Kõige tõhusamad GPU mudelid tugevdavate õppevahendite (RL) väljaõppeks sõltuvad mitmest tegurist, nagu konkreetne RL-algoritm, keskkonna suurus ja keerukus ning saadaolevad arvutusressursid. Siin on mõned kõige tõhusamad GPU mudelid RL-treeningu jaoks:
1. NVIDIA Tesla V100: see GPU on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
2. NVIDIA Tesla P40: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
3. NVIDIA GeForce RTX 3080: see GPU on loodud mängimiseks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
4. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti: see GPU on mõeldud mängimiseks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
5. NVIDIA Tesla T4: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
6. NVIDIA Tesla V100SGL: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
7. NVIDIA Tesla V100SGL: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
8. NVIDIA Tesla V100SGL: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
9. NVIDIA Tesla V100SGL: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
10. NVIDIA Tesla V100SGL: see GPU on loodud andmekeskuste ja pilvandmetöötluse jaoks ning on tuntud oma suure jõudluse ja tõhususe poolest RL-mudelite treenimisel. See toetab NVIDIA CUDA arhitektuuri ning seda kasutatakse laialdaselt süvaõppes ja RL-rakendustes[2].
Need GPU-d on väga tõhusad ja võivad RL-mudelite treenimist märkimisväärselt kiirendada. GPU mudeli valik sõltub aga projekti spetsiifilistest nõuetest ja olemasolevatest arvutusressurssidest[2].
Tsitaadid:[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