Nvidia videokaarten voor machine learning
Introductie
Nvidia videokaarten zijn een populaire keuze voor machine learning, vooral voor deep learning. Dit komt doordat deze videokaarten zijn ontworpen met behulp van speciale hardware-acceleratie, wat betekent dat ze berekeningen sneller kunnen uitvoeren dan een standaard CPU (Central Processing Unit). Hierdoor zijn ze in staat om complexe machine learning modellen snel te trainen en te implementeren.
Prijzen
Bekijk prijzen van Nvidia videokaarten op:
Wat is Nvidia en wat doet het bedrijf?
Nvidia is een Amerikaans bedrijf dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van grafische processoren en hardware voor de computerindustrie. Het bedrijf is vooral bekend vanwege zijn grafische kaarten, die veel gebruikt worden voor het afbeelden van grafische elementen in computerspellen.
In recente jaren is Nvidia zich echter steeds meer bezig gaan houden met de ontwikkeling van hardware en software voor deep learning, een subveld van kunstmatige intelligentie dat zich bezighoudt met het ontwikkelen van zelflerende computernetwerken (“neural networks”). De hardware en software van Nvidia wordt veel gebruikt voor het trainen van grote, complexe neurale netwerken, vooral voor taken zoals het herkennen van objecten in afbeeldingen en het vertalen van teksten van de ene taal naar de andere.
Waarom Nvidia videokaarten voor machine learning
Er zijn een aantal redenen waarom Nvidia videokaarten populair zijn hiervoor:
Snelheid
Nvidia videokaarten zijn ontworpen met behulp van speciale hardware-acceleratie, wat betekent dat ze berekeningen sneller kunnen uitvoeren dan een standaard CPU. Dit is belangrijk voor machine learning, omdat het trainen van modellen vaak tijdrovend is. Met Nvidia kaarten kunnen modellen sneller worden getraind.
Mogelijkheid tot parallelle verwerking
Nvidia videokaarten kunnen berekeningen parallel uitvoeren, wat betekent dat ze meerdere berekeningen tegelijk kunnen uitvoeren. Dit kan handig zijn bij het trainen van modellen omdat het de tijd kan verkorten die nodig is om het model te trainen.
Breed scala aan toepassingen
Nvidia videokaarten kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen, waaronder deep learning, beeldherkenning, taalverwerking, optical character recognition, spraakherkenning, alsmede gaming. Dit betekent dat ze veelzijdig zijn en voor verschillende doeleinden kunnen worden gebruikt.
Groeiende gemeenschap van gebruikers
Tenslotte heeft Nvidia ook een actieve en groeiende gemeenschap van ontwikkelaars en wetenschappers die gebruikmaken van zijn hardware en software voor deep learning. Dit maakt het voor mensen die willen werken met deep learning makkelijker om hulp te krijgen en te leren van anderen die bekend zijn met het gebruik van Nvidia-producten.
Gebruik van de videokaart: fysiek en in de cloud
Er zijn verschillende manieren waarop Nvidia videokaarten kunnen worden gebruikt voor machine learning.
Gebruik van eigen videokaart in desktop of laptop
Een van de manieren om Nvidia videokaarten te gebruiken is als je zelf er 1 hebt in je laptop of desktop. Voor het uitvoeren van machine learning modellen kan dan gebruik gemaakt worden van software zoals TensorFlow of PyTorch, die zijn geoptimaliseerd voor het gebruik van Nvidia videokaarten.
Gebruik van Nvidia GPU Cloud (NGC)
Nvidia biedt ook een service genaamd Nvidia GPU Cloud (NGC), waarmee gebruikers toegang kunnen krijgen tot videokaarten in de cloud. NGC biedt een breed scala aan machine learning-tools en -frameworks, waaronder TensorFlow, PyTorch en MXNet, die zijn geoptimaliseerd voor het gebruik van Nvidia videokaarten.
Om Nvidia GPU Cloud te gebruiken, moet je eerst een account aanmaken op de website van Nvidia. Dit is gratis, maar je moet wel enkele persoonlijke gegevens opgeven, zoals je naam en e-mailadres.
Als je een account hebt aangemaakt, kun je inloggen op de NGC-website en toegang krijgen tot de verschillende software-applicaties en -tools die beschikbaar zijn. Je kunt ook toegang krijgen tot de NGC-catalogus, waar je een overzicht kunt vinden van alle beschikbare software en hulpmiddelen, inclusief documentatie en gebruikershandleidingen.
Gebruik van cloud computing diensten anders dan Nvidia zelf
In plaats van videokaarten direct te gebruiken, kunnen ze ook worden gebruikt via cloud computing-services zoals Amazon Web Services (AWS) of Microsoft Azure. Deze services bieden virtuele machines met Nvidia videokaarten waaron specifieke kaarten zoals Tesla die in consumenten laptops en desktops vaak niet beschikbaar zijn.
Welke soorten videokaarten zijn geschikt voor machine learning?
Er zijn verschillende soorten Nvidia videokaarten die gebruikt kunnen worden, waaronder:
GeForce
De GeForce videokaarten zijn bedoeld voor gaming en andere consumententoepassingen. Ze zijn over het algemeen minder krachtig dan de professionele videokaarten, maar kunnen nog steeds worden gebruikt voor machine learning-doeleinden.
Quadro
De Quadro videokaarten zijn professionele videokaarten die zijn ontworpen voor werkstations en andere professionele toepassingen. Ze zijn krachtiger dan de GeForce videokaarten en kunnen daarom beter worden gebruikt voor machine learning-doeleinden.
Tesla
De Tesla videokaarten zijn professionele videokaarten die zijn ontworpen voor hoogwaardige, dataintensieve toepassingen, waaronder machine learning. Ze zijn de krachtigste videokaarten van Nvidia en worden vaak gebruikt voor het trainen van complexe machine learning modellen.
Populaire Nvidia kaarten
Nvidia heeft een breed aanbod aan graphics processing units (GPU’s) die geschikt zijn voor machine learning. Hier volgen enkele voorbeelden van populaire Nvidia kaarten die vaak worden gebruikt voor machine learning-toepassingen:
NVIDIA RTX A4000: deze GPU is uitgerust met 16 GB GDDR6-geheugen en is geschikt voor middelmatige tot zware toepassingen. De meeste huidige gangbare modellen kunnen hierop getraind worden.
NVIDIA RTX A6000: deze professionele GPU is uitgerust met 48 GB GDDR6-geheugen en is geschikt voor zeer zware machine learning-workloads.
NVIDIA A30: deze GPU is ontworpen voor datacenter-toepassingen en heeft 12 GB GDDR6-geheugen. Hij is geschikt voor machine learning-trainingen en -inference.
NVIDIA A100: deze professionele GPU is uitgerust met 40 GB HBM2-geheugen en is geschikt voor zware machine learning-workloads, waaronder real-time analytics en deep learning-trainingen.
NVIDIA T4: deze GPU is geschikt voor machine learning-inference en heeft 16 GB GDDR6-geheugen. Hij is speciaal ontworpen voor cloud- en datacenter-omgevingen.
CUDA software
CUDA (Compute Unified Device Architecture) is een softwareplatform en programming model van Nvidia dat is ontworpen om parallelle berekeningen te vergemakkelijken op videokaarten. CUDA maakt het mogelijk om machine learning-algoritmen te implementeren op videokaarten, wat de snelheid kan verhogen en de prestaties kan verbeteren.
Om gebruik te maken van CUDA, moeten gebruikers een CUDA-compatibele videokaart hebben, zoals een Nvidia GeForce, Quadro of Tesla videokaart. Ze moeten ook de CUDA-toolkit installeren, die beschikbaar is voor verschillende besturingssystemen, waaronder Windows, Linux en MacOS.
CUDA is dus een technologie van Nvidia die wordt gebruikt om parallelle berekeningen te vergemakkelijken op videokaarten en die specifiek is geoptimaliseerd voor het gebruik van Nvidia videokaarten. Het is een belangrijk onderdeel van het gebruik van Nvidia videokaarten voor machine learning, omdat het ervoor zorgt dat machine learning-algoritmen efficiënt kunnen worden geïmplementeerd op de hardware van de videokaart. Voor meer inzicht in de prestaties van Nvidia’s CUDA-compatible videokaarten, bekijk onze gedetailleerde bespreking van de Nvidia RTX A4000.
Kaarten met een hoog aantal CUDA cores zijn:
Nvidia GeForce RTX 4090 / RTX 3090: Deze 3090 heeft 10496 CUDA-cores en is een van de krachtigste consumenten GPUs op de markt. Hij kan gebruikt worden voor zware deep learning taken. De opvolger hiervan is de 4090.
Nvidia Tesla V100: Deze GPU heeft 5120 CUDA-cores en is ontworpen voor professioneel gebruik in datacenters. Hij kan deep learning berekeningen uitvoeren op grote datasets en kan veel matrices in het geheugen opslaan.
Nvidia Quadro P6000: Deze GPU heeft 2560 CUDA-cores en is eveneens ontworpen voor professioneel gebruik in workstations.
Waarom Radeon videokaarten minder gebruikt worden voor machine learning
Radeon videokaarten zijn videokaarten van het bedrijf AMD (Advanced Micro Devices). Ze zijn niet zo populair voor machine learning als Nvidia videokaarten, hoewel ze wel kunnen worden gebruikt voor dit doel.
Er zijn enkele redenen waarom Radeon videokaarten minder gebruikt worden voor machine learning:
Minder geoptimaliseerd
Nvidia videokaarten zijn specifiek ontworpen voor parallelle berekeningen en zijn daarom beter geoptimaliseerd voor machine learning-toepassingen. Radeon videokaarten zijn meer gericht op gaming en andere consumententoepassingen en zijn daarom minder geschikt voor machine learning.
Minder breed scala aan tools en software frameworks
Er zijn een aantal machine learning software frameworks die specifiek zijn geoptimaliseerd voor het gebruik van Nvidia videokaarten, zoals TensorFlow en PyTorch. Hoewel er wel manieren zijn om deze tools te gebruiken met Radeon videokaarten, is dit minder gebruikelijk en kunnen de prestaties soms lager zijn.
Minder populariteit in de industrie
Nvidia is de marktleider op het gebied van videokaarten voor machine learning en heeft daarom een grotere installatiebasis en bredere ondersteuning in de industrie. Dit kan een reden zijn waarom Radeon videokaarten minder gebruikelijk zijn voor machine learning.
Conclusie
Nvidia videokaarten zijn een populaire keuze voor het uitvoeren van machine learning modellen, vooral voor deep learning. Ze zijn snel, kunnen berekeningen parallel uitvoeren en zijn veelzijdig. Ze kunnen worden gebruikt door direct gebruik te maken van videokaarten, via cloud computing-services of met behulp van Nvidia GPU Cloud. Er zijn verschillende soorten Nvidia videokaarten beschikbaar, waaronder GeForce, Quadro en Tesla, die allemaal geschikt zijn voor machine learning-doeleinden, hoewel sommige meer geschikt zijn dan andere afhankelijk van de vereiste prestaties. CUDA is de meest gebruikte software hierin.