搞AI，誰又沒有“GPU之惑”？

張量核心、顯存帶寬、16位能力……各種紛繁復(fù)雜的GPU參數(shù)讓人眼花繚亂，到底怎么選？

從不到1000元1050 Ti到近30000元的Titan V，GPU價格的跨度這么大，該從何價位下手？誰才是性價比之王？

讓GPU執(zhí)行不同的任務(wù)，最佳選擇也隨之變化，用于計(jì)算機(jī)視覺和做NLP就不太一樣。

而且，用云端TPU、GPU行不行？和本地GPU在處理任務(wù)時應(yīng)該如何分配，才能更省錢？

最合適的AI加速裝備，究竟什么樣？

現(xiàn)在，為了幫你找到最適合的裝備，華盛頓大學(xué)的博士生Tim Dettmers將對比凝練成實(shí)用攻略，最新的模型和硬件也考慮在內(nèi)。

到底誰能在眾多GPU中脫穎而出？測評后馬上揭曉。

文末還附有一份特別精簡的GPU選購建議，歡迎對號入座。 

最重要的參數(shù)

針對不同深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，GPU參數(shù)的選擇優(yōu)先級是不一樣的，總體來說分兩條路線：

卷積網(wǎng)絡(luò)和Transformer：張量核心>FLOPs（每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)）>顯存帶寬>16位浮點(diǎn)計(jì)算能力

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：顯存帶寬>16位浮點(diǎn)計(jì)算能力>張量核心>FLOPs

這個排序背后有一套邏輯，下面將詳細(xì)解釋一下。

在說清楚哪個GPU參數(shù)對速度尤為重要之前，先看看兩個最重要的張量運(yùn)算：矩陣乘法和卷積。

舉個栗子🌰，以運(yùn)算矩陣乘法A×B=C為例，將A、B復(fù)制到顯存上比直接計(jì)算A×B更耗費(fèi)資源。也就是說，如果你想用LSTM等處理大量小型矩陣乘法的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，顯存帶寬是GPU最重要的屬性。

矩陣乘法越小，內(nèi)存帶寬就越重要。

相反，卷積運(yùn)算受計(jì)算速度的約束比較大。因此，要衡量GPU運(yùn)行ResNets等卷積架構(gòu)的性能，最佳指標(biāo)就是FLOPs。張量核心可以明顯增加FLOPs。

Transformer中用到的大型矩陣乘法介于卷積運(yùn)算和RNN的小型矩陣乘法之間，16位存儲、張量核心和TFLOPs都對大型矩陣乘法有好處，但它仍需要較大的顯存帶寬。

需要特別注意，如果想借助張量核心的優(yōu)勢，一定要用16位的數(shù)據(jù)和權(quán)重，避免使用RTX顯卡進(jìn)行32位運(yùn)算！

下面Tim總結(jié)了一張GPU和TPU的標(biāo)準(zhǔn)性能數(shù)據(jù)，值越高代表性能越好。RTX系列假定用了16位計(jì)算，Word RNN數(shù)值是指長度<100的段序列的biLSTM性能。

這項(xiàng)基準(zhǔn)測試是用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成的。

△ GPU和TPU的性能數(shù)據(jù)

性價比分析

性價比可能是選擇一張GPU最重要的考慮指標(biāo)。在攻略中，小哥進(jìn)行了如下運(yùn)算測試各顯卡的性能：

•  用語言模型Transformer-XL和BERT進(jìn)行Transformer性能的基準(zhǔn)測試。
•  用最先進(jìn)的biLSTM進(jìn)行了單詞和字符級RNN的基準(zhǔn)測試。
•  上述兩種測試是針對Titan Xp、Titan RTX和RTX 2080 Ti進(jìn)行的，對于其他GPU則線性縮放了性能差異。
•  借用了現(xiàn)有的CNN基準(zhǔn)測試。
•  用了亞馬遜和eBay上顯卡的平均售價作為GPU的參考成本。

最后，可以得出CNN、RNN和Transformer的歸一化性能/成本比值，如下所示：

△ CNN、RNN和Transformer的每美元性能

在上面這張圖中，數(shù)字越大代表每一美元能買到的性能越強(qiáng)。可以看出， RTX 2060比RTX 2070，RTX 2080或RTX 2080 Ti更具成本效益，甚至是Tesla V100性價比的5倍以上。

所以此輪的性價比之王已經(jīng)確定，是RTX 2060無疑了。

不過，這種考量方式更偏向于小型GPU，且因?yàn)橛螒蛲婕也幌矚gRTX系列顯卡，導(dǎo)致GTX 10xx系列的顯卡售價虛高。此外，還存在一定的單GPU偏差，一臺有4個RTX 2080 Ti的計(jì)算機(jī)比兩臺帶8個RTX 2060的計(jì)算機(jī)性價比更高。

所需顯存與16位訓(xùn)練

GPU的顯存對某些應(yīng)用至關(guān)重要，比如常見的計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器翻譯和一部分NLP應(yīng)用。可能你認(rèn)為RTX 2070具有成本效益，但需要注意其顯存很小，只有8 GB。

不過，也有一些補(bǔ)救辦法。

通過16位訓(xùn)練，你可以擁有幾乎16位的顯存，相當(dāng)于將顯存翻了一倍，這個方法對RTX 2080和RTX 2080 Ti同樣適用。

也就是說，16位計(jì)算可以節(jié)省50%的內(nèi)存，16位 8GB顯存大小與12GB 32位顯存大小相當(dāng)。

云端or本地？TPU or GPU？

搞清楚了參數(shù)，還有更眼花繚亂的選項(xiàng)擺在面前：

谷歌云、亞馬遜AWS、微軟的云計(jì)算平臺都能搞機(jī)器學(xué)習(xí)，是不是可以不用自己買GPU？

英偉達(dá)、AMD、英特爾、各種創(chuàng)業(yè)公司……AI加速芯片也有不少品牌可選。

面對整個行業(yè)的圍攻，Tim分析了各家平臺的優(yōu)缺點(diǎn)。

英偉達(dá)

英偉達(dá)無疑是深度學(xué)習(xí)硬件領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)庫都對英偉達(dá)GPU提供最佳支持。而AMD的OpenCL沒有這樣強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫。

軟件是英偉達(dá)GPU非常強(qiáng)大的一部分。在過去的幾個月里，NVIDIA還在為軟件注入更多資源。例如，Apex庫對PyTorch中的16位梯度提供支持，還包括像FusedAdam這樣的融合快速優(yōu)化器。

但是英偉達(dá)現(xiàn)在有一項(xiàng)非常坑爹的政策，如果在數(shù)據(jù)中心使用CUDA，那么只允許使用Tesla GPU而不能用GTX或RTX GPU。

由于擔(dān)心法律問題，研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)經(jīng)常被迫購買低性價比的Tesla GPU。然而，Tesla與GTX和RTX相比并沒有真正的優(yōu)勢，價格卻高出10倍。

AMD

AMD GPU性能強(qiáng)大但是軟件太弱。雖然有ROCm可以讓CUDA轉(zhuǎn)換成可移植的C++代碼，但是問題在于，移植TensorFlow和PyTorch代碼庫很難，這大大限制了AMD GPU的應(yīng)用。

TensorFlow和PyTorch對AMD GPU有一定的支持，所有主要的網(wǎng)絡(luò)都可以在AMD GPU上運(yùn)行，但如果想開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)，可能有些細(xì)節(jié)會不支持。

對于那些只希望GPU能夠順利運(yùn)行的普通用戶，Tim并不推薦AMD。但是支持AMD GPU和ROCm開發(fā)人員，會有助于打擊英偉達(dá)的壟斷地位，將使每個人長期受益。

英特爾

Tim曾經(jīng)嘗試過至強(qiáng)融核（Xeon Phi）處理器，但體驗(yàn)讓人失望。英特爾目前還不是英偉達(dá)或AMD GPU真正的競爭對手。

至強(qiáng)融核對深度學(xué)習(xí)的支持比較差，不支持一些GPU的設(shè)計(jì)特性，編寫優(yōu)化代碼困難，不完全支持C++ 11的特性，與NumPy和SciPy的兼容性差。

英特爾曾計(jì)劃在今年下半年推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NNP），希望與GPU和TPU競爭，但是該項(xiàng)目已經(jīng)跳票。

谷歌

谷歌TPU已經(jīng)發(fā)展成為一種非常成熟的云端產(chǎn)品。你可以這樣簡單理解TPU：把它看做打包在一起的多個專用GPU，它只有一個目的——進(jìn)行快速矩陣乘法。

如果看一下具有張量核心的V100 GPU與TPUv2的性能指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)兩個系統(tǒng)的性能幾乎相同。

TPU本身支持TensorFlow，對PyTorch的支持也在試驗(yàn)中。

TPU在訓(xùn)練大型Transformer GPT-2上取得了巨大的成功，BERT和機(jī)器翻譯模型也可以在TPU上高效地進(jìn)行訓(xùn)練，速度相比GPU大約快56%。

但是TPU也并非沒有問題，有些文獻(xiàn)指出在TPUv2上使用LSTM沒有收斂。

TPU長時間使用時還面臨著累積成本的問題。TPU具有高性能，最適合在訓(xùn)練階段使用。在原型設(shè)計(jì)和推理階段，應(yīng)該依靠GPU來降低成本。

總而言之，目前TPU最適合用于訓(xùn)練CNN或大型Transformer，并且應(yīng)該補(bǔ)充其他計(jì)算資源而不是主要的深度學(xué)習(xí)資源。

亞馬遜和微軟云GPU

亞馬遜AWS和Microsoft Azure的云GPU非常有吸引力，人們可以根據(jù)需要輕松地?cái)U(kuò)大和縮小使用規(guī)模，對于論文截稿或大型項(xiàng)目結(jié)束前趕出結(jié)果非常有用。

然而，與TPU類似，云GPU的成本會隨著時間快速增長。目前，云GPU過于昂貴，且無法單獨(dú)使用，Tim建議在云GPU上進(jìn)行最后的訓(xùn)練之前，先使用一些廉價GPU進(jìn)行原型開發(fā)。

初創(chuàng)公司的AI硬件

有一系列初創(chuàng)公司在生產(chǎn)下一代深度學(xué)習(xí)硬件。但問題在于，這些硬件需要開發(fā)一個完整的軟件套件才能具有競爭力。英偉達(dá)和AMD的對比就是鮮明的例子。

小結(jié)

總的來說，本地運(yùn)算首選英偉達(dá)GPU，它在深度學(xué)習(xí)上的支持度比AMD好很多；云計(jì)算首選谷歌TPU，它的性價比超過亞馬遜AWS和微軟Azure。

訓(xùn)練階段使用TPU，原型設(shè)計(jì)和推理階段使用本地GPU，可以幫你節(jié)約成本。如果對項(xiàng)目deadline或者靈活性有要求，請選擇成本更高的云GPU。

最終建議

總之，在GPU的選擇上有三個原則：

1、使用GTX 1070或更好的GPU；

2、購買帶有張量核心的RTX GPU；

3、在GPU上進(jìn)行原型設(shè)計(jì)，然后在TPU或云GPU上訓(xùn)練模型。

針對不同研究目的、不同預(yù)算，Tim給出了如下的建議：

最佳GPU：RTX 2070

避免的坑：所有Tesla、Quadro、創(chuàng)始人版（Founders Edition）的顯卡，還有Titan RTX、Titan V、Titan XP

高性價比：RTX 2070（高端），RTX 2060或GTX 1060 (6GB)（中低端）

窮人之選：GTX 1060 (6GB)

破產(chǎn)之選：GTX 1050 Ti（4GB），或者CPU（原型）+ AWS / TPU（訓(xùn)練），或者Colab

Kaggle競賽：RTX 2070

計(jì)算機(jī)視覺或機(jī)器翻譯研究人員：采用鼓風(fēng)設(shè)計(jì)的GTX 2080 Ti，如果訓(xùn)練非常大的網(wǎng)絡(luò)，請選擇RTX Titans

NLP研究人員：RTX 2080 Ti

已經(jīng)開始研究深度學(xué)習(xí)：RTX 2070起步，以后按需添置更多RTX 2070

嘗試入門深度學(xué)習(xí)：GTX 1050 Ti（2GB或4GB顯存）