Đề xuất NVIDIA GPU mạnh nhất cho Deep Learning

GPU NVIDIA Deep Learning cung cấp sức mạnh xử lý cao để đào tạo các mô hình học sâu. bài viết này sẽ cung cấp đánh giá về ba loại GPU NVIDIA hàng đầu – NVIDIA Tesla V100, GeForce RTX 3090 và NVIDIA Titan RTX. 

Khi thiết lập cơ sở hạ tầng deep learning của mình, bạn có thể chọn nhiều tùy chọn GPU. Dưới đây là các tùy chọn NVIDIA, thường được coi là GPU mạnh nhất trên thị trường dành cho Deep Learning.

NVIDIA Tesla V100 được tối ưu hóa và bao gồm các tính năng bổ sung phù hợp với việc triển khai máy học và học sâu. Các tính năng này bao gồm băng thông bộ nhớ cao, tăng tốc AI, lõi tensor chuyên biệt và một lượng lớn VRAM. 

Tesla V100 có cả hai phiên bản bộ nhớ 16 và 32GB. Nó cũng có thể cung cấp hiệu suất lên đến 125 teraflop khi được sử dụng kết hợp với kiến ​​trúc NVIDIA Volta. Nhược điểm thì nó là một trong những tùy chọn NVIDIA đắt nhất hiện có. Bất chấp nhược điểm này, Tesla V100 được coi là một GPU NVIDIA Deep Learning rất hữu ích và phổ biến.

GeForce RTX 3090 là GPU có sức mạnh khủng (BFGPU) với hiệu suất cấp TITAN. Chiếc card này hoạt động trên nền tảng Ampere — kiến trúc RTX thế hệ thứ 2 của NVIDIA — tăng gấp đôi hiệu suất dò tia và AI với Nhân dò tia (RT), Nhân Tensor nâng cao và bộ đa xử lý phát trực tiếp mới. Thêm vào đó, thiết bị được trang bị bộ nhớ G6X 24 GB đáng kinh ngạc, tất cả là để mang tới trải nghiệm chơi game tối thượng.

NVIDIA DLSS là công nghệ kết xuất đột phá nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp tăng tốc độ khung hình lên ít nhất 1,5 lần mà chất lượng hình ảnh không bị suy giảm nhờ sức mạnh của Nhân Tensor xử lý AI chuyên dụng trên GeForce RTX. Nhờ đó, khả năng nâng cao hiệu suất được tăng cường. Bạn có thể thiết lập các cài đặt và độ phân giải ở mức cao, cho trải nghiệm hình ảnh ấn tượng.

NVIDIA Titan RTX là một tùy chọn GPU tầm trung. Nó cung cấp 24GB VRAM và bạn có thể ghép nối nó với cầu nối NVLink để tăng con số này lên 48GB. Titan RTX cho phép bạn thực hiện đào tạo chính xác hỗn hợp tốc độ đầy đủ và hoạt động nhanh hơn 15- 20% so với lõi Tensor.

Nhược điểm của Titan RTX là thiết kế quạt đôi của nó, ngăn cản việc xếp chồng lên nhau trong một máy trạm. Mặc dù GPU này có thể được kết hợp với những GPU khác, nhưng nó sẽ yêu cầu những sửa đổi đáng kể đối với cơ chế làm mát. Vì vậy, trừ khi bạn phải thực hiện đào tạo chính xác hỗn hợp, bạn có thể muốn xem xét một trong các GPU NVIDIA Deep Learning khác

Các dòng card của NVIDIA được chúng tôi đề xuất, hiện đang là một trong những dòng card đắt đỏ nhất trên thị trường. Bạn có thể lựa chọn một trong những dòng card trên để tăng tốc hiệu suất và train model AI/deep learning trở nên nhanh hơn. Tuy nhiên, với chi phí bỏ ra là khá lớn từ 20-30 triệu đồng để sở hữu 1 con card tầm trung, thì với những loại card mạnh nhất trên thị trường giá của nó phải lớn hơn rất nhiều lần. Vì vậy mà không phải ai cũng có điều kiện để bỏ ra chi phí lớn như vậy để có thể trang bị. 

Bạn cũng không cần phải lo lắng quá, với giải pháp mà iRender muốn giới thiệu ngay bây giờ sẽ giúp bạn có thể sử dụng được dòng card đắt đỏ này mà chi phí bỏ ra phù hợp với khả năng chi trả của bạn.

Dịch vụ thuê máy GPUhub – chuyên cung cấp hiệu suất máy và cấu hình cao để giúp bạn tăng tốc quá trình train model AI/Deep Learning. Với các dòng card GTX 1080Ti, RTX 2080Ti, RTX 3080 và đặc biệt là RTX 3090 được lắp đặt trên máy chủ. Với các bước đơn giản để trực tiếp sử dụng nó, bạn cần đăng ký một tài khoản trên hệ thống, tiền hành nạp tiền, tạo máy chủ, khởi động và kết nối đến máy chủ của chúng tôi. 

Đăng ký tài khoản tại đây để được chúng tôi hỗ trợ hoặc liên hệ qua Hotline 0916017116 để được tư vấn và hỗ trợ trực tiếp. 

Nguồn tham khảo: nvidia.com