การใช้ GPU ในท้องถิ่นสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องสามารถมีประสิทธิภาพภายใต้เงื่อนไขบางประการ นี่คือข้อควรพิจารณาบางประการ:
ข้อดีของ GPU ในท้องถิ่น
- ความเร็วและการประมวลผลแบบขนาน: GPU ในท้องถิ่นมีข้อได้เปรียบความเร็วอย่างมีนัยสำคัญมากกว่าซีพียูเนื่องจากความสามารถในการคำนวณแบบขนานซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงานเช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาทลึก [1] [3]-ต้นทุน-คุ้มค่า: ในขณะที่ GPU มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าสูงกว่าพวกเขาสามารถประหยัดต้นทุนได้มากกว่า CPU สำหรับแอปพลิเคชัน AI ขนาดใหญ่เนื่องจากประสิทธิภาพและความสามารถในการแทนที่ CPU หลายตัว [1] [3]
- การควบคุมและการปรับแต่ง: การตั้งค่าในท้องถิ่นให้การควบคุมอย่างเต็มที่กับการกำหนดค่าฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ทำให้สามารถปรับแต่งได้ตามความต้องการของโครงการเฉพาะ [6]
ความท้าทายกับ GPU ในท้องถิ่น
- ข้อ จำกัด ความสามารถในการปรับขนาด: GPU ในท้องถิ่นอาจไม่สามารถปรับขนาดได้เพียงพอสำหรับรุ่นหรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่มากซึ่งอาจต้องมีการฝึกอบรมแบบกระจายใน GPU หรือบริการคลาวด์หลายรายการ [3] [6]-ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ: ข้อผิดพลาดนอกหน่วยความจำสามารถเกิดขึ้นได้หากหน่วยความจำ GPU ไม่เพียงพอสำหรับขนาดหรือชุดข้อมูลโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้หลายรุ่นพร้อมกัน [2]
- การจัดการทรัพยากร: การจัดการที่มีประสิทธิภาพของทรัพยากร GPU เป็นสิ่งสำคัญในการหลีกเลี่ยงการใช้งานต่ำเกินไปหรือการใช้งานมากเกินไปซึ่งสามารถส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ [4] [5]
เมื่อใดควรใช้ GPU ในท้องถิ่น
- โครงการขนาดเล็กถึงขนาดกลาง: GPU ในท้องถิ่นเหมาะสำหรับโครงการขนาดเล็กหรือในช่วงระยะแรกของการพัฒนาที่ต้องลดต้นทุน [1]- ข้อกำหนดเฉพาะ: หากคุณมีฮาร์ดแวร์หรือข้อกำหนดเฉพาะของซอฟต์แวร์ที่ไม่สามารถตอบสนองได้อย่างง่ายดายในสภาพแวดล้อมคลาวด์การตั้งค่าในท้องถิ่นอาจดีกว่า
เมื่อใดควรพิจารณา GPU บนคลาวด์
- โครงการขนาดใหญ่: สำหรับรุ่นขนาดใหญ่หรือชุดข้อมูลที่เกินความสามารถของฮาร์ดแวร์ในท้องถิ่น GPU คลาวด์มีความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น [6] [7]- ความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น: บริการคลาวด์ช่วยให้เข้าถึงการกำหนดค่า GPU ที่หลากหลายได้อย่างง่ายดายโดยไม่จำเป็นต้องซื้อฮาร์ดแวร์ล่วงหน้า [6] [7]
โดยสรุป GPU ในท้องถิ่นสามารถมีประสิทธิภาพสำหรับงานการเรียนรู้ของเครื่องหากคุณมีข้อกำหนดเฉพาะหรือกำลังทำงานในโครงการขนาดเล็ก อย่างไรก็ตามสำหรับแอพพลิเคชั่นขนาดใหญ่หรือเมื่อความสามารถในการปรับขนาดเป็นข้อกังวล GPU คลาวด์อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า
การอ้างอิง:[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
[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/