更有效地工作以提供更好的结果。

技术特点

CUDA 内核：4608
张量核心：576
显存：24GB GDDR6
内存带宽：673GB/s
计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™

NVIDIA 特斯拉 V100

NVIDIA Tesla 是第一个用于加速人工智能、高性能计算 (HPC)、深度学习和机器学习任务的张量核心 GPU。Tesla V100 由 NVIDIA Volta 架构提供支持，可为训练和推理提供 125TFLOPS 的深度学习性能。此外，它的功耗低于其他 GPU。NVIDIA Tesla 因其在 AI 和机器学习应用方面的出色表现而成为市场上用于深度学习的最佳 GPU 之一。有了这款 GPU，数据科学家和工程师现在可以专注于构建下一个 AI 突破，而不是优化内存使用。

技术特点

CUDA 内核：5120
张量核心：640
内存带宽：900 GB/s
显存：16GB
时钟速度：1246 MHz
计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™、OpenACC®

NVIDIA Quadro RTX 8000

NVIDIA Quadro RTX 8000 是 PNY 为深度学习矩阵乘法打造的世界上最强大的显卡。单张 Quadro RTX 8000 卡可以渲染具有逼真准确阴影、反射和折射的复杂专业模型，为用户提供快速洞察力。Quadro 由 NVIDIA TuringTM 架构和 NVIDIA RTXTM 平台提供支持，为专业人士提供最新的硬件加速实时光线追踪、深度学习和高级着色。当与 NVLink 一起使用时，其内存可扩展至 96 GB。

技术特点

CUDA 内核：4608
张量核心：576
显存：48GB GDDR6
内存带宽：672 GB/s
计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™

NVIDIA 特斯拉 P100

Nvidia Tesla p100 基于 NVIDIA Pascal 架构，是一款专为机器学习和 HPC 而打造的 GPU。采用 NVIDIA NVLink 技术的 Tesla P100 提供快如闪电的节点，可显着缩短大型应用程序的解决方案时间。使用 NVLink，一个服务器节点可以连接多达 8 个 Tesla P100，带宽是 PCIe 的 5 倍。

技术特点

CUDA核心：
张量核：
显存：
内存带宽：
计算 API：

NVIDIA RTX A6000

NVIDIA RTX A6000 是最新的 GPU 之一，非常适合深度学习。基于图灵架构，既可以执行深度学习算法，也可以执行常规图形处理任务。RTX A6000 还具有深度学习超级采样功能 (DLSS)。此功能可以在保持质量和速度的同时以更高分辨率渲染图像。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是该 GPU 的一些其他功能。

技术特点

CUDA 核心：10,752
张量核心：336
显存：48GB

深度学习的 5 个最佳 GPU

在下面找到用于深度学习的前五名 GPU：

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti

如果您是在您的机器上执行深度学习任务的数据科学家，NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 是深度学习的最佳 GPU 之一。与其他 GPU 相比，其令人难以置信的性能和功能使其成为为最先进的神经网络提供动力的理想选择。由 NVIDIA 安培架构提供支持，它提供最快的速度。借助这款 NVIDIA Geforce RTX GPU，游戏爱好者可以在支持 8K 60Hz 的显示器上体验最高设置的 4K、以尽可能快的速率进行光线追踪游戏，甚至是 8K NVIDIA DLSS 加速游戏，如 HDMI 2.1 所述。

技术特点：

CUDA 核心：10,752
内存带宽：1008 GB/s
GPU 内存：24 GB GDDR 内存

EVGA GeForce GTX 1080

EVGA GeForce GTX 1080 是最先进的 GPU 之一，旨在提供最快、最高效的游戏体验。基于 NVIDIA 的 Pascal 架构，它在性能、内存带宽和电源效率方面提供了显着改进。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 游戏和通过 NVIDIA VRWorks 充分利用虚拟现实的平台。

技术特点：

CUDA 内核：2560
显存：8GB GDDR5X
帕斯卡架构

索泰 GeForce GTX 1070

GeForce GTX 1070 Mini 是深度学习的最佳 GPU 之一，因为它具有一流的规格、低噪音水平和小尺寸。GPU 有一个 HDMI 2.0 连接器，可用于将您的 PC 连接到 HDTV 或其他显示设备。此外，ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 兼容 NVIDIA G-Sync，可减少输入延迟和屏幕撕裂，同时在开发深度学习算法时提高速度和流畅度。

技术特点：

CUDA 内核：1,920 个内核
显存：8GB GDDR5
时钟速度：1518 MHz

技嘉 GeForce RTX 3080

技嘉 GeForce RTX 3080 是深度学习的最佳 GPU，因为它旨在满足神经网络和生成对抗网络等最新深度学习技术的要求。RTX 3080 使您能够比使用其他 GPU 更快地训练模型。GeForce RTX 3080 还提供 4K 显示输出，让您可以连接多个显示器并更快地设计神经网络。

技术特点

CUDA 内核：10,240
时钟速度：1,800 MHz
显存：10 GB GDDR6

微星游戏 GeForce GT 710

另一个用于深度学习的出色 GPU 是 MSI Gaming GeForce GT 710，因为它具有无风扇散热器和节能架构。由于其紧凑的物理尺寸，GeForce GT 710 很容易安装在大多数 PC 上，而且足够小以适应狭小的空间。此外，它还配备 2GB DDR3 RAM，可让您顺利执行深度学习模型。您可以在其上运行 TensorFlow 等深度学习软件，因为它是 NVIDIA 处理器，并且可以与 NVIDIA CUDA 和 AMD OpenCL 编程语言完美配合。

技术特点

时钟速度：954 兆赫
显存：2GB DDR3

深度学习的 5 个最佳预算 GPU

NVIDIA Quadro RTX 4000

NVIDIA Quadro RTX 4000 采用图灵架构，并以单槽格式提供实时光线追踪。该 GPU 的设计考虑了数据分析和机器学习，它具有张量核心以减少深度学习模型训练的处理时间。NVIDIA Quadro RTX 4000 具有低功耗特性，是深度学习和 AI 应用程序的理想之选，尤其是在预算有限的情况下。

技术特点：

CUDA 内核：2304
张量核心：288
显存：8 GB GDDR6
内存带宽：416 GB/s
计算 API：CUDA、DirectCompute、OpenCL™

GTX 1660 超级

GTX 1660 Super 是用于深度学习的最佳低成本 GPU 之一。它的性能并不像更昂贵的模型那样出色，因为它是用于深度学习的入门级图形卡。

如果您刚开始学习机器学习，这款 GPU 是您和您的钱包的最佳选择。

技术特点

CUDA 核心数：4352
内存带宽：616 GB/s
功率：260W
时钟速度：1350 MHz

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是深度学习和人工智能的理想 GPU，无论是从价格还是性能角度。它具有双 HDB 风扇，可提供更出色的散热性能、显着降低的噪音，以及游戏中的实时光线追踪，以提供尖端、超逼真的视觉效果。RTX 2080 的鼓风机架构支持更密集的系统配置，包括在单个工作站中使用多达四个 GPU。此外，NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 是一种低成本解决方案，因为每张卡的 GPU 内存较少（仅 11 GB），因此比大规模训练开发更适合小规模建模工作负载。

技术特点

CUDA 内核：4352
内存带宽：616 GB/s
时钟速度：1350 MHz

NVIDIA 特斯拉 K80

NVIDIA Tesla K80 是世界上最受欢迎且经济实惠的 GPU，它通过使用更少、功能更强大的服务器来显着提高性能，从而显着降低数据中心成本。例如，如果您使用 Google Colab 训练 Mask RCNN，您会注意到 Nvidia Testa K80 是 Google 提供的视频 GPU 之一。它是深度学习的理想选择，但对于深度学习专业人士的项目来说并不是完美的选择。

技术特点

CUDA 内核：4992
显存：24 GB GDDR5
内存带宽：480 GB/s

EVGA GeForce GTX 1080

EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING 显卡基于 NVIDIA 的 Pascal 架构并配备工厂超频内核，与高性能 Maxwell 架构相比，在性能、内存带宽和电源效率方面有显着增强。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 级游戏并通过 NVIDIA VRWorks 完全使用虚拟现实的平台。

技术特点