У вас есть вопрос, у нас — ответ!

Сравнение GPU и их эффективности для выполнения разных задач

Важный вопрос, волнующий многих наших посетителей и клиентов – какие GPU подобрать под определенный класс задач? Видеокарты каких производителей лучше всего подойдут под специфические требования, стоящие перед клиентом?

Выбор GPU – всегда сложное решение. В данном руководстве мы представим всесторонний обзор GPU для современных высокопроизводительных задач.

Nvidia Tesla P100, P4, P40, K80

Преимущества:

  • Обеспечивают высокую производительность
  • Подходят для вычислений как одинарной, так и двойной точности
  • Применяются в разнообразных научных отраслях (финансовые вычисления, CFD-моделирование, анализ данных, климатическое и погодное прогнозирование и т.д.)

Недостатки:

  • Высокая цена

Nvidia Tesla M6, M60

Преимущества:

  • Применяются для корпоративной десктопной виртуализации
  • Обеспечивают высокую производительность
  • Подходят для вычислений как одинарной, так и двойной точности

Недостатки:

  • Высокая цена

Nvidia Geforce GTX 1080, 1080 Ti

Преимущества:

  • Высокая производительность
  • Широкая сфера применения (машинное обучение, рендеринг, научные вычисления и т.д.)
  • Доступная цена

Недостатки:

  • Плохо подходит для вычислений двойной точности

Nvidia Quadro (GP100, P6000, P5000, P4000)

Преимущества:

  • Специализированное решение для дизайнеров, архитекторов, геймеров и т.д.
  • Высокая точность и надежность вычислений
  • Большой объем памяти
  • Имеют поддержку VR

Недостатки:

  • Менее производительны, чем другие видеокарты от Nvidia

Nvidia Quadro (P2000, P1000, P600, P400)

Преимущества:

  • Специализированное решение для дизайнеров, архитекторов, геймеров и т.д.
  • Высокая точность и надежность вычислений
  • Большой объем памяти

Недостатки:

  • Менее производительны, чем другие видеокарты от Nvidia
  • Не имеют поддержки VR

Что лучше для машинного обучения: Tesla P100, Geforce GTX 1080 или GTX 1080 Ti?

Видеокарты Geforce GTX 1080 Ti – лучшее решение для машинного обучения. Как показывает практика, они позволяют добиться прироста производительности примерно на 20% в задачах тренировки нейронных сетей (по сравнению с GTX 1080).

Если же требуется большой объем памяти для машинного обучения, то в таком случае можно воспользоваться Tesla P100.

Одинарная или двойная точность вычислений?

Вычисления двойной точности необходимы в тех сферах, в которых появление ошибок является недопустимым. К примеру, нередко подобные вычисления важны для разнообразных научных задач, для редактирования видео, моделирования виртуальной реальности и т.д.

Вычисления одинарной точности требуются для игровой физики и симуляции. 

Вычисления половинной точности используются для глубокого обучения (полная поддержка FP16 ожидается в Volta GPU).

Какую видеокарту предпочесть?

  • Машинное обучение, deep learning, тренировка нейронных сетей – Geforce GTX 1080 Ti, Geforce GTX 1080
  • Высокопроизводительные научные вычисления – Nvidia Tesla P100,  Geforce GTX 1080 Ti
  • Рендеринг, редактирование видео – Nvidia Quadro, Geforce GTX 1080 Ti

 Вы всегда можете арендовать сервер с подходящими GPU в нашем магазине LeaderGPU.

Остались вопросы? Пишите!

Принимая Соглашение, Вы подтверждаете, что ознакомились и согласны с вышеизложенным соглашением, Условиями использования сайта, Политикой конфиденциальности и Условиями возврата денежных средств, и даете согласие на обработку своих персональных данных.