Ecco una lista delle 20 GPU più importanti per l’addestramento AI e l’inferenza, con parametri di prestazioni come i teraflop (TFLOPS) e altri dettagli rilevanti.

GPU Architettura VRAM Tensor Cores TFLOPS (FP32) TFLOPS (Tensor) Provider Link
NVIDIA A100 Ampere 40/80 GB HBM2e 640 19.5 312 NVIDIA NVIDIA A100
NVIDIA V100 Volta 16/32 GB HBM2 640 15.7 125 NVIDIA NVIDIA V100
NVIDIA H100 Hopper 80 GB HBM3 896 30 700 NVIDIA NVIDIA H100
NVIDIA T4 Turing 16 GB GDDR6 320 8.1 65 NVIDIA NVIDIA T4
NVIDIA A10 Ampere 24 GB GDDR6 320 9.7 156 NVIDIA NVIDIA A10
NVIDIA A30 Ampere 24 GB HBM2 240 10.3 330 NVIDIA NVIDIA A30
NVIDIA RTX 3090 Ampere 24 GB GDDR6X 328 35.6 142 NVIDIA NVIDIA RTX 3090
NVIDIA RTX A6000 Ampere 48 GB GDDR6 336 38.7 155 NVIDIA NVIDIA RTX A6000
NVIDIA RTX 3080 Ampere 10/12 GB GDDR6X 272 29.8 119 NVIDIA NVIDIA RTX 3080
NVIDIA A40 Ampere 48 GB GDDR6 336 18.6 112 NVIDIA NVIDIA A40
NVIDIA Quadro RTX 8000 Turing 48 GB GDDR6 576 16.3 130 NVIDIA NVIDIA Quadro RTX 8000
AMD MI100 CDNA 32 GB HBM2 - 11.5 184 AMD AMD MI100
AMD MI50 Vega 16 GB HBM2 - 13.4 53.6 AMD AMD MI50
NVIDIA Tesla P100 Pascal 16 GB HBM2 - 10.6 21.2 NVIDIA NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla K80 Kepler 24 GB GDDR5 - 8.7 8.7 NVIDIA NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Titan RTX Turing 24 GB GDDR6 576 16.3 130 NVIDIA NVIDIA Titan RTX
NVIDIA RTX 2080 Ti Turing 11 GB GDDR6 544 13.4 106 NVIDIA NVIDIA RTX 2080 Ti
NVIDIA GTX 1080 Ti Pascal 11 GB GDDR5X - 11.3 - NVIDIA NVIDIA GTX 1080 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti Ampere 8 GB GDDR6 152 16.2 65 NVIDIA NVIDIA RTX 3060 Ti
AMD Radeon VII Vega 16 GB HBM2 - 13.8 - AMD AMD Radeon VII

Note:

  1. TFLOPS (FP32): Teraflop per second in precisione a 32 bit, una misura della capacità computazionale delle GPU.
  2. TFLOPS (Tensor): Teraflop per second utilizzando Tensor Cores per operazioni AI, dove applicabile.
  3. Provider: Il fornitore del prodotto.
  4. Link: Collegamento al sito web del fornitore per ulteriori dettagli.

Questi modelli di GPU rappresentano una varietà di opzioni per diverse esigenze e budget, dai data center di grandi dimensioni ai singoli ricercatori che lavorano su progetti più piccoli. Le prestazioni delle GPU possono variare in base all’uso specifico e alla configurazione del sistema.

Cosa sono i Tensor Core?

I Tensor Cores sono componenti specializzati presenti nelle GPU NVIDIA a partire dall’architettura Volta. Questi core sono progettati per accelerare i calcoli di intelligenza artificiale, in particolare per operazioni di deep learning e machine learning. Ecco una panoramica dettagliata dei Tensor Cores:

Funzionalità e Benefici dei Tensor Cores

  1. Accelerazione dei Calcoli Matematici:
    • I Tensor Cores sono ottimizzati per eseguire operazioni di moltiplicazione e accumulazione di matrici (MAD, Matrix Multiply and Accumulate), che sono fondamentali nei calcoli di deep learning.
    • Possono gestire operazioni in precisione mista, utilizzando formati di dati come FP16 (16-bit floating point) e FP32 (32-bit floating point) per ottenere un equilibrio tra velocità e precisione.
  2. Prestazioni Superiori:
    • Rispetto ai CUDA Cores tradizionali, i Tensor Cores offrono prestazioni significativamente superiori per carichi di lavoro di deep learning.
    • Ad esempio, un singolo Tensor Core può eseguire operazioni su blocchi di 4x4 matrici, moltiplicandole e accumulando i risultati in un’unica operazione.
  3. Applicazioni Pratiche:
    • I Tensor Cores migliorano notevolmente le prestazioni di addestramento e inferenza dei modelli di intelligenza artificiale, permettendo di ridurre i tempi necessari per l’addestramento di reti neurali complesse.
    • Sono utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale, e altre applicazioni di machine learning.

Architetture che Supportano i Tensor Cores

  1. Volta (V100):
    • La prima generazione di Tensor Cores è stata introdotta con l’architettura Volta, utilizzata nelle GPU V100.
    • Questi core hanno inaugurato l’uso della precisione mista per migliorare le prestazioni dei modelli di deep learning.
  2. Turing (T4, RTX 2080 Ti):
    • L’architettura Turing ha introdotto Tensor Cores nelle GPU destinate anche ai consumatori, come la serie RTX 20xx.
    • Questa architettura ha ulteriormente migliorato l’efficienza e le capacità di elaborazione delle operazioni AI.
  3. Ampere (A100, RTX 30xx):
    • L’architettura Ampere ha portato notevoli miglioramenti nei Tensor Cores, aumentando il numero di operazioni per ciclo e supportando nuove tipologie di calcoli, come l’introduzione di TensorFloat-32 (TF32).
    • Le GPU A100, in particolare, offrono prestazioni di calcolo AI senza precedenti grazie a queste ottimizzazioni.
  4. Hopper (H100):
    • L’architettura Hopper rappresenta l’ultima evoluzione dei Tensor Cores, introducendo nuove capacità e miglioramenti nelle prestazioni, con un particolare focus su modelli di AI ancora più grandi e complessi.

Esempi di Utilizzo

  • Reti Neurali Convoluzionali (CNN): Utilizzate in applicazioni di visione artificiale, le CNN beneficiano enormemente dei Tensor Cores per il calcolo efficiente delle convoluzioni.

  • Reti Neurali Ricorrenti (RNN): Utilizzate per l’elaborazione del linguaggio naturale, le RNN possono essere addestrate più rapidamente grazie alla capacità dei Tensor Cores di gestire operazioni sequenziali in modo parallelo.

  • Transformers: Modelli avanzati per l’elaborazione del linguaggio naturale, come GPT-3 e BERT, sfruttano i Tensor Cores per accelerare i complessi calcoli matriciali richiesti dalle loro architetture.

Conclusione

I Tensor Cores rappresentano un significativo avanzamento nelle capacità delle GPU per applicazioni di intelligenza artificiale. La loro introduzione e successiva evoluzione hanno permesso di ridurre drasticamente i tempi di addestramento dei modelli di AI, rendendo più accessibili e scalabili le applicazioni di machine learning.

Per ulteriori dettagli, puoi visitare le pagine ufficiali di NVIDIA: