租用泉州顯卡服務器如何選擇GPU?

顯卡性能主要根據如下幾個參數來判斷：

顯(xian)(xian)存(cun): 顯(xian)(xian)存(cun)即顯(xian)(xian)卡內存(cun)，顯(xian)(xian)存(cun)主要用(yong)于存(cun)放數(shu)據(ju)模型，決定了我們(men)一(yi)次讀入顯(xian)(xian)卡進行(xing)運(yun)算的數(shu)據(ju)多少(batch size)和我們(men)能(neng)夠搭建的模型大小(網絡層數(shu)、單元(yuan)數(shu))，是對深度學習研究人員來說(shuo)很(hen)重要的指標，簡(jian)述來講，顯(xian)(xian)存(cun)越大越好。

架構：在(zai)顯卡流處理器、核(he)心頻率等條件相同(tong)的(de)情況下，不(bu)同(tong)款(kuan)的(de)GPU可能(neng)采用不(bu)同(tong)設計架構，不(bu)同(tong)的(de)設計架構間(jian)的(de)性能(neng)差距還是(shi)不(bu)小的(de)，顯卡架構性能(neng)排序為：Ampere > Turing > Volta > Pascal > Maxwell > Kepler > Fermi > Tesla

CUDA核(he)心數量：CUDA是(shi)NVIDIA推出的統(tong)一計算架(jia)構(gou)，NVIDIA幾乎每款GPU都有CUDA核(he)心，CUDA核(he)心是(shi)每一個GPU始(shi)終(zhong)執行一次值乘法運(yun)算，一般來說，同等計算架(jia)構(gou)下，CUDA核(he)心數越高(gao)，計算能(neng)力(li)會遞增。

Tensor(張量)核(he)心數量：Tensor 核(he)心是(shi)專為執行張量或(huo)矩陣(zhen)運(yun)算(suan)(suan)(suan)而設計的專用執行單元(yuan)，而這(zhe)些運(yun)算(suan)(suan)(suan)正是(shi)深度學(xue)習(xi)所采用的核(he)心計算(suan)(suan)(suan)函數，它能(neng)夠(gou)大(da)幅(fu)加(jia)速處(chu)于(yu)深度學(xue)習(xi)神經網絡(luo)訓練(lian)和推理(li)運(yun)算(suan)(suan)(suan)核(he)心的矩陣(zhen)計算(suan)(suan)(suan)。Tensor Core使用的計算(suan)(suan)(suan)能(neng)力要比Cuda Core高(gao)得多，這(zhe)就是(shi)為什么Tensor Core能(neng)加(jia)速處(chu)于(yu)深度學(xue)習(xi)神經網絡(luo)訓練(lian)和推理(li)運(yun)算(suan)(suan)(suan)核(he)心的矩陣(zhen)計算(suan)(suan)(suan)，能(neng)夠(gou)在維(wei)持超低精度損失的同(tong)時大(da)幅(fu)加(jia)速推理(li)吞(tun)吐效(xiao)率(lv)。

半(ban)(ban)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)：如果對運(yun)算的(de)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)要求(qiu)不高，那(nei)么就可以嘗(chang)試(shi)使用(yong)半(ban)(ban)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)浮點數進行運(yun)算。這個時候，Tensor核心就派上(shang)了用(yong)場。Tensor Core專門執(zhi)行矩(ju)陣(zhen)(zhen)數學(xue)運(yun)算，適(shi)用(yong)于深度(du)(du)(du)學(xue)習和(he)某些類(lei)型(xing)的(de)HPC。Tensor Core執(zhi)行融合乘法加法，其(qi)中(zhong)兩(liang)個4*4 FP16矩(ju)陣(zhen)(zhen)相乘，然(ran)后(hou)將(jiang)(jiang)結果添加到4*4 FP16或(huo)FP32矩(ju)陣(zhen)(zhen)中(zhong)，最終輸出新的(de)4*4 FP16或(huo)FP32矩(ju)陣(zhen)(zhen)。NVIDIA將(jiang)(jiang)Tensor Core進行的(de)這種運(yun)算稱為混(hun)合精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)數學(xue)，因為輸入矩(ju)陣(zhen)(zhen)的(de)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)為半(ban)(ban)精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)，但(dan)乘積可以達到完全精(jing)(jing)(jing)度(du)(du)(du)。Tensor Core所做(zuo)的(de)這種運(yun)算在深度(du)(du)(du)學(xue)習訓練和(he)推理中(zhong)很常(chang)見。

單(dan)精(jing)度: Float32 是在深度學習中最常用的數值類(lei)型，稱為單(dan)精(jing)度浮(fu)點數，每一(yi)個單(dan)精(jing)度浮(fu)點數占用4Byte的顯存。

雙(shuang)精度：雙(shuang)精度適(shi)合要求(qiu)非常高(gao)的專業人(ren)士，例如醫學圖像(xiang)，CAD。

具體的顯卡使用(yong)需求，還要根據使用(yong)顯卡處理的任務內(nei)容進(jin)行選擇(ze)合適的卡，除了(le)顯卡性能外(wai)，還要考慮CPU、內(nei)存以(yi)及磁(ci)盤性能，關(guan)于GPU、CPU、內(nei)存、磁(ci)盤IO性能。

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