Sélection de GPU pour l'apprentissage automatique

Le choix d'une unité de traitement graphique (GPU) pour les applications d'apprentissage automatique (ML) est un facteur clé pour accélérer l'entraînement des algorithmes. Alors que les unités centrales (CPU) effectuent des calculs à usage général, les GPU peuvent exécuter des milliers d'opérations en parallèle, ce qui accélère considérablement l'entraînement des modèles ML.

Les critères de sélection comprennent l'architecture du GPU, la capacité mémoire (VRAM), la bande passante mémoire et la compatibilité avec les frameworks ML tels que TensorFlow et PyTorch. Le support logiciel, comme CUDA de NVIDIA et ROCm d'AMD, est également important. Les performances sont souvent mesurées en FLOPS (opérations en virgule flottante par seconde) et en consommation d'énergie (TDP).

Les architectures modernes comme Hopper de NVIDIA (par exemple, H100) et Ampere (par exemple, A100) offrent de hautes performances pour l'entraînement de grands modèles linguistiques (LLM). Celles-ci disposent généralement de grandes quantités de mémoire HBM (par exemple, 80–141 Go) et de capacités avancées comme la précision FP8. L'Instinct MI300X d'AMD offre également une mémoire substantielle (128 Go HBM3).

Les GPU grand public tels que la NVIDIA RTX 4090 et la 3090 Ti fournissent 24 Go de mémoire GDDR6X et servent d'option économique pour les développeurs et les chercheurs pour des projets plus petits. Le choix final dépend de l'utilisation spécifique, du budget, ainsi que des performances et de la capacité mémoire requises.