Какой GPU сервер выбрать для обучения нейронных сетей

Машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) требуют мощных вычислительных ресурсов для эффективного обучения сложных моделей на больших объемах данных. При выборе GPU-сервера для обучения ML-моделей можно учитывать как локальные варианты, так и облачные сервисы. Но при действительно сложных вычислениях трудно найти что-то производительнее и лучше масштабируемой виртуальной инфраструктуры с возможностью подключения нужного количества серверов с GPU.

Особенности локальных GPU-серверов

Почему локально расположенное «железо» часто проигрывает облачной инфраструктуре?

Преимуществом собственного оборудования является полный контроль над ним и используемым программным обеспечением. Это может быть критичным требованием для развития проекта. Ещё одно преимущество — более высокая пропускная способность. В виртуальных серверах нет возможности отдавать 100% ресурсов под задачи клиента — какую-то небольшую часть всё равно съедает виртуализация.

При всём при этом локальное оборудование обходится недёшево, ведь покупка и поддержка локального оборудования требует значительных инвестиций. Ещё один недостаток — возможности масштабирования локальных серверов ограничены физическими ресурсами, что может стать проблемой при обучении крупных моделей.

Облачные сервисы позволяют масштабировать вычислительные ресурсы в зависимости от потребностей проекта. Пользователи могут выбирать конфигурации серверов и GPU в соответствии с требованиями конкретных задач. Практика показывает, что облачные сервисы предоставляют гибкость и масштабируемость, но могут стоить дорого, если много и долго обучать нейросети с привлечением большого количества серверов с GPU. Исходя из этих факторов, разработчики могут принимать обоснованные решения, выбирая оптимальный GPU-сервер для своих задач машинного обучения.

GPU-сервер для обучения нейронных сетей — базовые параметры

Главное условие, самом собой, наличие производительного графического ускорителя. У GPU важны тензорные ядра и скорость. Тензорные ядра быстрее CUDA-ядер, так как выполняют меньше циклов во время операций с матрицами. Но из-за своей скорости они могут подолгу простаивать, ожидая поступление информации из глобальной памяти. Поэтому производитель предлагает карты, где есть CUDA и тензорные ядра.

Производительность ядер тоже важна. Ориентироваться нужно именно на этот параметр, а не на количество ядер. Пропускная способность памяти определяет скорость выполнения вашей задачи. И уже потом можно смотреть на размер разделяемой память (Shared Memory) и кэш L1, которые снижают количество обращений к внешней памяти и держат данные ближе к GPU. Что тоже хорошо для скорости работы сервера.

На ноябрь 2023 года рекомендуют использовать GPU, в которых не меньше 11 Гб видеопамяти. Да, какие-то базовые процедуры в глубоком обучении можно выполнять, работая с небольшими датасетами. Для каких-то личных проектов достаточно даже 8 Гб видеопамяти.

GPU, в которой 11 ГБ и больше видеопамяти, рекомендуется для работы с нейросетями-трансформерами, обработке медиаконтента в высоком разрешении, распознавании медицинских снимков, компьютерным зрением и другими проектами с большим объёмом входных параметров и сложными вычислительными процессами.

Несмотря на всю мощь графических ускорителей в плане производительности перед CPU, без последнего не обойтись. Но не для обучения нейросетей, а для подачи предобработанных данных в GPU. Процессорное время требуется именно для подготовки таких данных. Но важно, чтобы это был многопоточный CPU либо CPU с высокой частотой.

Не стоит экономить и на RAM. Пусть будет 32 Гб, для большинства проектов этого достаточно. Если нужно изменить объём памяти — это вполне возможно, но может потребовать остановки сервера.

Забудьте про HDD и используйте SSD для работы с нейросетями. Они быстрые и надёжные, а требуемый объём SSD зависит от размера вашего датасета. Желательно, чтобы SSD был с поддержкой NVMe.

Популярные модели GPU для ML-обучения

Как вы наверняка знаете, под разные задачи используются разные GPU-карты. Подробнее о популярных видеокартах для машинного обучения мы уже рассказывали.

Генерация хэшей, 2D графика и трёхмерное моделирование требуют разный объём ресурсов и набор ПО. В зависимости от задач мы предлагаем сервера с GPU NVIDIA® Tesla® V100, P100, M60, M40, RTX 3060-3090 и RTX 4060-4090. Если у вас большой проект с 3D моделями или требуется быстро выполнить сложные вычисления, то в этом случаем может подойти аренда рендер-фермы на базе графических ускорителей Tesla M40.

Сервера с какими моделями GPU чаще всего встречаются в проектах, где занимаются обучением нейронных сетей? Можно назвать большое количество видеокарт, мы остановимся на трёх.

NVIDIA GeForce RTX 3090

NVIDIA GeForce RTX 3090 — производительная видеокарта для геймеров, которая может успешно применяться в ML. Её 24 гигабайта памяти и высокая вычислительная мощность делают её привлекательным выбором для обучения моделей.

AMD Radeon Instinct MI100

AMD также предоставляет мощные GPU, такие как Radeon Instinct MI100, обладающий высокой производительностью при выполнении вычислений с плавающей запятой.

NVIDIA Tesla V100

NVIDIA Tesla V100 является одним из наиболее мощных и эффективных GPU для обучения моделей глубокого обучения. Этот графический ускоритель получил комплект тензорных ядер и способен обеспечить высокую производительность при работе с большими датасетами. Опишем эту модель более подробно, поскольку именно на ней выполняется значительная часть проектов в мире machine learning. Именно на чипах NVIDIA идёт сейчас ИИ-революция.

В чём особенность GPU-сервера для обучения нейронных сетей на базе NVIDIA Tesla V100?

1. Тензорные ядра. NVIDIA Tesla V100 оборудован тензорными ядрами, специально разработанными для ускорения операций над тензорами, что делает этот GPU особенно эффективным при обучении нейросетей.
2. 5 120 ядер CUDA. Благодаря 5 120 ядрам CUDA, Tesla V100 обеспечивает высокую параллелизацию и эффективен при тяжёлых вычислениях, что актуально при работе с глубокими нейронными сетями.
3. HBM2 память. Использование высокоскоростной HBM2 памяти позволяет быстро обращаться к большим объемам данных, что существенно ускоряет процесс обучения моделей.
4. NVLink технология. NVIDIA Tesla V100 поддерживает технологию NVLink, и может объединять несколько GPU в единую систему с высокой пропускной способностью и минимальной задержкой.

Высокая производительность Tesla V100 обеспечивает позволяет сократить время обучения моделей. Тензорные ядра делают эту карту идеальным выбором для работы с тензорными вычислениями, широко используемыми в глубоком обучении. А возможность использования нескольких GPU с поддержкой NVLink обеспечивает высокую масштабируемость при работе с крупными датасетами и сложными моделями.

Преимущества использования GPU-сервера Cloud4Y для обучения нейросетей

• Позволяет работать с machine learning, deep learning, neural networks, AI
• Вам доступны все преимущества работы с облачными вычислениями
• Вы получаете высочайшую производительность сразу, не теряя время на закупку, монтаж и обслуживание
• Вы используете тот объём ресурсов, который нужен для решения задачи в заданные сроки
• Вы работаете с материалом на обычном компьютере или ноутбуке
• Вы можете одновременно работать с несколькими моделями AI
• Гарантированная доступность сервисов 99.982%
• Доступная 24/7 техподдержка

Заключение

Облачные серверы с GPU для обучения нейронных сетей— эффективное решение для компаний, которые желают сэкономить на создании собственной ИТ-инфраструктуры, не отказываясь при этом от высокопроизводительных вычислений и работы с большими объёмами данных. Аналитика, расчёты, рендер, машинное обучение — вы можете использовать GPU-фермы для решения разных задач.

GPU-ферма Cloud4Y — массив высокопроизводительных профессиональных графических ускорителей Tesla M40. Данное серверное решение ориентировано на задачи, связанные с поддержкой машинного обучения, глубокого обучения, тренировки нейросетей, для работы с искусственным интеллектом. Видеопроцессор и память оптимизированы для работы в бесперебойном режиме 24х7.