Uporaba lokalnega GPU za naloge strojnega učenja je lahko učinkovita pod določenimi pogoji. Tu je nekaj pomislekov:
Prednosti lokalnih GPU -jev
- Hitrost in vzporedna obdelava: Lokalni GPU -ji ponujajo velike hitrostne prednosti pred CPU zaradi njihove sposobnosti izvajanja vzporednih izračunov, kar je ključnega pomena za naloge, kot je treniranje globokih nevronskih omrežij [1] [3].-Stroškovno učinkovitost: Čeprav imajo GPU-ji višji vnaprejšnji stroški, so lahko zaradi njihove učinkovitosti in sposobnosti zamenjave več CPU-jev [1] [3].
- Nadzor in prilagoditev: Lokalne nastavitve zagotavljajo popoln nadzor nad konfiguracijami strojne in programske opreme, kar omogoča prilagoditev, prilagojeno posebnim potrebam projekta [6].
Izzivi z lokalnimi GPU
- Omejitve razširljivosti: Lokalni GPU -ji morda niso dovolj razširljivi za zelo velike modele ali nabore podatkov, ki lahko zahtevajo distribucijsko usposabljanje v več GPU -ji ali storitvah v oblaku [3] [6].-Omejitve pomnilnika: Napake v pomnilniku se lahko pojavijo, če pomnilnik GPU ni dovolj za velikost ali nabor podatkov modela, še posebej, če hkrati izvajate več modelov [2].
- Upravljanje virov: Učinkovito upravljanje virov GPU je ključnega pomena, da se izognemo premalo izkoriščanju ali prekomernemu času, kar lahko vpliva na uspešnost in učinkovitost [4] [5].
Kdaj uporabljati lokalne GPU
- Majhni do srednje veliki projekti: Lokalni GPU-ji so primerni za manjše projekte ali v zgodnjih fazah razvoja, kjer je treba stroške zmanjšati [1].- Specifične zahteve: Če imate posebne strojne ali programske zahteve, ki jih ni mogoče enostavno izpolniti v oblačnih okoljih, bi bila morda bolj zaželena lokalna nastavitev.
##, kdaj razmisliti o oblačnih gpusih
- Obsežni projekti: Za velike modele ali nabore podatkov, ki presegajo lokalne zmogljivosti strojne opreme, Cloud GPU-ji ponujajo razširljivost in prilagodljivost [6] [7].
- Prilagodljivost in razširljivost: Storitve v oblaku omogočajo enostaven dostop do različnih konfiguracij GPU brez potrebe po vnaprejšnjih nakupih strojne opreme [6] [7].
Če povzamemo, so lokalni GPU -ji lahko učinkoviti za naloge strojnega učenja, če imate posebne zahteve ali delate na manjših projektih. Vendar pa je za obsežne aplikacije ali kadar skrbi razširljivost, lahko Cloud GPU-ji boljša možnost.
Navedbe:[1] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-cloud
[2] https://www.union.ai/blog-post/gpus-in-mlops-optimizacija-pitfalls-and-upravljanje
[3] https://phoenixnap.com/blog/gpus-for-deep-earning
[4] https://lakefs.io/blog/gpu-utilizacija/
[5] https://www.run.ai/guides/gpu-deep-erning
[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_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/xkvmxe/do_i_need_a_gpu/