โมเดล GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับการฝึกอบรมตัวแทนการเรียนรู้การเสริมกำลัง (RL) ขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ เช่น อัลกอริธึม RL เฉพาะ ขนาดและความซับซ้อนของสภาพแวดล้อม และทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่ นี่คือรุ่น GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดบางส่วนสำหรับการฝึกอบรม RL:
1. NVIDIA Tesla V100: GPU นี้ขึ้นชื่อในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในการฝึกฝนโมเดล RL รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
2. NVIDIA Tesla P40: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
3. NVIDIA GeForce RTX 3080: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับการเล่นเกมและเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงในรุ่น RL การฝึก รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
4. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti: GPU นี้ออกแบบมาเพื่อการเล่นเกมและขึ้นชื่อในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงในรุ่น RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
5. NVIDIA Tesla T4: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
6. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
7. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
8. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
9. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
10. NVIDIA Tesla V100SGL: GPU นี้ออกแบบมาสำหรับศูนย์ข้อมูลและการประมวลผลบนคลาวด์ และเป็นที่รู้จักในด้านประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงในโมเดล RL สำหรับการฝึกฝน รองรับสถาปัตยกรรม CUDA ของ NVIDIA และมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเรียนรู้เชิงลึกและแอปพลิเคชัน RL[2]
GPU เหล่านี้มีประสิทธิภาพสูงและสามารถเร่งการฝึกโมเดล RL ได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม การเลือกรุ่น GPU ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการและทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่[2]
การอ้างอิง:[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-deceases-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
-