深度学习：GPU显卡选型攻略

深度学习GPU显卡选型攻略
随着人工智能和深度学习领域的快速发展，选择一款适合的GPU显卡对于深度学习研究者和技术人员来说变得越来越重要。本文将介绍深度学习GPU显卡选型的关键因素，包括计算能力、内存大小、存储速度和兼容性等，帮助您轻松选购适合自己的深度学习硬件。

1. 计算能力
   GPU显卡的计算能力是深度学习研究与开发的关键因素。在选择GPU显卡时，需要关注其计算能力和CUDA核心数量。CUDA核心是NVIDIA GPU显卡上用于并行计算的单核处理器。一般来说，CUDA核心数量越多，GPU显卡的计算能力越强。
   在所有NVIDIA GPU系列中，Tesla系列主要针对计算和深度学习应用，因此更适合科研人员和深度学习从业者使用。例如，Tesla V100 GPU显卡拥有640个CUDA核心，同时搭配1.37 teraflops的双精度浮点计算能力，是当前性能最强劲的GPU显卡之一。
   此外，对于较小的计算任务或模型训练，还可以选择Quadro系列或GeForce系列等民用显卡。例如，Quadro RTX 6000拥有4608个CUDA核心和16.3 teraflops的单精度计算能力，适用于专业图形渲染和深度学习模型训练等任务。
2. 内存大小
   深度学习模型的训练通常需要大量的内存。在选择GPU显卡时，需要关注其内存大小和带宽。例如，Tesla V100 GPU显卡搭配1.75GB GDDR5X显存，其带宽高达900GB/s。然而，对于大型深度学习模型训练，可能需要更大的内存和带宽支持。
   为了满足大型深度学习模型训练的需求，NVIDIA推出了基于HBM2（High-Bandwidth Memory）显存的Tesla P100 GPU显卡。它搭配了16GB HBM2显存，总带宽高达480GB/s。此外，还有基于HBM2显存的Tesla V100 GPU显卡，搭配了32GB HBM2显存和640GB/s带宽。
   对于一般的研究人员和技术人员来说，选择搭载GDDR6显存的GPU显卡可以满足大多数深度学习模型的训练需求。例如，NVIDIA RTX 2080 Ti GPU显卡搭载了11GB GDDR6显存，带宽高达484GB/s。
3. 存储速度
   在深度学习模型训练过程中，数据存储速度也是影响训练效率的关键因素之一。为了提高数据存储速度，NVIDIA推出了基于NVMe SSD的Tesla V100 GPU显卡。它采用了全新的PCIe 4.0 x8接口，使得数据传输速度更快。同时，Tesla V100 GPU显卡还支持傲腾（Optane）内存技术，可以加速数据读取速度。
   另外，为了满足大数据量的存储需求，可以考虑使用大容量NVMe SSD作为训练数据的存储设备。例如，美光665采用高耐用度的QLC颗粒、美光在Intermezzo项目中展示的三D堆叠封装技术以及独家的封装接口设计，为人工智能和深度学习应用提供了优化的存储解决方案。采用1TB Intermezzo颗粒+96层QLC的TLC颗粒堆叠方案，不仅能够在读写速度、耐久性以及可靠性之间取得平衡，还能够在单位面积内实现更高的存储密度。采用TLC颗粒堆叠方案的SSD能够提供更长的寿命和更稳定的读写性能。同时支持多级数据缓冲技术、智能SLC缓存技术、LDPC纠错技术以及模拟分析技术等先进技术，可大幅提高数据传输稳定性与耐久性，能够充分满足深度学习领域的数据存储需求。