Графические процессоры, или GPU, используются в различных сферах – майнинг криптовалют, анализ данных и рендеринг. Одно из применений видеокарт – тренировка нейросетей с помощью технологий глубокого обучения. Предлагаем разобраться, как именно GPU используются для Machine Learning и какие видеокарты подходят для тренировки нейросетей.

Как видеокарты применяются в машинном обучении?

Сегодня машинное обучение нейросетей широко используется, так как стали доступны большие объемы данных, а их обработка стала эффективнее – в этом помогли вычисления на GPU.

В сфере машинного обучения GPU позволяют классифицировать изображения, распознавать речь и обрабатывать тексты.

GPU тренируют нейронные сети, используя крупные обучающие последовательности в течение короткого времени. Видеокарты также способны воспроизводить учебные модели машинного обучения, чтобы выполнять задачи классификации.

Преимущества графических процессоров для глубокого обучения

GPU обладают высокой производительностью – благодаря архитектуре своего ядра, графические процессоры эффективно справляются с большим количеством несложных однотипных задач. В этом заключается одно из отличий видеокарт от CPU.

Обучение нейронных сетей на CPU занимает месяцы, а видеокарты справятся с задачей за несколько дней. Однако при этом они потребляют меньше энергии за счет меньшей инфраструктуры.

Кроме этого, графические процессоры используют преимущества параллелизма. В свою очередь, нейронные сети – параллельные алгоритмы, поэтому GPU хорошо подходят для машинного обучения.

Также видеокарты оптимизированы для матричных операций и ускоряют их – они необходимы нейронным сетям для получения результата.

AI Conference: Mashinnoe obuchenie na videokartah: kak GPU ispolzuyutsya v Machine Learning? 1

Какую видеокарту выбрать, чтобы обучить нейросеть?

Так как разные видеокарты нацелены на разные задачи, чтобы обучить нейросеть эффективно, необходимо подобрать графический процессор, подходящий для Machine и Deep Learning.

  • GeForce GTX 1080 Ti

Видеокарты GeForce GTX 1080 Ti от NVIDIA – эффективное решение для машинного обучения. Согласно сайту производителя, GPU обладает памятью нового поколения GDDR5X и пропускной способностью 11 Гб/с.

По словам производителя, GeForce GTX 1080 Ti – самая быстрая из всех выпущенных видеокарт NVIDIA. Такой графический процессор показывает производительность на 35% выше, чем модель GeForce GTX 1080.

Видеокарта даже быстрее старшей модели NVIDIA Titan X Pascal, предназначенной для машинного обучения и систем ИИ.

  • GeForce GTX Titan X

Этот графический процессор от компании NVIDIA разработан специально для быстрого обучения глубоких нейронных сетей.

Он обладает памятью в 12 Гб и 3072 ядрами – так, видеокарта производит эффективные вычисления одинарной точности.

  • Tesla P100

Графический процессор Tesla P100 от NVIDIA подойдет в том случае, если для машинного обучения необходим большой объем памяти – на видеокарте доступно 16 Гб.

Процессор используют для вычислительной одинарной и двойной точности. Среди распространенных применений – финансовые вычисления и CFD-моделирование.

Видеокарты значительно ускоряют процесс глубокого обучения нейросетей – их вычислительная мощность позволяет эффективно работать с большими данными, при этом сокращая потребление энергии.


Технологии машинного обучения обсудят на AI Conference в Москве.

Детали и регистрация