Sử dụng GPU cục bộ cho các nhiệm vụ học máy có thể có hiệu quả trong một số điều kiện nhất định. Dưới đây là một số cân nhắc:
Ưu điểm của GPU địa phương
- Xử lý tốc độ và song song: GPU địa phương cung cấp các lợi thế tốc độ đáng kể so với CPU do khả năng thực hiện các tính toán song song của chúng, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ như đào tạo mạng lưới thần kinh sâu [1] [3].-Hiệu quả chi phí: Mặc dù GPU có chi phí trả trước cao hơn, chúng có thể hiệu quả hơn về chi phí so với CPU đối với các ứng dụng AI quy mô lớn do hiệu quả của chúng và khả năng thay thế nhiều CPU [1] [3].
- Kiểm soát và tùy chỉnh: Thiết lập cục bộ cung cấp toàn bộ kiểm soát đối với các cấu hình phần cứng và phần mềm, cho phép tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu dự án cụ thể [6].
Thử thách với GPU địa phương
- Giới hạn khả năng mở rộng: GPU cục bộ có thể không đủ khả năng mở rộng cho các mô hình hoặc bộ dữ liệu rất lớn, có thể yêu cầu đào tạo phân tán trên nhiều dịch vụ GPU hoặc đám mây [3] [6].-Các ràng buộc bộ nhớ: Các lỗi ngoài bộ nhớ có thể xảy ra nếu bộ nhớ GPU không đủ cho kích thước mô hình hoặc bộ dữ liệu, đặc biệt là khi chạy nhiều mô hình đồng thời [2].
- Quản lý tài nguyên: Quản lý hiệu quả các tài nguyên GPU là rất quan trọng để tránh sử dụng quá mức hoặc sử dụng quá mức, có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và hiệu quả [4] [5].
Khi nào nên sử dụng GPU địa phương
- Các dự án nhỏ đến trung bình: GPU địa phương phù hợp cho các dự án nhỏ hơn hoặc trong giai đoạn đầu phát triển, nơi chi phí cần được giảm thiểu [1].- Yêu cầu cụ thể: Nếu bạn có các yêu cầu phần cứng hoặc phần mềm cụ thể không thể dễ dàng đáp ứng trong môi trường đám mây, một thiết lập cục bộ có thể thích hợp hơn.
Khi nào nên xem xét GPU đám mây
- Các dự án quy mô lớn: Đối với các mô hình hoặc bộ dữ liệu lớn vượt quá khả năng phần cứng cục bộ, GPU Cloud cung cấp khả năng mở rộng và tính linh hoạt [6] [7].- Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Dịch vụ đám mây cung cấp quyền truy cập dễ dàng vào nhiều cấu hình GPU mà không cần mua phần cứng trả trước [6] [7].
Tóm lại, GPU địa phương có thể có hiệu quả đối với các nhiệm vụ học máy nếu bạn có các yêu cầu cụ thể hoặc đang làm việc trên các dự án nhỏ hơn. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng quy mô lớn hoặc khi khả năng mở rộng là mối quan tâm, GPU Cloud có thể là một lựa chọn tốt hơn.
Trích dẫn:[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-hero---a-data-scientists-guide-to-hardware
.
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/act