跑深度模型的显卡_2020年人工智能深度学习 GPU 解决方案推荐

纵观人类几百年来的科技发展史，几乎所有的新兴学科的发展背后都有两个字——“烧钱”！

作为近年来最火热的行业——人工智能，在烧钱方面同样不遑多让。众所周知，人工智能的训练和推理都需要海量的高性能计算，大型企业或者研究机构可以一掷千金部署 HPC；中小型企业或个人研究者通常选择购置性能强劲的 GPU 搭建工作站。那么，2020年的研究者们应该配备什么样的 GPU 才能满足深度学习的需求呢？

做深度学习的朋友都知道，现今深度学习领域最先进的(SOTA)模型往往需要巨大的显存空间，这直接导致了深度学习的研究者们需要配置更强劲的 GPU 设备，否则就会分分钟面临显存不足的窘境。在 techtestreport 的一篇显卡横向测评文章《Best GPU for Deep Learning & AI (2020)》中，研究者们对比了现阶段4款顶尖GPU显卡，并测试了它们对于深度学习 SOTA 模型的支持程度及其AI性能。而更早一些的 lambda 上的一篇结论相似的文章则增加了更多中低端 GPU 的测试。

不管是 techtestreport 还是 lambda ，其最终结论都大同小异：随着深度学习技术的突飞猛进，想要凭借一块 12G 内存的 GPU 通吃图像模型的时代已经一去不复返了——2020年的你至少需要一块2500美元左右的Titan RTX 才可以勉强跑通业界性能最好的模型。

lambda 的评测中包含了以下几款 GPU ：

• RTX 8000：48GB 显存，约 5300 美元
• RTX 6000：24GB 显存，约 3900 美元
• Titan RTX：24GB 显存，约 2500 美元
• RTX 2080Ti：11GB 显存，约 1150 美元
• RTX 1080Ti：11GB 显存，约 800 美元(翻新)
• RTX 2080：8GB 显存，约 720 美元
• RTX 2070：8GB 显存，约 500 美元
• RTX 2060：6GB 显存，约 359 美元

图像模型测试

评测者在该项测试中选择了CV(计算机视觉)和 NLP(自然语言处理)两个研究方向的顶尖模型进行测试。结果显示，对于图像模型的处理，中低端的基础版 GPU 或 Ti 系的处理效果相差不大，都不尽人意。

与之相对的，以 RTX 8000 为首的3款高端显卡的优势则非常明显。如下图显示，在各个模型中 GPU 的处理能力相对中低端显卡都提升了4-8倍

1. 显存能支持的最大批量大小

如下图显示，在Pix2Pix HD 训练模型中， 24GB 以下显存的( Titan RTX )GPU 根本无法运行。这主要因为输入图像为 2048x1024 的高清大图，训练所需的显存与计算都非常大。

图1 //带*符号表示 GPU 显存不足以运行模型 / 图片来源于网络

2. 性能(每秒处理的图像数量)

评测者选择的均为大模型，即便是其中最快的神经架构搜索模型 NasNet Large，也一直以算力需求大著称。其图像分辨率只有 331x331。

图2 //带*符号表示 GPU 显存不足以运行模型 / 图片来源于网络

语言类模型测试

在语言类模型的测试中，RTX 系高端GPU的优势仍然非常明显。但Titan RTX 却有着更高的性价比。

1. 显存能支持的最大批量大小

评测选择了三个机器翻译模型(前三)和三个预训练语言模型(后三)，两者的计数方式不太一样，一条 Sequences 可能相当于几十到几百个 Token。

图3 //带*符号表示 GPU 显存不足以运行模型 / 图片来源于网络

2.性能

图4 //带*符号表示 GPU 显存不足以运行模型 / 图片来源于网络

在这项测试中 RTX 2060 再次被吊打，几乎无法运行大多数模型。而从 RTX2070 直到RTX 2080Ti 也颓势尽显。让人惊喜的是 Titan RTX ，在所有数据上不仅不弱于 RTX 6000 ，甚至有多项数据要强于后者，要知道 RTX 6000 的售价整整高出了将近1500美元！正因为如此， Titan RTX 也被称为此次评测中“物美价廉的深度学习模型性能最佳的GPU”。

测试结果

为了更好理解， lambda 以 Quadro RTX 8000 为基准，将其设定为「1」，其它 GPU 则针对该 GPU 计算出相对性能。如下所示为不同模型在不同 GPU 上进行训练的数据吞吐量：

以上所有测试，lambda 都给出了测试模型与数据集。而测试模型涵盖了图像识别、分割、检测与生成，到机器翻译、语言模型与 GLUE 基准，基本覆盖了 GPU 使用的绝大多数场景。

除了硬件之外，我们还可以从本次测评中观察到近段时间深度学习发展趋势的变化：

• 语言模型比图像模型更需要大容量显存。这表明语言模型受内存的限制更大，而图像模型受算力的限制更大。
• 显存越高，意味着性能越强大。因为显存越大，batch size 就越大，CUDA 核可以更加接近满负荷工作。
• 更大的显存可以按比例用更大的 Batch size，以此推之：24GB 显存的 GPU 相比 8GB 显存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。
• 对于长序列来说，语言模型的内存占用增长情况不成比例，因为注意力是序列长度的二次方。

所以，2020 年，深度学习需要什么样的 GPU？

答案是：你至少需要一块价值2500美元的 Titan RTX (壕请直接上RTX 8000)。刚刚吃土大半年才买进一块 2080Ti 的你是不是有点绝望？但更让人绝望的是，Titan RTX 也不一定能撑多久。毕竟一年前11GB显存的 2080Ti 还是主流……

另一种思路

单单一块 GPU 显卡就要接近2万大洋，是不是感觉有点丧？但你或许应该转变一种思路，为什么不试试云超算平台？

也许你用过Kaggle Kernel、Google Colab之类的云平台，但它们要么设备过时，要么并不稳定，又或者支持的软件或框架并不齐全，总之使用起来并不那么得心应手。

那你可以试试云端软件推出的云E弹性算力云平台！

云E专为人工智能行业提供的高性能计算一站式解决方案，在全球拥有25个地域节点，超过10万台服务器，整合海量云端异构资源，提供单 GPU 节点可达8卡的业界顶级 GPU NVIDIA Tesla V100。

云E的应用集装箱模块预集成了包括 PaddlePaddle、PyTorch、TF 在内的20多种人工智能框架或专业软件，开箱即用。支持自动化工作流，让整个训练流程简单清晰，使用者只需专注于专业内容，无需再为硬件设备的配置及部署费心费力。

那么，云E平台的使用成本高吗？

我们以前文提到的 Titan RTX 为例，仅在单块 GPU 的投入上就高达2500美元(约17500元人民币)。

如果选择云E弹性算力云平台，即使是选择性能更强的专为高性能计算服务器配置的 Telsa P100，这17500元可以至少训练4375小时！如果选用型号略旧但拥有 64GB 内存的 TPU V2 或者 56GB 的 Telsa P40，成本还能节省一半！

更关键的是，如果遇到紧急任务需要加快训练进度，使用本地机的你不可能马上增加一块 GPU ，而在云E弹性算力云平台，你只需要选择增加卡数，就能轻松将训练速度提升10倍！

怎么样？Get 了深度学习训练的省钱绝招，你是不是急不可耐地想要去试试炫酷的深度学习新模型与新能力了？联系我们，还可能免费获得2000核时算力哦！