Зачем AI нужен мощный GPU? Разница между CPU и GPU
Многие современные нейросети требуют огромных вычислительных ресурсов. Например, обработка изображения с высоким разрешением или генерация текста большим языковым AI требует миллионов математических операций за доли секунды.
Здесь на помощь приходят графические процессоры (GPU). В отличие от обычных процессоров (CPU), видеокарты могут выполнять тысячи параллельных вычислений одновременно.
Пример: распознавание изображения
Здесь на помощь приходят графические процессоры (GPU). В отличие от обычных процессоров (CPU), видеокарты могут выполнять тысячи параллельных вычислений одновременно.
Параметр | CPU (центральный процессор) | GPU (графический процессор) |
Количество ядер | 4-64 | 1000+ (CUDA-ядер) |
Основная задача | Последовательные вычисления | Параллельные вычисления |
Использование | Операционная система, офисные задачи, сайты | Машинное обучение, рендеринг, AI |
Скорость в AI-задачах | Медленный | Гораздо быстрее |
Пример: распознавание изображения
- CPU обработает изображение построчно, выполняя миллионы операций последовательно.
- GPU одновременно запустит тысячи потоков, ускоряя обработку в 10-100 раз.
Подписывайтесь на наш Телеграм канал, чтобы не пропустить следующие бесплатные курсы по AI
Новости из мира AI
Разбор новых технологий
Мини-уроки
Кейсы внедрения AI в бизнес и др.
1
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
1
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
Виды видеокарт: Nvidia RTX, Tesla, A100, Jetson и их стоимость
На рынке есть разные категории видеокарт для AI. Рассмотрим основные.
1. Nvidia GeForce RTX – игровые видеокарты с AI-ускорением
Если ваша цель – только развертывание AI (инференс), а не обучение, можно использовать облачные сервисы, такие как Google Cloud, AWS, Azure.
1. Nvidia GeForce RTX – игровые видеокарты с AI-ускорением
- Доступны в потребительском сегменте.
- Поддержка CUDA и Tensor Cores для AI.
- Хорошо подходят для разработки и тестирования.
- Примеры: RTX 4060, 4080, 4090.
- Цена: $500 – $2000.
- Используются в дата-центрах и облачных AI-сервисах.
- Огромное количество CUDA-ядер и VRAM (видеопамяти).
- Оптимизированы для обучения больших нейросетей.
- Примеры: Tesla V100, A100, H100.
- Цена: $5000 – $30 000.
- Компактные платы для IoT и edge-вычислений.
- Используются в роботах, дронах, умных камерах.
- Примеры: Jetson Nano, Jetson Xavier NX.
- Цена: $100 – $1000.
Задача | Рекомендуемый GPU | Пример модели | Цена |
Обучение небольших моделей | Nvidia RTX | RTX 4090 | $1800 |
Продакшн инференс | Nvidia Tesla | Tesla T4 | $2500 |
Обучение больших моделей | Nvidia A100 | A100 80GB | $12 000 |
AI встраиваемые устройства | Jetson | Jetson Nano | $150 |
Если ваша цель – только развертывание AI (инференс), а не обучение, можно использовать облачные сервисы, такие как Google Cloud, AWS, Azure.
Конфигурации серверов для разных AI-задач
В зависимости от задачи можно выбрать разные конфигурации серверов.
1. Обработка изображений (Computer Vision, CV)
1. Обработка изображений (Computer Vision, CV)
- Задача: детекция объектов, сегментация, распознавание лиц.
- GPU: RTX 4090 (малые проекты) или A100 (промышленный уровень).
- CPU: Intel Xeon / AMD EPYC (16+ ядер).
- RAM: 32-128 GB.
- Задача: чат-боты, анализ тональности, генерация текста.
- GPU: A100 / H100 (для больших языковых моделей).
- CPU: 64 ядра (для обработки запросов).
- RAM: 128+ GB.
- Задача: создание изображений по текстовым описаниям.
- GPU: RTX 4090 (личное использование) или H100 (бизнес-уровень).
- RAM: 64-256 GB.
- Nvidia DGX Station – мощные станции с A100 ($80 000+).
- Google Cloud, AWS, Azure – облачные GPU (по подписке).
- Lambda Labs – готовые серверы для AI с RTX и A100.
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1
Как оптимизировать производительность нейросети в продакшне?
Иногда даже мощного GPU недостаточно. Нужно оптимизировать нейросеть.
1. Использование смешанной точности (Mixed Precision)
1. Использование смешанной точности (Mixed Precision)
- Вместо FP32 (32-битных чисел) использовать FP16 (16-битные).
- Это ускоряет вычисления на 30-50% без потери качества.
- Уменьшение размера сети через quantization (снижение точности весов).
- Использование TensorRT – оптимизация для Nvidia GPU.
- Вместо обработки одного запроса запускать сразу пакет (batch) данных.
- Экономит вычислительные ресурсы.
- Если пользователь часто запрашивает одно и то же – сохранять результаты.
- Позволяет сократить нагрузку до 70%.
- Использование GPUs по требованию, а не постоянно держать их загруженными.
- Можно автоматизировать через Nvidia CUDA Multi-Process Service (MPS).
оставьте заявку на курс по AI
Подберем программу под ваши цели
Продолжительность курса 6 месяцев
Не упустите возможность освоить востребованную профессию будущего
Стоимость от 4 719 руб. в месяц
Гарантия трудоустройства
1