Використання локального GPU для завдань машинного навчання може бути ефективним за певних умов. Ось кілька міркувань:
Переваги місцевих графічних процесорів
- Швидкість та паралельна обробка: Місцеві графічні процесори пропонують значні переваги швидкості перед процесорами завдяки їх здатності виконувати паралельні обчислення, що має вирішальне значення для таких завдань, як навчання глибоких нейронних мереж [1] [3].-Ефективність: хоча графічні процесори мають більшу передову вартість, вони можуть бути більш економічними, ніж процесори для масштабних додатків AI через їх ефективність та здатність замінити кілька процесорів [1] [3].
- Контроль та налаштування: локальні налаштування забезпечують повний контроль над апаратними та програмними конфігураціями, що дозволяє налаштувати налаштовані на конкретні потреби проекту [6].
виклики з місцевими графічними процесорами
- Обмеження масштабованості: локальні графічні процесори можуть бути недостатньо масштабованими для дуже великих моделей або наборів даних, які можуть вимагати розподілених тренувань через декілька графічних процесорів або хмарних служб [3] [6].-Обмеження пам'яті: Помилки поза пам’яттю можуть виникати, якщо пам'ять GPU недостатня для розміру моделі або набору даних, особливо при запуску декількох моделей одночасно [2].
- Управління ресурсами: Ефективне управління ресурсами GPU має вирішальне значення для уникнення недостатнього використання або надмірного використання, що може вплинути на ефективність та ефективність [4] [5].
Коли користуватися місцевими графічними процесорами
- Малі та середні проекти: місцеві графічні процесори підходять для менших проектів або на ранніх стадіях розвитку, де витрати потрібно мінімізувати [1].- Конкретні вимоги: Якщо у вас є конкретні апаратні або програмні вимоги, які неможливо легко задовольнити в хмарних середовищах, локальна установка може бути кращою.
Коли розглянути графічні графіки хмар
- Великі проекти: Для великих моделей або наборів даних, що перевищують місцеві апаратні можливості, хмарні графічні процесори пропонують масштабованість та гнучкість [6] [7].- Гнучкість та масштабованість: хмарні послуги забезпечують легкий доступ до різноманітних конфігурацій GPU без необхідності покупки апаратних засобів [6] [7].
Підсумовуючи це, місцеві графічні процесори можуть бути ефективними для завдань машинного навчання, якщо у вас є конкретні вимоги або ви працюєте над меншими проектами. Однак для масштабних додатків або коли масштабованість викликає занепокоєння, хмарні графічні процесори можуть бути кращим варіантом.
Цитати:[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-deep-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-ohero---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/