Použití místního GPU pro úkoly strojového učení může být za určitých podmínek účinné. Zde jsou některé úvahy:
Výhody místních GPU
- Rychlost a paralelní zpracování: Místní GPU nabízejí oproti CPU značné rychlosti kvůli jejich schopnosti provádět paralelní výpočty, což je zásadní pro úkoly, jako je trénink hlubokých neuronových sítí [1] [3].-Nákladová efektivita: Zatímco GPU mají vyšší předem, mohou být nákladově efektivnější než CPU pro aplikace AI ve velkém měřítku kvůli jejich účinnosti a schopnosti nahradit více CPU [1] [3].
- Řízení a přizpůsobení: Místní nastavení poskytují plnou kontrolu nad konfiguracemi hardwaru a softwaru, což umožňuje přizpůsobení přizpůsobené konkrétním potřebám projektu [6].
Výzvy s místními GPU
- Omezení škálovatelnosti: Místní GPU nemusí být dostatečně škálovatelné pro velmi velké modely nebo datové sady, které mohou vyžadovat distribuované školení napříč více GPU nebo cloudovými službami [3] [6].-Omezení paměti: Pokud paměť GPU nestačí pro velikost modelu nebo datového souboru, může dojít k chybám mimo paměť, zejména při spuštění více modelů současně [2].
- Správa zdrojů: Efektivní správa zdrojů GPU je zásadní, aby se zabránilo nedostatečné využití nebo nadměrné využití, což může ovlivnit výkon a efektivitu [4] [5].
Kdy použít místní GPU
- Malé a střední projekty: Místní GPU jsou vhodné pro menší projekty nebo v raných stádiích vývoje, kde je třeba minimalizovat náklady [1].- Specifické požadavky: Pokud máte konkrétní hardwarové nebo softwarové požadavky, které nelze snadno splnit v cloudových prostředích, může být vhodnější místní nastavení.
Kdy zvážit cloudové gpus
- Rozsáhlé projekty: Pro velké modely nebo datové sady, které překračují místní hardwarové funkce, Cloud GPU nabízejí škálovatelnost a flexibilitu [6] [7].- Flexibilita a škálovatelnost: Cloudové služby poskytují snadný přístup k řadě konfigurací GPU bez nutnosti nákupu hardwaru v počátečních hardwarech [6] [7].
Stručně řečeno, místní GPU mohou být účinné pro úkoly strojového učení, pokud máte specifické požadavky nebo pracujete na menších projektech. Pro rozsáhlé aplikace nebo pokud je však problém škálovatelnost, Cloud GPU může být lepší volbou.
Citace:[1] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-cloud
[2] https://www.union.ai/blog-post/gpus-in-mlops-optimization-Pitfalls-and-Management
[3] https://phoenixnap.com/blog/gpus-for-reep-learning
[4] https://lakefs.io/blog/gpu-utilization/
[5] https://www.run.ai/guides/gpu-deep-learning
[6] https://www.cfauk.org/pi-listing/from-zero-to-hero---a-data-scientists-guide-to-hardware
[7] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/xkvmxe/do_i_need_a_gpu/