نئے مسائل پر گہری سیکھنے کو لاگو کرنے کے لیے ضروری مہارتوں کو تیار کرنے کے لیے تجربہ بہت ضروری ہے۔ ایک تیز GPU کا مطلب ہے فوری تجربے کے ذریعے عملی تجربے میں تیزی سے فائدہ اٹھانا۔ GPU میں متوازی حساب سے نمٹنے کے لیے ایک سے زیادہ کور ہوتے ہیں۔ وہ آسانی سے اس معلومات کو منظم کرنے کے لیے وسیع میموری بینڈوتھ کو بھی شامل کرتے ہیں۔
| ڈیپ لرننگ کے لیے بہترین گرافکس کارڈ کے لیے ہمارا اولین تجویز کردہ انتخاب Nvidia Geforce RTX 2080 فاؤنڈرز ایڈیشن ہے۔ اسے اب ایمیزون پر $ 1،940 USD میں خریدیں۔ |
 |
اس کو ذہن میں رکھتے ہوئے ، ہم اس سوال کا جواب تلاش کرتے ہیں ، AI ، مشین لرننگ اور گہری سیکھنے کے لیے بہترین گرافکس کارڈ کیا ہے؟ فی الحال 2021 میں دستیاب کئی گرافکس کارڈز کا جائزہ لے کر۔ کارڈز کا جائزہ لیا گیا:
- اے ایم ڈی آر ایکس ویگا 64۔
- NVIDIA Tesla V100
- Nvidia Quadro RTX 8000
- GeForce RTX 2080 Ti۔
- NVIDIA ٹائٹن RTX
ذیل میں نتائج ہیں:
AMD RX ویگا 64۔
ریڈون آر ایکس ویگا 64۔
خصوصیات
- ریلیز کی تاریخ: 14 اگست ، 2017۔
- ویگا آرکیٹیکچر
- پی سی آئی ایکسپریس انٹرفیس
- گھڑی کی رفتار: 1247 میگاہرٹز
- سٹریم پروسیسرز: 4096
- وی آر اے ایم: 8 جی بی
- میموری بینڈوتھ: 484 GB/s۔
جائزہ لیں۔
اگر آپ NVIDIA GPUs کو پسند نہیں کرتے ، یا آپ کا بجٹ آپ کو گرافکس کارڈ پر $ 500 سے اوپر خرچ کرنے کی اجازت نہیں دیتا ہے ، تو AMD کے پاس ایک سمارٹ متبادل ہے۔ ایک مناسب مقدار میں رام ، ایک تیز میموری بینڈوتھ ، اور کافی سٹریم پروسیسرز سے زیادہ ، AMD کے RS Vega 64 کو نظر انداز کرنا بہت مشکل ہے۔
ویگا فن تعمیر پچھلے RX کارڈز سے اپ گریڈ ہے۔ کارکردگی کے لحاظ سے ، یہ ماڈل GeForce RTX 1080 Ti کے قریب ہے ، کیونکہ ان دونوں ماڈلز میں ایک جیسا VRAM ہے۔ مزید یہ کہ ، ویگا مقامی نصف صحت سے متعلق (FP16) کی حمایت کرتا ہے۔ ROCm اور TensorFlow کام کرتے ہیں ، لیکن سافٹ ویئر اتنا پختہ نہیں ہے جتنا NVIDIA گرافکس کارڈ میں۔
سب کچھ ، ویگا 64 گہری سیکھنے اور AI کے لیے ایک مہذب GPU ہے۔ اس ماڈل کی قیمت $ 500 USD سے بھی کم ہے اور یہ کام شروع کرنے والوں کے لیے کیا جاتا ہے۔ تاہم ، پیشہ ورانہ ایپلی کیشنز کے لیے ، ہم NVIDIA کارڈ کا انتخاب کرنے کی سفارش کرتے ہیں۔
AMD RX Vega 64 تفصیلات: ایمیزون۔
NVIDIA Tesla V100
ٹیسلا وی 100۔
خصوصیات:
- ریلیز کی تاریخ: 7 دسمبر ، 2017۔
- NVIDIA وولٹا فن تعمیر
- PCI-E انٹرفیس
- 112 TFLOPS ٹینسر کارکردگی۔
- 640 ٹینسر رنگ
- 5120 NVIDIA CUDA® رنگ۔
- وی آر اے ایم: 16 جی بی
- میموری بینڈوتھ: 900 GB/s
- کمپیوٹ API: CUDA ، DirectCompute ، OpenCL ™ ، OpenACC®۔
جائزہ:
این وی آئی ڈی آئی اے ٹیسلا وی 100 اے ، مشین لرننگ ، اور گہری سیکھنے کے لئے ایک بہترین گرافکس کارڈ ہے۔ یہ کارڈ مکمل طور پر آپٹمائزڈ ہے اور اس سامان سے بھرا ہوا ہے جو اس مقصد کے لیے درکار ہے۔
ٹیسلا وی 100 16 جی بی اور 32 جی بی میموری کنفیگریشن میں آتا ہے۔ بہت زیادہ وی آر اے ایم ، اے آئی ایکسلریشن ، ہائی میموری بینڈوڈتھ ، اور گہری سیکھنے کے لیے خصوصی ٹینسر کور کے ساتھ ، آپ یقین کر سکتے ہیں کہ آپ کا ہر ٹریننگ ماڈل آسانی سے چلے گا - اور کم وقت میں۔ خاص طور پر ، Tesla V100 تربیت اور اندازہ [3] دونوں کے لیے 125TFLOPS گہری سیکھنے کی کارکردگی فراہم کر سکتا ہے ، جو NVIDIA کے وولٹا فن تعمیر سے ممکن ہوا۔
NVIDIA Tesla V100 تفصیلات: ایمیزون۔ ، ( 1۔ )
Nvidia Quadro RTX 8000
Nvidia Quadro Rtx 8000
خصوصیات:
- ریلیز کی تاریخ: اگست 2018۔
- ٹورنگ فن تعمیر۔
- 576 ٹینسر رنگ
- CUDA رنگ: 4،608۔
- وی آر اے ایم: 48 جی بی
- میموری بینڈوتھ: 672 GB/s۔
- 16.3 ٹی ایف ایل او پی ایس۔
- سسٹم انٹرفیس: PCI-Express
جائزہ:
خاص طور پر ڈیپ لرننگ میٹرکس ریاضی اور حساب کے لیے بنایا گیا ، کواڈرو RTX 8000 ایک ٹاپ آف دی لائن گرافکس کارڈ ہے۔ چونکہ یہ کارڈ بڑی VRAM صلاحیت (48 GB) کے ساتھ آتا ہے ، اس ماڈل کو اضافی بڑے کمپیوٹیشنل ماڈلز کی تحقیق کے لیے تجویز کیا جاتا ہے۔ جب NVLink کے ساتھ جوڑی میں استعمال کیا جاتا ہے تو ، صلاحیت کو 96 GB VRAM تک بڑھایا جا سکتا ہے۔ جو بہت ہے!
بہتر کام کے بہاؤ کے لیے 72 RT اور 576 ٹینسر کور کا مجموعہ 130 TFLOPS سے زیادہ کارکردگی کا باعث بنتا ہے۔ ہماری فہرست کے سب سے مہنگے گرافکس کارڈ کے مقابلے میں - ٹیسلا وی 100 - یہ ماڈل ممکنہ طور پر 50 فیصد زیادہ میموری پیش کرتا ہے اور پھر بھی کم لاگت کا انتظام کرتا ہے۔ یہاں تک کہ انسٹال شدہ میموری پر ، یہ ماڈل غیر معمولی کارکردگی رکھتا ہے جبکہ ایک ہی GPU پر بڑے بیچ سائز کے ساتھ کام کرتا ہے۔
ایک بار پھر ، ٹیسلا وی 100 کی طرح ، یہ ماڈل صرف آپ کی قیمت کی حد تک محدود ہے۔ اس نے کہا ، اگر آپ مستقبل میں اور اعلی معیار کی کمپیوٹنگ میں سرمایہ کاری کرنا چاہتے ہیں تو RTX 8000 حاصل کریں۔ کون جانتا ہے ، آپ AI پر تحقیق کی قیادت کر سکتے ہیں۔ ٹیسلا V100 ٹورنگ فن تعمیر پر مبنی ہے جہاں V100 وولٹا فن تعمیر پر مبنی ہے ، لہذا Nvidia Quadro RTX 8000 کو V100 سے قدرے زیادہ جدید اور قدرے زیادہ طاقتور سمجھا جا سکتا ہے۔
Nvidia Quadro RTX 8000 تفصیلات: ایمیزون۔
GeForce RTX 2080 Ti۔
جیفورس آر ٹی ایکس 2080 بانی ایڈیشن۔
خصوصیات:
- ریلیز کی تاریخ: 20 ستمبر 2018
- ٹورنگ جی پی یو فن تعمیر اور آر ٹی ایکس پلیٹ فارم۔
- گھڑی کی رفتار: 1350 میگاہرٹز
- CUDA رنگ: 4352۔
- 11 GB اگلی نسل ، انتہائی تیز GDDR6 میموری۔
- میموری بینڈوتھ: 616 GB/s۔
- پاور: 260W
جائزہ:
GeForce RTX 2080 Ti بڑے پیمانے پر تربیتی ترقی کے بجائے چھوٹے پیمانے پر ماڈلنگ کے کام کے بوجھ کے لیے ایک بجٹ آپشن مثالی ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ اس میں چھوٹی GPU میموری فی کارڈ (صرف 11 GB) ہے۔ کچھ جدید این ایل پی ماڈلز کو تربیت دیتے وقت اس ماڈل کی حدود زیادہ واضح ہو جاتی ہیں۔ تاہم ، اس کا مطلب یہ نہیں ہے کہ یہ کارڈ مقابلہ نہیں کر سکتا۔ RTX 2080 پر بنانے والا ڈیزائن دور دراز نظام کی تشکیل کی اجازت دیتا ہے - ایک ہی ورک سٹیشن میں چار GPU تک۔ اس کے علاوہ ، یہ ماڈل عصبی نیٹ ورک کو 80 فیصد ٹیسلا وی 100 کی رفتار سے تربیت دیتا ہے۔ LambdaLabs کی گہری سیکھنے کی کارکردگی کے معیارات کے مطابق ، جب Tesla V100 کے مقابلے میں RTX 2080 FP2 کی رفتار 73٪ اور FP16 کی رفتار 55٪ ہے۔
دریں اثنا ، اس ماڈل کی قیمت ٹیسلا V100 سے تقریبا 7 7 گنا کم ہے۔ قیمت اور کارکردگی دونوں کے نقطہ نظر سے ، GeForce RTX 2080 Ti گہری سیکھنے اور AI کی ترقی کے لیے ایک عظیم GPU ہے۔
GeForce RTX 2080 Ti تفصیلات: ایمیزون۔
NVIDIA ٹائٹن RTX
NVIDIA ٹائٹن RTX گرافکس۔
خصوصیات:
- ریلیز کی تاریخ: 18 دسمبر 2018
- NVIDIA Turing ™ AI کے لیے ڈیزائن کیا گیا فن تعمیر۔
- AI ایکسلریشن کے لیے 576 ٹینسر کور۔
- گہری سیکھنے کی تربیت کے لیے 130 ٹیرا فلوپس (TFLOPS)۔
- CUDA رنگ: 4608۔
- وی آر اے ایم: 24 جی بی
- میموری بینڈوتھ: 672 GB/s۔
- تجویز کردہ پاور سپلائی 650 واٹ۔
جائزہ:
NVIDIA Titan RTX ایک اور درمیانی فاصلے کا GPU ہے جو پیچیدہ گہری سیکھنے کی کارروائیوں کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ اس ماڈل کا 24 جی بی وی آر اے ایم بیچ کے بیشتر سائز کے ساتھ کام کرنے کے لیے کافی ہے۔ اگر آپ بڑے ماڈلز کو تربیت دینا چاہتے ہیں ، تاہم ، اس کارڈ کو NVLink پل کے ساتھ جوڑیں تاکہ مؤثر طریقے سے 48 GB VRAM ہو۔ یہ رقم بڑے ٹرانسفارمر این ایل پی ماڈلز کے لیے بھی کافی ہوگی۔ مزید یہ کہ ٹائٹن RTX ماڈلز کے لیے مکمل شرح مخلوط صحت سے متعلق تربیت کی اجازت دیتا ہے (یعنی FP 16 جمع کرنے کے ساتھ FP 16)۔ نتیجے کے طور پر ، یہ ماڈل آپریشنوں میں تقریبا 15 سے 20 فیصد تیزی سے کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جہاں ٹینسر کور استعمال ہوتے ہیں۔
NVIDIA Titan RTX کی ایک حد جڑواں پنکھے کا ڈیزائن ہے۔ یہ زیادہ پیچیدہ سسٹم کنفیگریشن میں رکاوٹ ہے کیونکہ اسے کولنگ میکانزم میں خاطر خواہ ترمیم کے بغیر ورک سٹیشن میں پیک نہیں کیا جا سکتا ، جس کی سفارش نہیں کی جاتی ہے۔
مجموعی طور پر ، ٹائٹن کسی بھی گہرے سیکھنے کے کام کے لیے ایک بہترین ، تمام مقاصد والا GPU ہے۔ دوسرے عمومی مقاصد کے گرافکس کارڈ کے مقابلے میں ، یہ یقینی طور پر مہنگا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ گیمرز کے لیے اس ماڈل کی سفارش نہیں کی جاتی۔ بہر حال ، پیچیدہ گہرے سیکھنے کے ماڈل استعمال کرنے والے محققین اضافی VRAM اور کارکردگی میں اضافے کی تعریف کریں گے۔ ٹائٹن RTX کی قیمت اوپر دکھائے گئے V100 سے معنی خیز ہے اور اگر آپ کا بجٹ V100 قیمتوں کو گہری سیکھنے کی اجازت نہیں دیتا ہے یا آپ کے کام کے بوجھ کو Titan RTX سے زیادہ کی ضرورت نہیں ہے تو یہ ایک اچھا انتخاب ہوگا۔ دلچسپ بینچ مارک دیکھیں )
NVIDIA Titan RTX تفصیلات: ایمیزون۔
AI ، مشین لرننگ ، اور گہری سیکھنے کے لیے بہترین گرافکس کارڈ کا انتخاب۔
AI ، مشین لرننگ ، اور گہری سیکھنے کے کام ڈیٹا کے ڈھیروں پر عمل کرتے ہیں۔ یہ کام آپ کے ہارڈ ویئر پر بہت زیادہ مطالبہ کر سکتے ہیں۔ GPU خریدنے سے پہلے ذہن میں رکھنے کی خصوصیات درج ذیل ہیں۔
رنگ
انگوٹھے کے ایک سادہ اصول کے طور پر ، کور کی تعداد جتنی زیادہ ہوگی ، آپ کے سسٹم کی کارکردگی اتنی ہی زیادہ ہوگی۔ کورز کی تعداد کو بھی مدنظر رکھا جانا چاہیے ، خاص طور پر اگر آپ بڑی مقدار میں ڈیٹا لے رہے ہیں۔ NVIDIA نے اپنے کورز کو CUDA کا نام دیا ہے ، جبکہ AMD اپنے کور اسٹریم پروسیسرز کو کال کرتا ہے۔ پروسیسنگ کورز کی زیادہ سے زیادہ تعداد کے لیے جائیں جو آپ کا بجٹ اجازت دے گا۔
پروسیسنگ پاور۔
جی پی یو کی پروسیسنگ پاور سسٹم کے اندر کور کی تعداد پر منحصر ہوتی ہے جس میں گھڑی کی رفتار سے ضرب ہوتی ہے جس پر آپ کور چلا رہے ہیں۔ رفتار جتنی زیادہ ہوگی اور کور کی تعداد جتنی زیادہ ہوگی ، پروسیسنگ پاور اتنی ہی زیادہ ہوگی جس پر آپ کا GPU ڈیٹا کا حساب لگا سکتا ہے۔ یہ اس بات کا بھی تعین کرتا ہے کہ آپ کا سسٹم کتنی تیزی سے کسی کام کو انجام دے گا۔
VRAM
ویڈیو رام ، یا VRAM ، ڈیٹا کی مقدار کی پیمائش ہے جو آپ کا سسٹم ایک ساتھ سنبھال سکتا ہے۔ اگر آپ مختلف کمپیوٹر ویژن ماڈلز کے ساتھ کام کر رہے ہیں یا کوئی سی وی کیگل مقابلے کر رہے ہیں تو اعلی VRAM بہت ضروری ہے۔ VRAM NLP ، یا دوسرے زمرہ دار ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے اتنا اہم نہیں ہے۔
میموری بینڈوتھ۔
میموری بینڈوتھ وہ شرح ہے جس پر ڈیٹا پڑھا جاتا ہے یا میموری میں محفوظ کیا جاتا ہے۔ آسان الفاظ میں ، یہ VRAM کی رفتار ہے۔ GB/s میں ماپا جاتا ہے ، زیادہ میموری بینڈوڈتھ کا مطلب ہے کہ کارڈ کم وقت میں زیادہ ڈیٹا کھینچ سکتا ہے ، جس کا ترجمہ تیزی سے ہوتا ہے۔
کولنگ
جب کارکردگی کی بات آتی ہے تو GPU درجہ حرارت ایک اہم رکاوٹ بن سکتا ہے۔ جدید GPUs الگورتھم چلاتے ہوئے اپنی رفتار کو زیادہ سے زیادہ بڑھاتے ہیں۔ لیکن جیسے ہی ایک مخصوص درجہ حرارت کی حد تک پہنچ جاتا ہے ، زیادہ گرمی سے بچانے کے لیے GPU پروسیسنگ کی رفتار کم کر دیتا ہے۔
ایئر کولر کے لیے بنانے والا پنکھا ڈیزائن سسٹم سے باہر ہوا کو دھکیلتا ہے جبکہ نان بلور پنکھے ہوا کو اندر داخل کرتے ہیں اگر آپ 3 سے 4 GPUs کے ساتھ سیٹ اپ میں ائیر کولنگ استعمال کر رہے ہیں تو نان بلور فینز سے پرہیز کریں۔
پانی کولنگ ایک اور آپشن ہے۔ اگرچہ مہنگا ہے ، یہ طریقہ بہت زیادہ خاموش ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ یہاں تک کہ بیفیسٹ GPU سیٹ اپ بھی پورے آپریشن کے دوران ٹھنڈا رہے۔
نتیجہ
زیادہ تر صارفین گہری سیکھنے کی طرف گامزن ہیں ، RTX 2080 Ti یا Titan RTX آپ کے پیسے کے لیے سب سے بڑا فائدہ فراہم کرے گا۔ RTX 2080 Ti کی واحد خرابی محدود 11 GB VRAM سائز ہے۔ بڑے بیچ سائز کے ساتھ تربیت ماڈلز کو تیزی سے اور زیادہ درست طریقے سے تربیت دینے کی اجازت دیتی ہے ، جس سے صارف کا بہت وقت بچ جاتا ہے۔ یہ تب ہی ممکن ہے جب آپ کے پاس Quadro GPUs یا TITAN RTX ہو۔ نصف صحت سے متعلق (FP16) کا استعمال ماڈلز کو GPUs میں ناکافی VRAM سائز [2] کے ساتھ فٹ ہونے دیتا ہے۔ تاہم ، زیادہ ترقی یافتہ صارفین کے لیے ، ٹیسلا وی 100 وہ جگہ ہے جہاں آپ کو سرمایہ کاری کرنی چاہیے۔ اے آئی ، مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے لیے بہترین گرافکس کارڈ کے لیے یہ ہمارا اولین انتخاب ہے۔ یہ سب اس مضمون کے لیے ہے۔ ہمیں امید ہے کہ آپ نے اسے پسند کیا۔ اگلے وقت تک!