গভীর শিক্ষার জন্য সেরা গ্রাফিক্স কার্ড কি?

নতুন বিষয়ে গভীর শিক্ষার প্রয়োগের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা বিকাশের জন্য অভিজ্ঞতা অপরিহার্য। দ্রুত জিপিইউ মানে তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে ব্যবহারিক অভিজ্ঞতায় দ্রুত লাভ। জিপিইউ সমান্তরাল গণনা মোকাবেলা করার জন্য একাধিক কোর ধারণ করে। তারা সহজেই এই তথ্য পরিচালনা করতে ব্যাপক মেমরি ব্যান্ডউইথ অন্তর্ভুক্ত করে।

ডিপ লার্নিংয়ের জন্য সেরা গ্রাফিক্স কার্ডের জন্য আমাদের শীর্ষ প্রস্তাবিত বাছাই হল এনভিডিয়া জিফোর্স আরটিএক্স 2080 প্রতিষ্ঠাতা সংস্করণ। আমাজনে $ 1,940 USD এর জন্য এটি এখনই কিনুন

এটিকে মাথায় রেখে আমরা এই প্রশ্নের উত্তর খুঁজতে চাই, এআই, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার জন্য সেরা গ্রাফিক্স কার্ড কী? 2021 সালে বর্তমানে উপলব্ধ বেশ কয়েকটি গ্রাফিক্স কার্ড পর্যালোচনা করে। কার্ড পর্যালোচনা করা হয়েছে:

1. এএমডি আরএক্স ভেগা 64
2. এনভিডিয়া টেসলা ভি 100
3. এনভিডিয়া কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000
4. GeForce RTX 2080 Ti
5. এনভিআইডিআইএ টাইটান আরটিএক্স

নিচে ফলাফল দেওয়া হল:

এএমডি আরএক্স ভেগা 64

Radeon RX Vega 64

বৈশিষ্ট্য

• প্রকাশের তারিখ: আগস্ট 14, 2017
• ভেগা আর্কিটেকচার
• পিসিআই এক্সপ্রেস ইন্টারফেস
• ঘড়ির গতি: 1247 MHz
• স্ট্রিম প্রসেসর: 4096
• ভিআরএএম: 8 জিবি
• মেমরি ব্যান্ডউইথ: 484 জিবি/সেকেন্ড

পুনঃমূল্যায়ন

আপনি যদি NVIDIA GPU পছন্দ না করেন, অথবা আপনার বাজেট আপনাকে গ্রাফিক্স কার্ডে 500 ডলারের উপরে খরচ করার অনুমতি দেয় না, তাহলে AMD এর একটি স্মার্ট বিকল্প আছে। একটি ভাল পরিমাণ র RAM্যাম, একটি দ্রুত মেমরি ব্যান্ডউইথ এবং পর্যাপ্ত স্ট্রিম প্রসেসরের চেয়ে বেশি, এএমডির আরএস ভেগা 64 উপেক্ষা করা খুব কঠিন।

ভেগা আর্কিটেকচার হল আগের RX কার্ড থেকে আপগ্রেড করা। পারফরম্যান্সের দিক থেকে, এই মডেলটি GeForce RTX 1080 Ti এর কাছাকাছি, কারণ এই দুটি মডেলেরই একই রকম VRAM রয়েছে। তাছাড়া, ভেগা নেটিভ অর্ধ-নির্ভুলতা (FP16) সমর্থন করে। ROCm এবং TensorFlow কাজ করে, কিন্তু সফটওয়্যারটি NVIDIA গ্রাফিক্স কার্ডের মত পরিপক্ক নয়।

সব মিলিয়ে, Vega 64 হল গভীর শিক্ষার এবং AI এর জন্য একটি উপযুক্ত GPU। এই মডেলের দাম 500 ডলারেরও কম এবং নতুনদের জন্য কাজটি সম্পন্ন করে। যাইহোক, পেশাদার অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য, আমরা একটি NVIDIA কার্ড বেছে নেওয়ার পরামর্শ দিই।

AMD RX Vega 64 বিস্তারিত: আমাজন

এনভিডিয়া টেসলা ভি 100

টেসলা ভি 100

বৈশিষ্ট্য:

• প্রকাশের তারিখ: 7 ডিসেম্বর, 2017
• NVIDIA ভোল্টা স্থাপত্য
• PCI-E ইন্টারফেস
• 112 টিএফএলওপিএস টেন্সর পারফরম্যান্স
• 640 টেন্সর রং
• 5120 NVIDIA CUDA® রং
• ভিআরএএম: 16 জিবি
• মেমরি ব্যান্ডউইথ: 900 জিবি/সেকেন্ড
• কম্পিউট API: CUDA, DirectCompute, OpenCL ™, OpenACC®

পুনঃমূল্যায়ন:

এনভিআইডিআইএ টেসলা ভি 100 হ'ল এআই, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার জন্য একটি সেরা গ্রাফিক্স কার্ড। এই কার্ডটি সম্পূর্ণরূপে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে এবং এই কাজের জন্য প্রয়োজন হতে পারে এমন সব জিনিসপত্রের সাথে বস্তাবন্দী।

টেসলা ভি 100 16 জিবি এবং 32 জিবি মেমরি কনফিগারেশনে আসে। প্রচুর ভিআরএএম, এআই ত্বরণ, উচ্চ মেমরি ব্যান্ডউইথ এবং গভীর শিক্ষার জন্য বিশেষ টেন্সর কোর সহ, আপনি নিশ্চিত থাকতে পারেন যে আপনার প্রতিটি প্রশিক্ষণ মডেল সহজেই চলবে - এবং কম সময়ে। বিশেষ করে, টেসলা V100 প্রশিক্ষণ এবং অনুমান [3] উভয়ের জন্যই 125TFLOPS গভীর শিক্ষার পারফরম্যান্স প্রদান করতে পারে, যা NVIDIA এর ভোল্টা আর্কিটেকচার দ্বারা সম্ভব হয়েছে।

NVIDIA Tesla V100 বিস্তারিত: আমাজন , ( ঘ )

এনভিডিয়া কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000

এনভিডিয়া কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000

বৈশিষ্ট্য:

• প্রকাশের তারিখ: আগস্ট 2018
• টুরিং আর্কিটেকচার
• 576 টেন্সর রং
• CUDA রং: 4,608
• ভিআরএএম: 48 জিবি
• মেমরি ব্যান্ডউইথ: 672 জিবি/সেকেন্ড
• 16.3 টিএফএলওপিএস
• সিস্টেম ইন্টারফেস: পিসিআই-এক্সপ্রেস

পুনঃমূল্যায়ন:

গভীরভাবে শেখার ম্যাট্রিক্স গাণিতিক এবং গণনার জন্য নির্মিত, কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000 একটি শীর্ষস্থানীয় গ্রাফিক্স কার্ড। যেহেতু এই কার্ডটি বড় VRAM ধারণক্ষমতার (48 GB) সঙ্গে আসে, তাই এই মডেলটি অতিরিক্ত-বৃহৎ গণনীয় মডেলগুলি গবেষণার জন্য সুপারিশ করা হয়। যখন NVLink- এর সাথে জোড়ায় ব্যবহার করা হয়, তখন ক্ষমতা 96 GB VRAM পর্যন্ত বাড়ানো যায়। যা অনেক!

বর্ধিত কর্মপ্রবাহের জন্য 72 আরটি এবং 576 টেন্সর কোরগুলির সংমিশ্রণের ফলে 130 টিএফএলওপিএস কর্মক্ষমতা পাওয়া যায়। আমাদের তালিকার সবচেয়ে ব্যয়বহুল গ্রাফিক্স কার্ডের তুলনায় - টেসলা ভি 100 - এই মডেলটি সম্ভাব্য 50 শতাংশ বেশি মেমরি সরবরাহ করে এবং এখনও কম খরচ পরিচালনা করে। এমনকি ইনস্টল করা মেমরিতেও, এই মডেলের ব্যতিক্রমী পারফরম্যান্স রয়েছে যখন একক GPU- তে বড় ব্যাচের মাপ নিয়ে কাজ করে।

আবার, টেসলা ভি 100 এর মতো, এই মডেলটি কেবল আপনার দামের ছাদ দ্বারা সীমাবদ্ধ। এটি বলেছিল, আপনি যদি ভবিষ্যতে এবং উচ্চমানের কম্পিউটিংয়ে বিনিয়োগ করতে চান, তাহলে একটি RTX 8000 পান। কে জানে, আপনি এআই-এর গবেষণায় নেতৃত্ব দিতে পারেন। টেসলা ভি 100 টিউরিং আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে যেখানে ভি 100 ভোল্টা আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে, তাই এনভিডিয়া কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000 কে ভি 100 এর চেয়ে কিছুটা বেশি আধুনিক এবং কিছুটা বেশি শক্তিশালী বলে বিবেচনা করা যেতে পারে।

এনভিডিয়া কোয়াড্রো আরটিএক্স 8000 বিস্তারিত: আমাজন

GeForce RTX 2080 Ti

Geforce RTX 2080 প্রতিষ্ঠাতা সংস্করণ

বৈশিষ্ট্য:

• প্রকাশের তারিখ: 20 সেপ্টেম্বর, 2018
• টুরিং জিপিইউ আর্কিটেকচার এবং আরটিএক্স প্ল্যাটফর্ম
• ঘড়ির গতি: 1350 MHz
• CUDA রং: 4352
• 11 গিগাবাইট নেক্সট-জেন, অতি-দ্রুত জিডিডিআর 6 মেমরি
• মেমরি ব্যান্ডউইথ: 616 জিবি/সেকেন্ড
• শক্তি: 260W

পুনঃমূল্যায়ন:

GeForce RTX 2080 Ti হল একটি বাজেট বিকল্প যা বড় আকারের প্রশিক্ষণের উন্নতির পরিবর্তে ছোট আকারের মডেলিং কাজের চাপের জন্য আদর্শ। এর কারণ এটি প্রতি কার্ডে একটি ছোট GPU মেমরি (শুধুমাত্র 11 GB)। কিছু আধুনিক এনএলপি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময় এই মডেলের সীমাবদ্ধতা আরও স্পষ্ট হয়ে ওঠে। যাইহোক, এর অর্থ এই নয় যে এই কার্ড প্রতিযোগিতা করতে পারে না। আরটিএক্স 2080 এ ব্লোয়ার ডিজাইনটি অনেক ঘন সিস্টেম কনফিগারেশনের অনুমতি দেয় - একক ওয়ার্কস্টেশনের মধ্যে চারটি পর্যন্ত জিপিইউ। এছাড়াও, এই মডেলটি টেসলা ভি 100 এর 80 শতাংশ গতিতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। ল্যাম্বডাল্যাবসের গভীর শিক্ষার কর্মক্ষমতা মানদণ্ড অনুসারে, যখন টেসলা ভি 100 এর সাথে তুলনা করা হয়, তখন আরটিএক্স 2080 এফপি 2 এর গতি 73% এবং এফপি 16 এর গতি 55%।

এদিকে, এই মডেলের দাম টেসলা ভি 100 এর থেকে প্রায় 7 গুণ কম। মূল্য এবং কর্মক্ষমতা উভয় দিক থেকে, GeForce RTX 2080 Ti গভীর শিক্ষা এবং AI বিকাশের জন্য একটি দুর্দান্ত GPU।

GeForce RTX 2080 Ti বিস্তারিত: আমাজন

এনভিআইডিআইএ টাইটান আরটিএক্স

NVIDIA Titan RTX গ্রাফিক্স

বৈশিষ্ট্য:

• প্রকাশের তারিখ: ডিসেম্বর 18, 2018
• NVIDIA Turing ™ এআই এর জন্য ডিজাইন করা আর্কিটেকচার দ্বারা চালিত
• এআই ত্বরণের জন্য 576 টেন্সর কোর
• গভীর শিক্ষার প্রশিক্ষণের জন্য 130 টেরাফ্লপস (TFLOPS)
• CUDA রং: 4608
• ভিআরএএম: 24 জিবি
• মেমরি ব্যান্ডউইথ: 672 জিবি/সেকেন্ড
• প্রস্তাবিত বিদ্যুৎ সরবরাহ 650 ওয়াট

পুনঃমূল্যায়ন:

এনভিআইডিআইএ টাইটান আরটিএক্স হল আরেকটি মধ্য-পরিসরের জিপিইউ যা জটিল গভীর শিক্ষা কার্যক্রমের জন্য ব্যবহৃত হয়। এই মডেলের 24 জিবি ভিআরএএম বেশিরভাগ ব্যাচের আকারের সাথে কাজ করার জন্য যথেষ্ট। আপনি যদি বড় মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে চান, তবে NVLink সেতুর সাথে এই কার্ডটি যুক্ত করুন যাতে কার্যকরভাবে 48 GB VRAM থাকে। এই পরিমাণ বড় ট্রান্সফরমার NLP মডেলের জন্যও যথেষ্ট হবে। তদুপরি, টাইটান আরটিএক্স মডেলগুলির জন্য পূর্ণ হারের মিশ্র-নির্ভুলতা প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয় (যেমন, এফপি 16 এবং এফপি 32 জমা সহ)। ফলস্বরূপ, এই মডেলটি অপারেশনে প্রায় 15 থেকে 20 শতাংশ দ্রুত সঞ্চালন করে যেখানে টেন্সর কোর ব্যবহার করা হয়।

NVIDIA Titan RTX এর একটি সীমাবদ্ধতা হল টুইন ফ্যান ডিজাইন। এটি আরও জটিল সিস্টেম কনফিগারেশনকে বাধাগ্রস্ত করে কারণ এটি শীতলকরণ ব্যবস্থায় উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন ছাড়া ওয়ার্কস্টেশনে প্যাক করা যায় না, যা সুপারিশ করা হয় না।

সামগ্রিকভাবে, টাইটান একটি চমৎকার, সব উদ্দেশ্য জিপিইউ যে কোনো গভীর শেখার কাজের জন্য। অন্যান্য সাধারণ উদ্দেশ্য গ্রাফিক্স কার্ডের তুলনায়, এটি অবশ্যই ব্যয়বহুল। এজন্য গেমারদের জন্য এই মডেলটি সুপারিশ করা হয় না। তবুও, জটিল গভীর শিক্ষার মডেলগুলি ব্যবহার করে গবেষকরা অতিরিক্ত ভিআরএএম এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির প্রশংসা করবেন। টাইটান আরটিএক্সের দাম উপরে দেখানো ভি 100 এর চেয়ে অর্থবহভাবে কম এবং যদি আপনার বাজেট ভি 100 প্রাইসিং গভীর শিক্ষার অনুমতি না দেয় বা আপনার কাজের চাপের জন্য টাইটান আরটিএক্সের চেয়ে বেশি প্রয়োজন না হয় তবে এটি একটি ভাল পছন্দ হবে ( আকর্ষণীয় মানদণ্ড দেখুন )

NVIDIA Titan RTX বিস্তারিত: আমাজন

এআই, মেশিন লার্নিং এবং গভীর শিক্ষার জন্য সেরা গ্রাফিক্স কার্ড নির্বাচন করা

এআই, মেশিন লার্নিং, এবং গভীর শেখার কাজগুলি প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করে। এই কাজগুলি আপনার হার্ডওয়্যারে খুব চাহিদা হতে পারে। জিপিইউ কেনার আগে যেসব বৈশিষ্ট্য মনে রাখতে হবে তা নিচে দেওয়া হল।

রং

একটি সাধারণ নিয়ম হিসাবে, কোরের সংখ্যা যত বেশি হবে, আপনার সিস্টেমের কর্মক্ষমতা তত বেশি হবে। কোরের সংখ্যাও বিবেচনায় নেওয়া উচিত, বিশেষত যদি আপনি প্রচুর পরিমাণে ডেটা নিয়ে কাজ করেন। NVIDIA তার কোর নাম দিয়েছে CUDA, যখন AMD তাদের কোর স্ট্রিম প্রসেসর বলে। আপনার বাজেটের সর্বোচ্চ সংখ্যক প্রসেসিং কোরের জন্য যান।

প্রসেসিং পাওয়ার

জিপিইউ এর প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা সিস্টেমের ভিতরের কোরের সংখ্যার উপর নির্ভর করে যে ঘড়ির গতিতে আপনি কোর চালাচ্ছেন। গতি যত বেশি এবং কোরের সংখ্যা তত বেশি, প্রসেসিং পাওয়ার তত বেশি হবে যেখানে আপনার GPU ডেটা গণনা করতে পারে। এটি আপনার সিস্টেম কত দ্রুত একটি কাজ সম্পাদন করবে তাও নির্ধারণ করে।

ভিআরএএম

ভিডিও র RAM্যাম, বা ভিআরএএম, আপনার সিস্টেম একবারে যে পরিমাণ ডেটা পরিচালনা করতে পারে তার পরিমাপ। যদি আপনি বিভিন্ন কম্পিউটার ভিশন মডেলের সাথে কাজ করেন বা কোন সিভি কাগগল প্রতিযোগিতা করেন তবে উচ্চতর ভিআরএএম গুরুত্বপূর্ণ। ভিআরএএম এনএলপি, বা অন্যান্য স্পষ্ট ডেটার সাথে কাজ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ নয়।

স্মৃতি ব্যান্ডউইথ

মেমরি ব্যান্ডউইথ হল সেই হারে যেখানে ডেটা পড়া বা মেমরিতে সংরক্ষণ করা হয়। সহজ ভাষায়, এটি VRAM এর গতি। GB/s এ পরিমাপ করা হয়, আরো মেমরি ব্যান্ডউইথ মানে যে কার্ডটি কম সময়ে বেশি ডেটা আঁকতে পারে, যা দ্রুত অপারেশনে অনুবাদ করে।

কুলিং

পারফরম্যান্সের ক্ষেত্রে জিপিইউ তাপমাত্রা একটি উল্লেখযোগ্য বাধা হতে পারে। আধুনিক জিপিইউ একটি অ্যালগরিদম চালানোর সময় তাদের গতি সর্বাধিক বৃদ্ধি করে। কিন্তু যত তাড়াতাড়ি একটি নির্দিষ্ট তাপমাত্রা সীমা পৌঁছানো হয়, জিপিইউ প্রক্রিয়াকরণের গতি হ্রাস করে অত্যধিক গরম থেকে রক্ষা করার জন্য।

এয়ার কুলারের জন্য ব্লোয়ার ফ্যানের নকশা সিস্টেমের বাইরে বাতাসকে ধাক্কা দেয় এবং নন-ব্লোয়ার ফ্যান বাতাস চুষে নেয়। আর্কিটেকচারে যেখানে একাধিক জিপিইউ একে অপরের পাশে রাখা হয়, নন-ব্লোয়ার ফ্যান বেশি গরম করবে। যদি আপনি 3 থেকে 4 জিপিইউ সহ একটি সেটআপ এয়ার কুলিং ব্যবহার করেন, তাহলে ব্লোয়ার ফ্যান এড়িয়ে চলুন।

জল ঠান্ডা আরেকটি বিকল্প। যদিও ব্যয়বহুল, এই পদ্ধতিটি অনেক বেশি নীরব এবং এটি নিশ্চিত করে যে এমনকি গরুর মাংসের GPU সেটআপগুলি পুরো অপারেশন জুড়ে শীতল থাকে।

উপসংহার

বেশিরভাগ ব্যবহারকারীদের গভীর শিক্ষার দিকে এগিয়ে যাওয়ার জন্য, আরটিএক্স 2080 টিআই বা টাইটান আরটিএক্স আপনার টাকার জন্য সবচেয়ে বড় ব্যাং সরবরাহ করবে। RTX 2080 Ti এর একমাত্র ত্রুটি হল সীমিত 11 GB VRAM সাইজ। বড় ব্যাচের মাপের প্রশিক্ষণ মডেলগুলিকে দ্রুত এবং আরও সঠিকভাবে প্রশিক্ষণের অনুমতি দেয়, ব্যবহারকারীর অনেক সময় সাশ্রয় করে। এটি কেবল তখনই সম্ভব যখন আপনার কাছে Quadro GPUs বা TITAN RTX থাকে। অর্ধ-নির্ভুলতা (FP16) ব্যবহার করে মডেলগুলিকে অপর্যাপ্ত VRAM আকার [2] সহ GPU গুলিতে ফিট করতে দেয়। আরও উন্নত ব্যবহারকারীদের জন্য, তবে, টেসলা ভি 100 যেখানে আপনার বিনিয়োগ করা উচিত। এআই, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের জন্য সেরা গ্রাফিক্স কার্ডের জন্য এটিই আমাদের সেরা পছন্দ। এই নিবন্ধের জন্য এটাই সব। আমরা আশা করি আপনি এটি পছন্দ করেছেন। পরবর্তী সময় পর্যন্ত!

তথ্যসূত্র

1. 2020 সালে এআই, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিংয়ের জন্য সেরা জিপিইউ
2. 2020 সালে গভীর শিক্ষার জন্য সেরা জিপিইউ
3. এনভিআইডিআইএ এআই ইনফারেন্স প্ল্যাটফর্ম: ডেটা সেন্টার থেকে নেটওয়ার্কের প্রান্তে এআই পরিষেবার জন্য পারফরম্যান্স এবং দক্ষতায় জায়ান্ট লিপস
4. NVIDIA V100 TENSOR কোর GPU
5. টাইটান আরটিএক্স ডিপ লার্নিং বেঞ্চমার্ক