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HARDWARE: POURQUOI VOUS DEVRIEZ ENVISAGER DE PASSER SUR DES GPU PROFESSIONNELS
Le GPU, ou carte graphique, est presque indispensable pour l’entraînement des réseaux de neurones, en particulier les réseaux de neurones profonds. Le temps d’entraînement est considérablement plus rapide avec une GPU même modeste par rapport à un CPU. Mais à quel moment considérer passer aux GPU professionnels ? Y a-t-il une énorme différence en termes de vitesse d’entraînement et d’inférence ? Ou d’autres facteurs rendent-ils le passage plus intéressant ?
Dans cet article, nous allons examiner les principales différences entre une carte graphique de consommateur ou une carte graphique professionnelle pour ceux qui débutent dans l’apprentissage automatique/deep learning. Nous allons également examiner les limites liées aux cartes graphiques de consommateur et aux systèmes connexes lorsqu’il s’agit de modèles de deep learning de pointe.
NVIDIA est l’option la plus logique lorsqu’il s’agit de GPU pour l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. Mais comment distinguer les cartes graphiques professionnelles des cartes graphiques de consommateur en termes de spécifications ? NVIDIA possède une gamme de cartes graphiques pour consommateur et une gamme professionnelle, mais il existe également des cartes plus haut de gamme principalement utilisées dans les centres de données, comme l’A100.
Pour mieux comprendre les différences entre les cartes graphiques, nous avons effectué des tests comparatifs entre trois GPU différents. Les résultats nous permettent de mieux comprendre ce qui est important lors de l’achat d’une carte graphique professionnelle.
La question du prix est un obstacle majeur pour acheter des GPU professionnels. Heureusement, certaines entreprises donnent accès à leur matériel pour que les utilisateurs puissent le tester avant de l’acheter. Par exemple, pour les besoins de cet article, nous avons pu accéder à un système professionnel prêté par Exxact. Ce dernier vaut environ 25 000 dollars. Il est important de préciser que disposer d’un système haut de gamme ne se résume pas à avoir simplement la meilleure carte graphique. D’autres composants tels que la RAM système, la carte mère, le processeur, la ventilation, et bien sûr l’alimentation électrique, sont également à prendre en compte.
En conclusion, opter pour une carte graphique professionnelle vous garantit une fiabilité accrue et une vitesse d’entraînement et d’inférence plus rapide. Les GPU professionnels sont également mieux intégrés aux plates-formes TensorFlow et PyTorch. Cependant, il est important de faire attention aux coûts élevés de ces GPU professionnels.
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