最适合深度学习的 GPU：支持大型 AI 项目的注意事项

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在这个信息驱动的时代，每个组织都在利用来自多个来源的数据。有些通过分析提取深刻的见解，而另一些则教机器使用提供的数据在无人陪伴的情况下工作。您是否想知道像谷歌翻译这样的翻译应用程序如何能够在不到一秒的时间内将整个文本从一种语言翻译成另一种语言？ 您是否想知道这些系统是如何训练的以及开发这些先进系统及其底层算法模型需要什么计算能力？使此类算法高效工作需要大量数据和处理能力。 可以部署专用 GPU 来并行执行复杂的人工智能 (AI) 和机器学习/深度学习 (ML/DL) 训练操作，并将其用于预测/推理业务。GPU 显着减少了 ML/DL 模型开发和训练的时间并提高了效率。 本文将全面介绍 GPU 为什么有利于大规模 AI 和 DL 项目。这种理解还将延伸到企业可以选择用于深度学习操作的最佳 GPU。

深度学习 (DL) 是 AI/ML 领域中蓬勃发展的新子集。它使用受称为人工神经网络 (ANN) 的生物大脑结构启发的复杂算法。这些奇妙的算法利用大量数据集来学习和得出见解，然后可用于进行市场预测、提供个性化建议、翻译语言、识别模式/图像/生物识别特征、进行物联网相关诊断等。 简而言之，除了少数例外，深度学习系统可以执行人类可  印尼电话号码表  以执行的任务，但效率和准确性要高得多！ 上面有樱桃吗？深度学习极大地提高了人工智能系统的分析能力和自动化程度。 但训练如此复杂的系统通常需要大量的处理能力。考虑到底层数据的复杂性和所述数据源的多样性，使用传统处理器 (CPU) 进行 AI 和 ML/DL 模型训练不仅极其耗时，而且成本高昂。因此，同时运行数千个CUDA 核心和 Tensor 核心的强大图形处理单元 (GPU ) 受到商业企业（如自动驾驶汽车开发商 Tesla）和深度学习研究项目开发商（Deepmind，Google 的 AI/ANN 子公司）的青睐。



借助基于云的 GPU 资源体验闪电般的计算能力 为何使用 GPU 进行深度学习？ 深度学习项目最耗时且资源最密集的阶段是培训阶段。深度学习模型训练通常依赖于 TB 级的数据，需要数周甚至数月的时间对数据进行排序、筛选、合理化和处理。因此，在训练阶段，让人工智能自行得出最基本的见解可能会非常耗时。参数数量和基础数据集大小的增加与处理能力要求的增加成正比。 因此，企业正在将处理和计算范式转向基于 GPU 的系统。与 CPU 相比，GPU 具有更多的处理核心，从而带来更优越的性能。Nvidia的A100 GPU在数据中心推理和图像识别测试中的性能分别比最先进的CPU高237倍和30倍。 毫不奇怪，支持 GPU 的系统占据了全球深度学习市场57% 的份额，该市场 2021 年价值 348 亿美元，预计 2022-30 年复合年增长率将超过 30%。 示例性能和市场细分证明了 GPU 对深度学习的普遍适用性和可接受性。