Model GPU paling efisien untuk agen pembelajaran penguatan (RL) pelatihan bergantung pada beberapa faktor seperti algoritme RL spesifik, ukuran dan kompleksitas lingkungan, serta sumber daya komputasi yang tersedia. Berikut beberapa model GPU paling efisien untuk pelatihan RL:
1. NVIDIA Tesla V100: GPU ini terkenal dengan performa dan efisiensinya yang tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
2. NVIDIA Tesla P40: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
3. NVIDIA GeForce RTX 3080: GPU ini dirancang untuk bermain game dan dikenal dengan performa tinggi serta efisiensinya dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
4. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti: GPU ini dirancang untuk bermain game dan dikenal dengan performa tinggi serta efisiensinya dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
5. NVIDIA Tesla T4: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
6. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
7. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
8. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
9. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
10. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU ini dirancang untuk pusat data dan komputasi awan serta dikenal dengan performa dan efisiensi tinggi dalam melatih model RL. Ini mendukung arsitektur CUDA NVIDIA dan banyak digunakan dalam pembelajaran mendalam dan aplikasi RL[2].
GPU ini sangat efisien dan dapat mempercepat pelatihan model RL secara signifikan. Namun, pilihan model GPU bergantung pada kebutuhan spesifik proyek dan sumber daya komputasi yang tersedia[2].
Kutipan:[1] https://stackoverflow.com/questions/61709853/optimising-gpu-use-for-keras-model-training
[2] https://blog.salesforceairesearch.com/warpdrive-fast-rl-on-a-gpu/
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/103100/does-gpu-decreases-training-time-for-on-policy-rl
[4] https://arxiv.org/html/2404.03336v1
[5] https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-agents-using-parallel-computing-and-gpu.html