Vietinio GPU naudojimas mašininio mokymosi užduotims gali būti veiksminga tam tikromis sąlygomis. Čia yra keletas svarstymų:
Vietinio GPU pranašumai
- Greitis ir lygiagretus apdorojimas: Vietinis GPU suteikia didelius greičio pranašumus, palyginti su CPU, palyginti su jų sugebėjimu atlikti lygiagrečius skaičiavimus, o tai labai svarbu atliekant tokias užduotis kaip giliųjų nervų tinklų mokymas [1] [3].-Ekonominis efektyvumas: nors GPU yra didesnės išankstinės išlaidos, jie gali būti ekonomiškesni nei didelio masto AI programų procesoriai dėl jų efektyvumo ir galimybės pakeisti kelis procesorius [1] [3].
- Valdymas ir pritaikymas: Vietinės sąrankos suteikia visišką aparatinės ir programinės įrangos konfigūracijos valdymą, leidžiantį pritaikyti pritaikytus konkrečiems projekto poreikiams [6].
iššūkiai su vietiniais GPU
- Mastelio apribojimai: Vietiniai GPU gali būti nepakankamai keičiami labai dideliems modeliams ar duomenų rinkiniams, kuriems gali prireikti paskirstytų mokymų per kelias GPU ar debesies paslaugas [3] [6].-Atminties apribojimai: Gali atsirasti už atminties klaidos, jei GPU atminties nepakanka modelio dydžiui ar duomenų rinkiniui, ypač kai vienu metu veikia kelis modelius [2].
- Išteklių valdymas: Efektyvus GPU išteklių valdymas yra labai svarbus siekiant išvengti nepakankamo naudojimo ar pertekliaus, o tai gali turėti įtakos našumui ir efektyvumui [4] [5].
Kada naudoti vietinius GPU
- Maži ir vidutiniai projektai: Vietiniai GPU yra tinkami mažesniems projektams arba ankstyvosiose plėtros etapuose, kur reikia sumažinti išlaidas [1].- Konkretūs reikalavimai: Jei turite konkrečių aparatinės ar programinės įrangos reikalavimų, kurių negalima lengvai patenkinti debesies aplinkoje, gali būti geriau vietinė sąranka.
Kada apsvarstyti „Cloud GPUS“
- Didelio masto projektai: dideliems modeliams ar duomenų rinkiniams, viršijantiems vietines aparatūros galimybes, debesų GPU siūlo mastelį ir lankstumą [6] [7].- Lankstumas ir mastelio keitimas: „Cloud Services“ suteikia lengvai prieigą prie įvairių GPU konfigūracijų, nereikia pirkti išankstinio aparatūros [6] [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad vietinis GPU gali būti veiksmingas atliekant mašininio mokymosi užduotis, jei turite specifinių reikalavimų arba dirbate su mažesniais projektais. Tačiau dėl didelio masto programų arba kai kyla susirūpinimas, debesų GPU gali būti geresnis pasirinkimas.
Citatos:[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-Mandagement
[3] https://phoenixnap.com/blog/gpus-for--leep-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-aero-to-hero---a-data-mokslininkai-guide-to-hardware
]
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/xkvmxe/do_i_need_a_gpu/