இயந்திரக் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU

இன்றைய தரவு சார்ந்த உலகில், இயந்திரக் கற்றல் மற்றும் ஆழ் கற்றல் ஆகியவை இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP) முதல் கணினிப் பார்வை மற்றும் தன்னாட்சி அமைப்புகள் வரை நவீன கண்டுபிடிப்புகளின் இன்றியமையாத கூறுகளாக மாறியுள்ளன. இந்த சிக்கலான நெறிமுறைகளின் மையத்தில் ஒரு முக்கிய கூறு உள்ளது: அதுவே GPU (கிராபிக்ஸ் செயலாக்க அலகு). CPU-க்கள் பொதுவான கணக்கீடுகளைச் செய்யும் அதே வேளையில், GPU-க்கள் ஆயிரக்கணக்கான செயல்பாடுகளை இணையாகச் செயல்படுத்துவதன் மூலம் இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளின் பயிற்சியை வேகப்படுத்துகின்றன.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பது என்பது இனி ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு மட்டுமேயான ஒரு குறிப்பிட்ட துறை சார்ந்த விஷயம் அல்ல. இது பின்வருவனவற்றைப் பாதிக்கிறது:

• நிறுவன அளவிலான செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயன்பாடுகள் (எ.கா., பெரிய அளவிலான மாதிரி அனுமானம்)
• பயிற்சி செயல்முறைகளை மேம்படுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்ட AI ஸ்டார்ட்அப்கள்
• தரவு விஞ்ஞானிகள் மற்றும் இயந்திர கற்றல் பொறியாளர்கள்: சோதனை மாதிரிகளை உருவாக்குதல்
• கல்வித்துறை ஆராய்ச்சியாளர்கள் செயற்கை நுண்ணறிவின் எல்லைகளை விரிவுபடுத்தி வருகின்றனர்.
• பொழுதுபோக்கு ஆர்வலர்களும் வீட்டு ஆய்வக ஆர்வலர்களும் ஆழ் நரம்பியல் வலையமைப்புகளை ஆராய்கின்றனர்.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சரியான GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பதில், செயல்திறன் அட்டவணைகளைச் சரிபார்ப்பதோடு நின்றுவிடுவதில்லை. அதன் கட்டமைப்பு, நினைவகத் திறன், TensorFlow அல்லது PyTorch போன்ற கட்டமைப்புகளுடனான இணக்கத்தன்மை, மற்றும் ANDERS அல்லது ROCm போன்ற அம்சங்களுக்கான ஆதரவு ஆகிய அனைத்தும், செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஆழ்நிலைக் கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கான ஒரு GPU-வின் செயல்திறனைத் தீர்மானிப்பதில் பங்களிக்கின்றன.

முக்கிய விவரக்குறிப்புகள்

நவீன GPU கட்டமைப்புகள்

• என்விடியா ஆம்பியர் (A100, RTX 3090) : அதன் வலுவான டென்சர் கோர் வடிவமைப்பு மற்றும் MICH அம்சங்களுக்காக அறியப்படுகிறது
• என்விடியா ஹாப்பர் (H100, H200) : RP8 ஆதரவைச் சேர்ப்பதோடு, ஒரு வாட்டிற்கான அலைவரிசையையும் மேம்படுத்துகிறது.
• பிளாக்வெல் (பி100, பி200) : என்விடியாவின் அடுத்த தலைமுறை கட்டமைப்பு, செயற்கை நுண்ணறிவு கணக்கீட்டில் மிகப்பெரிய முன்னேற்றங்களை உறுதியளிக்கிறது.
• AMD CDNA (MI300X) : அதிக அலைவரிசை நினைவகம் (HBM3) மற்றும் ROCm இணக்கத்தன்மையை வழங்குவதன் மூலம் என்விடியாவுடன் போட்டியிடுகிறது.

மென்பொருள் சூழல் அமைப்பு இணக்கத்தன்மை

ஒரு GPU-வின் தரம் அதன் சூழலமைப்பைப் பொறுத்தே அமைகிறது. முதிர்ச்சியடைந்த ANDERS மற்றும் cuDNN நூலகங்களுடன் என்விடியா GPU-க்கள் ஆதிக்கம் செலுத்தும் வேளையில், ஏஎம்டி நிறுவனம் திறந்த மூலக் கருவிகளுக்கான ROCm ஆதரவைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்தி வருகிறது.

பின்வரும் பொதுவான ML கட்டமைப்புகளுடன் இணக்கத்தன்மை:

• டென்சர்ஃப்ளோ
• பைடார்ச்
• ஜேஏஎக்ஸ்
• ONNX இயக்க நேரம்

மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் அனுமானத்தின் போது GPU செயல்பாடுகளின் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பையும் உயர் பயன்பாட்டையும் உறுதி செய்கிறது.

சுருக்கமாக, ஆழ் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU ஆனது, அதன் கணக்கீட்டுத் திறன், நினைவகக் கட்டமைப்பு மற்றும் மென்பொருள் ஆதரவு ஆகியவற்றைச் சமநிலைப்படுத்த வேண்டும். இதன் மூலம், அது பல்வேறு பயனர் நிலைகளில் NLP, கணினிப் பார்வை அல்லது வலுவூட்டல் கற்றல் போன்ற பணிகளுக்குப் பொருத்தமானதாக அமையும்.

2025-ஆம் ஆண்டில் GPU சந்தையானது, பிரம்மாண்டமான மொழி மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிப்பது முதல் நிகழ்நேர AI அனுமானம் வரை, பல்வேறு இயந்திர கற்றல் பணிச்சுமைகளுக்கு ஏற்றவாறு வடிவமைக்கப்பட்ட பலதரப்பட்ட தேர்வுகளை வழங்கும். பின்வரும் GPU-க்கள் அவற்றின் கட்டமைப்பு, நினைவகத் திறன் மற்றும் AI உகப்பாக்கத் திறன்கள் காரணமாகத் தனித்து நிற்கின்றன; இதனால் அவை தரவு விஞ்ஞானிகள், AI ஆராய்ச்சியாளர்கள் மற்றும் பெருநிறுவனப் பயன்பாடுகளுக்கு முதன்மையான தேர்வாக அமைகின்றன.

1. என்விடியா H100 / H200 (ஹாப்பர் கட்டமைப்பு)

இந்த GPU-க்கள், FP8 துல்லியம், 80–141 GB HBM3 நினைவகம் மற்றும் பல-நிகழ்வு GPU-க்களுக்கான (MIG) ஆதரவுடன், பெரிய அளவிலான மாதிரிப் பயிற்சிக்கான சிறந்த தரநிலையாகத் திகழ்கின்றன. LLM-கள், அறிவியல் கணக்கீடு மற்றும் பல-GPU பயிற்சி கிளஸ்டர்களுக்கு இவை மிகவும் உகந்தவை.

2. என்விடியா ஏ100 (ஆம்பியர் கட்டமைப்பு)

கிளவுட் GPU தளங்களில் இன்றும் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் A100, விலை, செயல்திறன் மற்றும் கிடைக்கும் தன்மை ஆகியவற்றுக்கு இடையே ஒரு சமநிலையை வழங்குகிறது. 80 GB வரையிலான HBM2e நினைவகத்துடன், இது ஆழ் நரம்பியல் வலையமைப்புகள், கணினிப் பார்வை மாதிரிகள் மற்றும் NLP பணிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க ஏற்றதாக உள்ளது.

3. என்விடியா எல்40எஸ் / ஆர்டிஎக்ஸ் 6000 அடா தலைமுறை

செயற்கை நுண்ணறிவுப் பணியிடங்களை இலக்காகக் கொண்டு, ஒரு நிறுவன மாதிரியை வழங்கும் இந்த GPU-கள், மேம்படுத்தப்பட்ட அனுமானச் செயல்திறன், கதிர் தடமறிதல் மற்றும் ஆற்றல் திறன்மிக்க கணக்கீட்டிற்காக அடா லவ்லேஸ் கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்துகின்றன.

4. என்விடியா ஆர்டிஎக்ஸ் 4090/3090 டிஐ

பெருநிறுவன விலைகள் இல்லாமல் உயர் செயல்திறன் தேவைப்படும் ML பொறியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு, இவை சிறந்த நுகர்வோர் GPU-க்கள் ஆகும். 24GB GDDR6X நினைவகத்துடன், இவை TensorFlow மற்றும் PyTorch உள்ளிட்ட பெரும்பாலான ML கட்டமைப்புகளை ஆதரிப்பதோடு, பட வகைப்பாடு, GAN பயிற்சி மற்றும் NLP மாதிரி நுண் சரிசெய்தல் போன்ற பணிகளிலும் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன.

5. ஏஎம்டி இன்ஸ்டிங்க்ட் எம்ஐ300எக்ஸ் / எம்ஐ250

AMD-யின் MI300X, 128 GB HBM3 நினைவகம், CDNA 3 கட்டமைப்பு ஆகியவற்றை வழங்குவதோடு, திறந்த மூல இயந்திர கற்றல் கட்டமைப்புகளுக்கான ROCm-ஐயும் ஆதரிக்கிறது. மிகப்பெரிய நினைவக அலைவரிசை தேவைப்படும் HPC மற்றும் AI ஆராய்ச்சிச் சூழல்களில் இது ஒரு வலுவான போட்டியாளராக விளங்குகிறது.

தி SIN-3042-H110 அதிக செயல்திறன் கொண்ட தளவாடங்கள் மற்றும் பொதி பிரிப்பு அமைப்புகளில் சிறந்து விளங்குகிறது:

• பல்நெறிமுறை சாதன அணுகல் : 6 USB போர்ட்டுகள் இருப்பதால், இதை பார்கோடு ஸ்கேனர்கள், மின்னணு தராசுகள் மற்றும் சென்சார்களை இணைக்க முடியும். இன்டெல் ஜிகாபிட் ஈதர்நெட்டுடன் இணைந்து, இது நிகழ்நேர தரவு சேகரிப்பு மற்றும் பதிவேற்றத்தை செயல்படுத்துகிறது.
• நெகிழ்வான சேமிப்பு : இரட்டை 2.5-அங்குல HDD/SSD ஆதரவு மற்றும் இரட்டைத் திரை வெளியீடு (VGA + HDMI) ஆகியவை, எளிதான கணினி கண்காணிப்பு மற்றும் காணொளி வெளியீட்டைச் சாத்தியமாக்குகின்றன.
• AGV அமைப்பு ஆதரவு : மினி-பிசிஐஇ ஸ்லாட் வழியாக, இந்தச் சாதனத்தை ஏஜிவி திட்டமிடல் அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைக்க முடியும். இது ஸ்மார்ட் கிடங்குகளில் வகைப்படுத்தும் வேகத்தையும் தானியக்கத் திறனையும் மேம்படுத்துகிறது.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU-வை மதிப்பிடும்போது, ​​அதன் முக்கிய விவரக்குறிப்புகளுக்கு அப்பால் சென்று, வெவ்வேறு AI பணிச்சுமைகள், மாதிரி அளவுகள் மற்றும் பயன்பாட்டுச் சூழல்களில், ஒவ்வொரு GPU-வும் சிக்கலான ஆழ்நிலைக் கற்றல் மாதிரிகளைத் திறமையாக இயக்கும் திறனை, நினைவக அலைவரிசை, VRAM கொள்ளளவு மற்றும் மையக் கட்டமைப்பு போன்ற காரணிகள் எவ்வாறு நேரடியாகப் பாதிக்கின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம்.

முக்கியமான ஒப்பீட்டு அளவீடுகள்

பயன்பாட்டுச் சூழல் பொருத்தம்

• என்விடியா எச்100/எச்200 : பெரிய மொழி மாதிரிகள், அடிப்படை மாதிரிப் பயிற்சி மற்றும் பல-GPU அனுமானத்திற்காக வடிவமைக்கப்பட்டது. ஆராய்ச்சி ஆய்வகங்கள் மற்றும் AI உள்கட்டமைப்பு வழங்குநர்களுக்கு மிகவும் உகந்தது.
• என்விடியா ஏ100 : டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஜாக்ஸ் போன்ற ஆழ் கற்றல் கட்டமைப்புகளுக்கு, குறிப்பாக கிளவுட் GPU நிகழ்வுகளில், இது ஒரு பன்முகப் பயன்பாடுள்ள தேர்வாகும்.
• RTX 4090/3090 Ti : தனிப்பட்ட ML பொறியாளர்களுக்கு மிகவும் சிறந்தது மற்றும் மாடல் முன்மாதிரி உருவாக்கம், GANகள் மற்றும் நிகழ்நேர அனுமானம் ஆகியவற்றிற்கு உயர் செயல்திறனை வழங்குகிறது.
• AMD MI300X : மிகப்பெரிய HBM3 நினைவகத்துடன், இது பெரிய தொகுதி அளவுகளையும் உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட படச் செயலாக்கத்தையும் கையாளுகிறது, இது அறிவியல் ML பணிச்சுமைகளுக்கு ஏற்றது.

மேலதிக பரிசீலனைகள்

• நிறுவன கிளஸ்டர்களில் பல பயனர்களுக்கான GPU ஒதுக்கீடு மற்றும் GPU-களுக்கு இடையேயான அலைவரிசைக்கு MIG மற்றும் NVLink ஆகியவை இன்றியமையாதவை.
• உள்ளூர் AI பணிநிலையங்களை உருவாக்கும்போது, ​​வெப்ப ஆற்றல் சிதறல் (TDP) மற்றும் மின்வழங்கல் இணக்கத்தன்மை ஆகியவற்றைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
• மென்பொருள் அடுக்கு ஆதரவு (எ.கா., CUDA மற்றும் ROCm) கட்டமைப்பின் இணக்கத்தன்மையை நிர்ணயிக்கிறது.

சுருக்கமாக: சரியான GPU ஆனது உங்கள் மாடல் அளவு, பயிற்சி கால அளவு, தரவுப் பரிமாற்ற முறை மற்றும் செயல்படுத்தும் சூழல் ஆகியவற்றுடன் பொருந்த வேண்டும்.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பது, உங்கள் பயன்பாட்டு முறை, நிதிநிலை மற்றும் தொழில்நுட்பத் தேவைகளைப் பெருமளவில் சார்ந்துள்ளது. நீங்கள் ஒரு புத்தொழில் நிறுவனமாகவோ, ஆராய்ச்சி நிறுவனமாகவோ அல்லது ஒரு தனிப்பட்ட மென்பொருள் உருவாக்குநராகவோ இருந்தாலும், GPU-வின் திறன்களை உங்கள் பணிச்சுமைக்கு ஏற்றவாறு பொருத்துவது, உகந்த செயல்திறனையும் முதலீட்டிற்கான வருவாயையும் உறுதி செய்கிறது.

நிறுவனங்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி ஆய்வகங்களுக்கு

பரிந்துரைக்கப்பட்ட GPU-கள்:

• என்விடியா எச்100 / எச்200
• AMD இன்ஸ்டிங்க்ட் MI300X
• என்விடியா ஏ100

ஏன் :

இந்த GPU-க்கள் சிறப்பான இணைச் செயலாக்கம், உயர் அலைவரிசை நினைவகம் (HBM3), மற்றும் பல-GPU விரிவாக்கத் திறன் (NVLink, MICH, அல்லது PCIe Gen5 வழியாக) ஆகியவற்றை வழங்குகின்றன. இவை பின்வருவனவற்றிற்கு மிகவும் உகந்தவை:

• பெரிய மொழி மாதிரிகளின் (LLMs) பயிற்சி
• உருவாக்கும் AI பைப்லைன்கள்
• பல பயனர் GPU கிளஸ்டர்
• மேம்பட்ட அறிவியல் கணினி

ஸ்டார்ட்அப்கள் மற்றும் நடுத்தர அளவிலான AI மேம்பாட்டிற்கு

பரிந்துரைக்கப்பட்ட GPU-கள் :

• என்விடியா ஆர்டிஎக்ஸ் 6000 அடா தலைமுறை
• என்விடியா எல்40எஸ்
• என்விடியா ஏ100 (கிளவுட் இன்ஸ்டன்ஸ்)

ஏன் :

இந்த GPU-க்கள் ஒரே செயல்திறனையும் விலையையும் வழங்குகின்றன. அவை வலிமையான டென்சர் கம்ப்யூட்டிங் திறன், பெரிய VRAM (48-96 GB வரை) மற்றும் TensorFlow, PyTorch, ONNX ரன்டைம் போன்ற பிரபலமான கட்டமைப்புகளுடனான இணக்கத்தன்மையை அளிக்கின்றன.

தனிப்பட்ட டெவலப்பர்கள் மற்றும் பொழுதுபோக்கு ஆர்வலர்களுக்கு

பரிந்துரைக்கப்பட்ட GPU-கள் :

• என்விடியா ஆர்டிஎக்ஸ் 4090/3090 டிஐ
• RTX 4070 / 4080 (குறைந்த விலை)

ஏன் :

இந்த நுகர்வோர் GPU-கள், சிறந்த FP32/FP16 செயல்திறன், போதுமான VRAM (24 GB) மற்றும் வலுவான CUDA ஆதரவை மிகவும் மலிவான விலையில் வழங்குகின்றன. இதற்கு மிகவும் பொருத்தமானது:

• மாதிரி முன்மாதிரி
• GAN மற்றும் CNN பயிற்சி
• NLP நுண் சரிசெய்தல்
• வீட்டில் செயற்கை நுண்ணறிவு சோதனைகள்

இயந்திரக் கற்றல் பணிப்பாய்வுகளைச் செயல்படுத்தும்போது, ​​கிளவுட் அடிப்படையிலான GPU-க்களைப் பயன்படுத்துவதா அல்லது உள்ளூர் GPU பணிநிலையத்தில் முதலீடு செய்வதா என்பதே மிக முக்கியமான உள்கட்டமைப்பு முடிவுகளில் ஒன்றாகும். உங்கள் AI மாதிரியின் சிக்கலான தன்மை, நிதிநிலை மற்றும் குழுவின் அளவு ஆகியவற்றைப் பொறுத்து, ஒவ்வொரு அணுகுமுறையும் வெவ்வேறு நன்மைகளையும் சாதக பாதகங்களையும் வழங்குகிறது.

வழங்குநர் :

• அமேசான் வலை சேவைகள் (AWS)
• கூகிள் கிளவுட் பிளாட்ஃபார்ம் (GCP)
• மைக்ரோசாப்ட் அஸூர்
• லாம்டா ஆய்வகங்கள், மையத் திசு, காகிதத் துறை

பிரபலமான எடுத்துக்காட்டுகள் :

• என்விடியா ஏ100 / எச்100 / எல்40எஸ்
• AMD MI300X (வளர்ந்து வரும்)

நன்மைகள் :

• அளவிடுதன்மை : பெரிய மாடல்களுக்குப் பயிற்சி அளிக்க, பல GPU-களுக்கு எளிதாக விரிவாக்கலாம்.
• நெகிழ்வுத்தன்மை : முன்கூட்டிய வன்பொருள் செலவுகள் இல்லாமல், தேவைக்கேற்ப GPU-க்களை வாடகைக்கு எடுங்கள்.
• உலகளாவிய அணுகல் : அணிகள் பிராந்தியங்களைக் கடந்து இணைந்து செயல்பட முடியும்.

கட்டுப்பாடுகள் :

• நீண்ட கால செலவுகள் : பயன்பாட்டிற்கு மட்டும் பணம் செலுத்தும் மாதிரிகள் காலப்போக்கில் விலை உயர்ந்ததாக மாறக்கூடும்.
• தாமதம் : நிகழ்நேர அனுமானத்திற்கு உயர்வானது
• தரவுப் பாதுகாப்பு : முக்கியமான தரவுகள் மூன்றாம் தரப்பு சேவையகங்களில் பதிவேற்றப்பட வேண்டும்.

உள்ளூர் GPU பணிநிலையங்கள்

பகிரப்பட்ட வன்பொருள் :

என்விடியா ஆர்டிஎக்ஸ் 4090, ஆர்டிஎக்ஸ் 6000, 3090 டிஐ ஆகியவை கிடைக்கின்றன.

AMD Threadripper அல்லது Intel Xeon உடனான பணிநிலையக் கட்டமைப்புகள்

நன்மைகள் :

• ஒரு முறை செலவுகள் : நீண்ட காலப் பயன்பாட்டில் அதிக சிக்கனமானது
• முழுமையான கட்டுப்பாடு : வெப்ப வடிவமைப்பு, மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் நினைவகத்தை நிர்வகிக்கவும்.
• தரவுப் பாதுகாப்பு : தரவுத்தொகுப்புகளையும் மாதிரிகளையும் நிறுவனத்திற்குள்ளேயே வைத்துக்கொள்ளுங்கள்.

கட்டுப்பாடுகள் :

• முன்கூட்டிய முதலீடு : வன்பொருள் மற்றும் மின்சாரம் வழங்குவதற்கான அதிக கொள்முதல் செலவுகள்
• வரையறுக்கப்பட்ட விரிவாக்கத் திறன் : கிளவுடின் இணையான திறனை எட்டுவது மிகவும் கடினம்.
• வன்பொருள் பழமையடைதல் : அதிவேக GPU சந்தையில் விரைவான காலாவதி.

சரியான விருப்பத்தைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்

இறுதியில், உங்கள் தேர்வு மாடலின் அளவு, பயன்பாட்டு அதிர்வெண், தரவு மேலாண்மை மற்றும் மொத்த இயக்கச் செலவுகள் ஆகியவற்றைப் பொறுத்து அமையும்.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சிறந்த GPU-வில் முதலீடு செய்வதற்கு முன், அந்த வன்பொருள் உங்கள் மாதிரியாக்கத் தேவைகள், மென்பொருள் கட்டமைப்பு மற்றும் எதிர்கால விரிவாக்க இலக்குகளுடன் எந்த அளவிற்குப் பொருந்துகிறது என்பதை மதிப்பிடுவது மிகவும் அவசியம். மிகவும் சக்திவாய்ந்த GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பது மட்டுமே செயல்திறனையோ அல்லது செலவுத் திறனையோ உறுதி செய்யாது—குறிப்பாக அது உங்கள் தரவுப் பைப்லைன் அல்லது மேம்பாட்டுச் சூழலுக்குப் பொருந்தவில்லை என்றால்.

1. மென்பொருள் இணக்கத்தன்மை

• CUDA மற்றும் ROCm ஒப்பீடு: என்விடியா ஜிபியூக்கள், டென்சர்ஃப்ளோ, பைடார்ச் மற்றும் ஜாக்ஸ் ஆகியவற்றில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஆண்டர்ஸ், cuDNN மற்றும் NCCL ஆகியவற்றை ஆதரிக்கின்றன. ஏஎம்டி ஜிபியூக்கள், ROCm-ஐ விட மேம்பட்டவையாக இருந்தாலும், அனைத்து டீப் லேர்னிங் லைப்ரரிகளுடனும் முழுமையான இணக்கத்தன்மையை இன்னும் கொண்டிருக்கவில்லை.
• கட்டமைப்பு ஆதரவு : உங்கள் ML கட்டமைப்புகள் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட GPU-க்கு உகந்ததாக உள்ளதா என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். FP8 துல்லியம் அல்லது GPU மல்டி-இன்ஸ்டன்ஸ் (MIG) போன்ற சில புதுமையான அம்சங்கள், புதிய என்விடியா ஹாப்பர் மற்றும் பிளாக்வெல் கட்டமைப்புகளில் மட்டுமே கிடைக்கின்றன.

2. VRAM மற்றும் மாடல் அளவு

பெரிய ஆழ் கற்றல் மாதிரிகளுக்கு (எ.கா., LLMகள், டிரான்ஸ்ஃபார்மர்கள், GANகள்) அதிக GPU நினைவகம் தேவைப்படுகிறது. பிடித்து வை:

• அடிப்படை ML மாதிரிகள், சிறிய CNNகள், முன்மாதிரி உருவாக்கம் ஆகியவற்றுக்கு ஏற்றது
• 24–48 ஜிபி : பெரிய தொகுதி அளவுகளுடன் சிக்கலான வலையமைப்புகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்க மிகவும் உகந்தது.
• 80 ஜிபி+ (HBM3) : பெரிய அளவிலான பயிற்சி, பன்முக செயற்கை நுண்ணறிவு அல்லது அறிவியல் கணக்கீட்டிற்கு அவசியம்.

3. அமைப்பு ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் உள்கட்டமைப்பு

• குளிரூட்டல் மற்றும் மின்சார வழங்கல் தேவைகள் : RTX 4090 அல்லது H100 போன்ற உயர் ரக GPU-களுக்கு, வலிமையான மின்வழங்கி (600 W வரை) மற்றும் மேம்பட்ட குளிரூட்டும் அமைப்பு தேவைப்படுகிறது.
• PCIe லேன்கள் மற்றும் மதர்போர்டு ஆதரவு : அதிகபட்ச அலைவரிசைக்காக உங்கள் சிஸ்டம் PCIe Gen4/Gen5-ஐ முழுமையாகப் பயன்படுத்த முடியும் என்பதை உறுதிப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள்.
• NVLink / பல-GPU அமைப்பு : நீங்கள் அளவை அதிகரிக்கத் திட்டமிட்டால், இடை இணைப்புகள் மற்றும் பகிரப்பட்ட நினைவக அணுகலை ஆதரிக்கும் ஒரு GPU-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.

4. நீடித்துழைக்கும் தன்மை மற்றும் மேம்படுத்தும் வழிமுறை

GPU-வின் ஆயுட்காலம் மற்றும் ஆதரவு அட்டவணையைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள். இயந்திரக் கற்றல் பணிச்சுமைகள் அதிகத் தேவையுடையதாக மாறும்போது, ​​அடா லவ்லேஸ், ஃபனல் அல்லது சிடிஎன்ஏ 3 போன்ற தற்போதைய கட்டமைப்புகளில் செய்யப்படும் முதலீடுகள் நீண்ட காலப் பொருத்தத்தை வழங்குகின்றன.

சரியான GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு, வெறும் தரவுகளை மட்டும் பார்க்காமல், செயல்திறன், இணக்கத்தன்மை மற்றும் உள்கட்டமைப்புத் தயார்நிலை ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான ஒரு சமநிலையான உறவு தேவைப்படுகிறது.

பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLMs), எட்ஜ் ஏஐ மற்றும் சேவையாக ஏஐ வழங்கும் தளங்கள் ஆகியவற்றின் அதிகரித்து வரும் தேவைகளால், இயந்திரக் கற்றலுக்கான GPU சூழல் வேகமாக மாறி வருகிறது. ஏஐ பயன்பாடுகளின் சிக்கலான தன்மையும் அளவும் வளர வளர, வன்பொருள் உற்பத்தியாளர்கள் GPU கட்டமைப்பு, நினைவக வடிவமைப்பு மற்றும் ஏஐ முடுக்கத் தொழில்நுட்பங்களில் புதிய எல்லைகளைத் தொட்டுச் செல்கின்றனர்.

1. என்விடியா பிளாக்வெல் கட்டமைப்பு (பி100/பி200)

ஃபனல் (H100/H200) இன் வெற்றியைத் தொடர்ந்து, என்விடியாவின் பிளாக்வெல் ஜிபியூக்கள் ஆழ்நிலைக் கற்றல் செயல்திறனை மறுவரையறை செய்யத் தயாராக உள்ளன. முக்கிய முன்னேற்றங்கள் பின்வருமாறு:

• மேம்படுத்தப்பட்ட FP8/FP4 டென்சர் கோர் செயல்திறன்
• ஹாப்பர் வழியாக சேமிப்பக அலைவரிசையை இரட்டிப்பாக்குங்கள்
• பல GPU தகவல்தொடர்புக்கான மேம்படுத்தப்பட்ட NVLink 5.0 ஆதரவு
• செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் இயங்கும் ஆற்றல் திறன்

இந்த GPU-கள் LLM நுண் சரிசெய்தல், பன்முனை AI பயிற்சி மற்றும் எக்ஸாஸ்கேல் கணக்கீடு ஆகியவற்றுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

2. AMD-யின் விரிவாக்கம்: CDNA 3 மற்றும் அதற்குப் பிறகு

CDNA 3 கட்டமைப்பில் உருவாக்கப்பட்ட AMD-யின் MI300X, ஒரு குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றத்தைக் குறிக்கிறது மற்றும் பின்வருவனவற்றை வழங்குகிறது:

• 128 ஜிபி HBM3 நினைவகம்
• 5.2 TB/s சேமிப்பக அலைவரிசை
• ROCm மற்றும் திறந்த மூல ML கட்டமைப்புகளுக்கான உள்ளமைந்த ஆதரவு

ஹைப்பர்ஸ்கேலர்கள் மற்றும் அறிவியல் நிறுவனங்களில் அதிகரித்து வரும் அங்கீகாரத்துடன், ஏஎம்டி நிறுவனம் செயற்கை நுண்ணறிவு கணினித் துறையில் ஒரு உண்மையான போட்டியாளராக தன்னை நிலைநிறுத்தி வருகிறது.

3. தனிப்பயன் AI முடுக்கிகளின் எழுச்சி

பாரம்பரிய GPU-க்களைத் தாண்டி, நிறுவனங்கள் செயற்கை நுண்ணறிவிற்காகத் துறை சார்ந்த முடுக்கிகளில் முதலீடு செய்து வருகின்றன:

• கூகிள் TPU v5e/v6
• AWS Trainium மற்றும் Inferentia சிப்கள்
• செரிப்ராஸ் வேஃபர்-ஸ்கேல் எஞ்சின்
• க்ரோக் மற்றும் டென்சரென்ட் NPU-கள்

இவை, டிரான்ஸ்ஃபார்மர் இன்ஃபரன்ஸ், வீடியோ செயலாக்கம் மற்றும் கிராஃப் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற குறிப்பிட்ட பணிச்சுமைகளுக்காக உகந்ததாக்கப்பட்டு, குறைந்த மின் நுகர்வுடன் அதிக செயல்திறனை வழங்குகின்றன.

4. விளிம்புநிலை செயற்கை நுண்ணறிவு

ரோபோட்டிக்ஸ், IoT மற்றும் நிகழ்நேரப் படச் செயலாக்க அமைப்புகளில் எட்ஜ் இன்ஃபரன்ஸுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட குறைந்த மின்னேற்ற GPU-க்களின் வளர்ச்சியை எதிர்பார்க்கலாம். ஜெட்சன் மியூசிக், இன்டெல் ஹவானா மற்றும் என்விடியா IGX ஆகியவை இதற்கு முன்னணி எடுத்துக்காட்டுகளாகும்.

இயந்திரக் கற்றலுக்கான சரியான GPU-வைத் தேர்ந்தெடுப்பது, மாதிரியின் சிக்கலான தன்மை, நிதிநிலை, பணிப்பாய்வு கால அளவு, மற்றும் நீங்கள் கிளவுட் அல்லது உள்ளகச் சூழல்களைப் பயன்படுத்துகிறீர்களா என்பது போன்ற பல காரணிகளைச் சார்ந்துள்ளது. இந்த விரைவு வழிகாட்டியானது, உங்கள் குறிப்பிட்ட பயன்பாட்டுச் சூழலின் அடிப்படையில் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையை நெறிப்படுத்த உதவும் வகையில் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.

படி 1: உங்கள் பணிச்சுமையை வரையறுக்கவும்

படி 2: சேமிப்பகத் தேவைகளை மதிப்பிடுங்கள்

தொடக்க நிலை பயிற்சி அல்லது நிறைவுக்கு ஏற்றது

• 16–24 ஜிபி : வழக்கமான CNNகள், GANகள் மற்றும் நுண் சரிசெய்தல் பணிகளைக் கையாளுகிறது.
• 48GB+ / HBM3 : பன்முறை செயற்கை நுண்ணறிவு, பெரிய குழுப் பயிற்சி அல்லது உயர் தெளிவுத்திறன் கொண்ட காணொளிக்குத் தேவைப்படுகிறது

படி 3: உள்கட்டமைப்பை மாற்றியமைத்தல்

• கிளவுட்-ஃபர்ஸ்ட் பயனர்கள் : AWS, GCP அல்லது Azure வழியாக H100, L40S அல்லது MI300X இன்ஸ்டன்ஸ்களைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• உள்ளூர் பணிநிலைய உருவாக்குநர்கள் : RTX 4090, 6000 அல்லது A100 PCIe-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• கலப்பின பயனர்கள் : மேம்பாட்டிற்கு உள்ளூர் GPU-வையும், கல்விப் பணிகளுக்கு கிளவுட் ஸ்கேலிங்கையும் பயன்படுத்தவும்.

படி 4: வரவுசெலவு மற்றும் செயல்திறனைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்

வன்பொருள் விவரக்குறிப்புகள், மென்பொருள் ஆதரவு மற்றும் செலவுத் திறன் ஆகியவற்றை ஒருங்கிணைப்பதன் மூலம், நீங்கள் ஒரு GPU உடன் கூடிய தொழில்துறை கணினியை நிறுவினாலும், ஒரு AI கணினியை நிறுவினாலும், ஒரு தொழில்துறை எட்ஜ் கணினியை மேம்படுத்தினாலும், அல்லது ஒரு கணினியை உள்ளமைத்தாலும், உங்கள் தொழில்நுட்ப மற்றும் செயல்பாட்டுத் தேவைகளுக்கு ஏற்ற சிறந்த டீப் லேர்னிங் GPU-வைக் கண்டறிய இந்த முடிவெடுக்கும் வழிகாட்டி உங்களுக்கு உதவுகிறது. தொழில்துறை உட்பொதிக்கப்பட்ட கணினி அல்லது ஒரு தொழில்துறை ரேக்மவுண்ட் கணினியை நிறுவுதல்.