Tôi nên mua GPU nào để có trải nghiệm Deep Learning tốt nhất?

GPU và Deep Learning

Bộ xử lý đồ họa, thường được gọi là GPU, là bộ xử lý chuyên dụng được sử dụng để xử lý song song tốc độ cao. Nghe hơi mang tính kỹ thuật, nhưng cái tên đang trở nên phổ biến khi khả năng ứng dụng và mức độ phổ biến của chúng tăng lên. Được thiết kế ban đầu chỉ là để nâng cao trải nghiệm hình ảnh cho game và các giao diện đồ họa phức tạp, phạm vi của nó hiện tại đã mở rộng ra đáng kể. GPU hiện được sử dụng trong rất nhiều ứng dụng quan trọng đối với nhiều người mà thậm chí phần lớn chúng ta còn không biết đến. Điều chúng tôi quan tâm ở đây là sự phù hợp lý tưởng của chúng cho các nhiệm vụ deep learning.

Một khối lượng lớn yêu cầu xử lý được sử dụng bởi các hệ thống deep learning được dùng cho việc thực thi các tập lệnh toán học tương đối nhỏ. Nghe có vẻ không hợp lý nhưng thực sự nó là như thế, GPU được thiết kế để thực hiện các tác vụ nhỏ này rất nhanh và hiệu quả ở quy mô lớn và diễn ra cùng lúc. Thành phần GPU này không thay thế CPU có mục đích chung hơn, mà chỉ khai thác chúng bằng cách cho chúng xử lý các tác vụ rất cụ thể và đòi hỏi khối lượng tính toán cao.

Có phải tất cả các GPU được tạo ra như nhau?

Trên thực tế, các dòng GPU ở các mức hiệu năng khác nhau hiện có trên thị trường được đánh giá bằng một số thông số chính. Trong đó bao gồm tốc độ xử lý, số lượng lõi/core GPU, số lượng và tốc độ của bộ nhớ và băng thông bộ nhớ. Mỗi thông số này đều quan trọng và tùy thuộc vào từng ứng dụng, sự cải thiện trong một thông số sẽ dẫn đến khả năng tính toán tổng thể tốt hơn.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Với rất nhiều lựa chọn, rõ ràng việc cần làm nên tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi chọn GPU tốt nhất cho dự án cụ thể. Đầu tiền là về thương hiệu, hoặc nhà sản xuất. Dùng một thương hiệu GPU sẽ hoạt động tốt hơn cho các dự án deep learning? Hãy cùng xem xét một số điểm quan trọng.

Thị phần GPU

GPU hiện được sản xuất bởi một số hãng, đặc biệt là NVIDIA và AMD. Trên thực tế, theo công ty nghiên cứu Jon Peddie, hai nhà cung cấp này cùng nhau chiếm lĩnh gần như 100% thị phần. Giữa các đối thủ này, GPU NVIDIA phổ biến hơn AMD với tỷ lệ gần như gấp đôi (khoảng 70% vs 30%) và hoàn toàn có lý do của nó. Trong đó bao gồm cả về khả năng tính toán và vấn đề hỗ trợ.

Về vấn đề hỗ trợ / Support

Cho dù các ứng dụng của bạn được phát triển in-house hay bên thứ ba, điều quan trọng là làm cho công việc của lập trình viên trở nên đơn giản nhất có thể. Khi nhà phát triển phần mềm nhận được sự hỗ trợ tuyệt vời cho dự án của họ, nó biến thành một sản phẩm tuyệt vời. Nhiều lập trình viên tạo ra các ứng dụng tuyệt vời, không có lỗi; tuy nhiên, có thể có một cuộc tranh luận nhỏ rằng một thành phần được hỗ trợ kém sẽ khó làm việc hơn. Điều này chuyển hóa thành thời gian phát triển tăng lên, và khả năng cao hơn là các lỗi sẽ phát sinh và cản trở các tiến trình trong tương lai.

Dự án deep learning điển hình được xây dựng dựa trên phần mềm hiện có, không phải là ít nhất bao gồm các thư viện có thể truy cập API khác nhau. Trong nhiều trường hợp, nền tảng là kết quả của sự phát triển nội bộ sâu rộng đã phát triển qua nhiều công đoạn xây dựng, thử nghiệm và sửa đổi. Bất kể nhà điều hành đóng vai trò nào, giữa nhà thiết kế và người dùng cuối, cuối cùng họ vẫn dựa vào nhà phát triển để đưa sản phẩm của họ vào cuộc sống. Nhà phát triển lần lượt dựa vào cả sức mạnh của sản phẩm và sự hỗ trợ cần thiết để làm cho nó hoạt động.

Thư viện tăng tốc GPU

Từ quan điểm của một nhà phát triển và deep learning, việc hỗ trợ sẽ trông như thế nào? Một yếu tố quan trọng là sự sẵn có của các thư viện tăng tốc GPU, chẳng hạn như CUBLAS hoặc CURAND. Đây là một phần của Compute Unified Device Architecture (CUDA) do NVIDIA phát triển, là một nền tảng điện toán được NVIDIA tạo ra để hỗ trợ các lập trình viên sử dụng tài nguyên GPU. Một thành phần quan trọng khác được cung cấp độc quyền từ NVIDIA là CUFFT, đây là một sự thay thế và tương thích với thư viện FFTW “CPU-only” (Fast Fourier Transform in the West). Các thư viện này chỉ là một phần của kho công cụ rộng lớn với nền tảng kiến ​​thức ngày càng mở rộng. Vì vậy, tại sao tất cả những điều này quan trọng?

Chà, nó quan trọng ngay bây giờ vì những cái tên lớn nhất trong Deep Learning gắn liền với CUDA. Điều thực sự quan trọng là khi các framework Deep Learning được so sánh, một trong những tính năng chính là liệu gói có hỗ trợ cho kiến ​​trúc CUDA hay không.

Deep Learning và các framework về số học

Các framework cho deep learning được các nhà phát triển sử dụng để giúp tận dụng sức mạnh của công nghệ thông qua giao diện lập trình cấp cao. Bằng cách sử dụng một ngôn ngữ như Python, các nhà phát triển phần mềm làm việc trừu tượng hơn và không cần phải lo lắng về các chi tiết kỹ thuật. Mặc dù các hàm chuyên sâu về toán học được viết bằng các ngôn ngữ như C ++, chức năng này có thể truy cập được thông qua các API cấp cao. Các lập trình viên sử dụng các khung được hỗ trợ tốt sẽ được hưởng lợi từ nỗ lực trước đó về mặt nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm. Theo văn bản này, khuôn khổ phổ biến nhất cho các ứng dụng deep learning là TensorFlow .

TensorFlow

TensorFlow được nhiều người khen ngợi vì đơn giản hóa và trừu tượng hóa các nhiệm vụ deep learning. Được phát triển bởi nhóm Google Brain, TensorFlow là một thư viện mã nguồn mở giúp cho việc machine learning nhanh hơn và dễ dàng hơn. Khung phổ biến này sử dụng rộng rãi kiến ​​trúc CUDA. Trên thực tế, nếu không có CUDA, toàn bộ sức mạnh của GPU của bạn sẽ không được giải phóng trong các ứng dụng TensorFlow.

PyTorch

PyTorch là gói tính toán khoa học được sử dụng để cung cấp tốc độ và tính linh hoạt trong các dự án Deep Learning. Trong giai đoạn phát triển, nó có thể được sử dụng để thay thế cho thư viện chỉ dành cho CPU, NumPy (Numerical Python), vốn phụ thuộc rất nhiều vào việc thực hiện các hoạt động toán học trong Mạng nơ-ron. PyTorch cũng dựa vào thư viện CUDA để tăng tốc GPU và kể từ khi viết bài này, hỗ trợ cho GPU AMD không có sẵn cho khung này.

Microsoft Cognitive Toolkit (trước đây là CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit là một framework cho Deep Learning ban đầu được phát triển để sử dụng nội bộ tại Microsoft. Sau khi được phát hành và mở ra cho cộng đồng sử dụng như một gói nguồn mở, CNTK đã trở thành một trong những framework Deep Learning được biết đến rộng rãi nhất. Mặc dù ngày càng có nhiều người dùng sử dụng TensorFlow và PyTorch, bộ công cụ này vẫn được ghi nhận là dễ sử dụng và tương thích. Gói này hỗ trợ cả hoạt động của CPU và GPU, mặc dù sử dụng khả năng tăng tốc GPU yêu cầu sử dụng thư viện CUDNN độc quyền của NVIDIA.

Tốc độ

Khi nói đến điện toán, đi đầu đối với hầu hết mọi người là tốc độ. Bất kể ứng dụng đã ra đời như thế nào, thời gian đào tạo nhanh là điều cần thiết cho các mô hình Deep Learning. Hệ thống được đào tạo càng nhanh, bạn càng nhận được kết quả sớm. Tất nhiên điều này đặt ra câu hỏi: GPU nhanh như thế nào?

Khi nói đến GPU, hiệu năng thực sự là sự kết hợp giữa sức mạnh tính toán thô, bộ nhớ và băng thông. Tuy nhiên, nói chung, số lượng FLOPS (floating point operations per second) càng cao, bộ xử lý càng nhanh. Gần đây, Phần cứng của Tom đã phát hành danh sách xếp hạng tốc độ của họ về mọi GPU hiện đang có trên thị trường. Đáng chú ý, GPU NVIDIA chiếm sáu vị trí đầu tiên, khiến chúng trở thành người chiến thắng rõ ràng về tốc độ.

Bộ nhớ / Memory

Bất kể tác vụ đang được thực hiện bởi CPU hay GPU, nó đều yêu cầu bộ nhớ (RAM). Điều này là do bộ xử lý chịu trách nhiệm thực hiện các tính toán đáng kể và kết quả cho từng nhu cầu được lưu trữ. Đối với các tác vụ đòi hỏi cao như các tác vụ trong ứng dụng Deep Learning, cần một lượng bộ nhớ đáng kể. Không có đủ RAM, hiệu suất bị suy giảm đáng kể và toàn bộ tiềm năng của sức mạnh xử lý thô không thể thực hiện được.

Đối với GPU và RAM, có hai loại: Tích hợp và Chuyên dụng. GPU tích hợp không có bộ nhớ riêng. Thay vào đó, nó chia sẻ bộ nhớ trên bo mạch được CPU sử dụng. Mặt khác, một GPU chuyên dụng, thực hiện các tính toán bằng RAM của chính nó. Mặc dù GPU chuyên dụng có giá cao, nhưng bộ nhớ bổ sung thường dao động trong khoảng từ 2 GB đến 12 GB, và chúng có những lợi thế quan trọng.

Thứ nhất, GPU chuyên dụng sẽ không bị tác động tiêu cực bởi CPU bị chia sẻ để xử lý đáng kể. Không phải chia sẻ RAM, nó thực sự chạy song song mà không phải chờ các hoạt động liên quan đến CPU hoàn tất. Tiếp theo, và có lẽ quan trọng hơn, GPU chuyên dụng sẽ chứa chip bộ nhớ hiệu suất cao hơn. Sự gia tăng tốc độ bộ nhớ này là một đóng góp trực tiếp cho băng thông, đây là một đặc tính quan trọng khác được sử dụng để đánh giá hiệu suất tổng thể.

Băng thông / Bandwidth

Không có cuộc thảo luận nào về bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên sẽ kết thúc mà không đề cập đến băng thông và cách nó ảnh hưởng đến hoạt động chung. Băng thông là sự kết hợp giữa tốc độ bộ nhớ, chiều rộng bộ nhớ và loại bộ nhớ. Mặc dù mỗi cái đều có ý nghĩa, nhưng tốt nhất là tóm tắt bằng cách nói rằng khi băng thông không đạt chuẩn, GPU sẽ mất rất nhiều thời gian nhàn rỗi khi nó chờ RAM phản hồi. Không có gì đáng ngạc nhiên khi GPU có giá thấp hơn của cùng một nhà sản xuất có thể chỉ khác nhau về băng thông và do đó, là một tính năng quan trọng cần xem xét.

Tôi nên chọn thương hiệu GPU nào?

Với hiện trạng công nghệ hiện nay, GPU NVIDIA là lựa chọn tốt nhất cho những ai quan tâm đến Deep Learning. Không còn nghi ngờ gì nữa, AMD tạo ra phần cứng tuyệt vời và bộ xử lý mạnh mẽ, nhưng xét về các yếu tố quan trọng nhất – tốc độ và khả năng hỗ trợ (các nhà phát triển…) – đơn giản là họ không cạnh tranh ở giai đoạn này của cuộc chơi.

Tại sao? Tóm lại, sự phát triển của ứng dụng Deep Learning phụ thuộc vào sự hỗ trợ và một khi hệ thống sẵn sàng, nó sẽ giảm tốc độ. Tốc độ của GPU được xác định bởi một số thành phần, với bộ nhớ và băng thông cũng quan trọng như tốc độ xung nhịp của GPU. Cho dù bạn là nhà phát triển, nhà cung cấp hay người dùng cuối – bất kể bạn là ai, việc có GPU nhanh là chìa khóa để nhận được kết quả của bạn.

Bạn có thắc mắc về việc thiết lập hệ thống Deep Learning cho dự án của mình? Hay chỉ đơn giản là muốn chia sẻ với chúng tôi bất kỳ vấn đề gì trong lĩnh vực điện toán hiệu năng cao về GPU? Hãy liên hệ với nhóm tư vấn triển khai hạ tầng điện toán GPU của Nhất Tiến Chung tại đây, hoặc email đến: presales@thegioimaychu.vn.

Liên hệ tác giả