Как выбрать «железо» для нейросетей и ИИ: собираем оптимальную конфигурацию

Оглавление

1. Зачем нейросетям так много ресурсов?
2. Оборудование для ИИ и нейронных сетей
3. Графические процессоры
4. Центральные процессоры (CPU)
5. Заключение

Современный бизнес постоянно меняется, и новые технологии становятся его движущей силой. Ключевую роль играют системы, использующие «умные» алгоритмы, основанные на нейронных сетях – например, искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML). Эти технологии, способные к самообучению и принятию решений, подобно человеческому мышлению (хотя и по-другому), быстро внедряются во все сферы бизнеса.

Нейронные сети (сокращенно – нейросети) в настоящий момент применяются уже во многих отраслях и сферах:

• Медицина: диагностика заболеваний по снимкам, прогнозирование эпидемий.
• Финансы: выявление мошеннических операций, анализ рыночных данных.
• Розничная торговля: персонализированные рекомендации, прогнозирование спроса.
• Развлечения: генерация музыки, видео и текстов.
• Автономные системы: беспилотные автомобили, интеллектуальные ассистенты.

Компании используют нейронные сети и основанные на них алгоритмы для автоматизации задач, анализа больших объемов данных, повышения эффективности и создания новых продуктов и услуг. Например, их применение позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать логистику, анализировать изображения и текст для улучшения обслуживания клиентов или разработки новых маркетинговых стратегий. Нейронные сети и связанные с ними технологии привносят в бизнес новые возможности, позволяя ему быстрее адаптироваться к изменениям рынка и достигать более высоких результатов.

ИИ стал неотъемлемой частью современного бизнеса. Примером является ChatGPT от OpenAI — нейросетевое решение, способное вести диалоги, писать статьи и программировать.

Нейросети с точки зрения ИТ – это программное обеспечение (ПО). Однако никакое ПО не может функционировать без вычислительных ресурсов. В этой статье предлагаем разобраться, какое оборудование лучше всего подходит для работы нейросетей.

Зачем нейросетям так много ресурсов?

Нейросеть – это математическая модель. ПО нейросети – реализация этой математической модели на ИТ-языке. Реализация математической модели предполагает выполнение множества различных математических операций. Чем быстрее выполняются операции, тем быстрее нейросеть выдает результат своей работы, тем эффективнее и выгоднее ее использование.

Скорость выполнения операций зависит от количества и производительности вычислительных ресурсов. Плюс чем сложнее нейросеть, тем больше математических операций нужно выполнить и тем больше ресурсов требуется.

Но чем больше потребляется вычислительных ресурсов, тем больше необходимо электроэнергии. По прогнозам Международного энергетического агентства (МЭА), к 2026 году потребление энергии центрами обработки данных для ИИ достигнет 1000 ТВт/ч. Производители решений для работы нейросетей стараются оптимизировать свою продукцию с целью снижения энергопотребления и за счет этого снижения стоимости эксплуатации решений.

Оборудование для ИИ и нейронных сетей

Вычислительные ресурсы располагаются на вычислительной платформе, основой которой являются серверы, реже – клиентские устройства. Эти устройства состоят из центральных и графических процессоров, оперативной памяти, накопителей и других компонентов. Важным критерием при выборе любого устройства является его производительность и энергоэффективность, которые напрямую связаны с качеством и эффективностью всех этих элементов. Рассмотрим ключевые компоненты, влияющие на скорость обработки информации нейросетью.

Графические процессоры

Графические процессоры разрабатывались для ускорения выполнения определенных математических операций с целью быстрого вывода на экран сложной 3D-графики. Поэтому естественно было применить их и для прочих сложных математических задач. Выбор графического процессора (GPU) представляет собой ключевой этап подбора конфигурации вычислительной платформы, поскольку его производительность оказывает прямое влияние на скорость обучения нейросетей и общую эффективность получения результатов. В последние годы использование GPU стало стандартом в области тренировки нейросетей благодаря их высокой скорости при выполнении параллельных вычислений. В отличие от центральных процессоров (CPU), графические процессоры имеют сотни и тысячи ядер, что делает их идеальными для операций линейной алгебры и задач глубокого обучения.

Глубокое обучение находит применение практически во всех сферах, где необходимо обрабатывать большие объемы данных. Вот несколько примеров его использования:

• компьютерное зрение,
• обработка естественного языка (NLP),
• робототехника.

Для простейших задач подойдут бюджетные модели GPU, такие как NVIDIA RTX 3060 или 3070. Профессионалам и исследователям же рекомендуется использовать более мощные решения, такие как A100, H100 и выше. Конкуренты NVIDIA A100, поддерживаемые меньшим количеством ПО, включают в себя AMD Instinct MI200 Series и Google TPU. Специализированные устройства для TensorFlow, доступные через Google Cloud, а также GPU Apple M1/M2, хорошо подходят для небольших проектов и инференса, но не для масштабного обучения.

Следует отметить, что GPU не продаются отдельно; они поставляются в составе графических карт, которые, помимо самого GPU, включают видеопамять и некоторую управляющую электронику, характеристики которых также влияют на производительность вычислительной платформы. Поэтому при выборе оборудования важно учитывать не только модель GPU, но и характеристики самой графической карты, на которой он установлен.

Центральные процессоры (CPU)

Также первостепенное значение имеет мощный центральный процессор, поскольку ПО нейросетей использует особенности его архитектуры для оптимизации и ускорения работы. Выбор CPU зависит от множества факторов, таких как архитектура, поддержка SIMD-инструкций, многопоточность и используемые инновационные технологии.

Рассмотрим предложения трёх ключевых игроков на рынке, чью продукцию наиболее часто используют в вычислительных платформах.

1. Apple Silicon

Преимущества:

• Neural Engine — специализированное ядро для ускорения вычислений ИИ.
• Высокая энергоэффективность — идеальный вариант для мобильных устройств.
• Интеграция с macOS (Metal Performance Shaders, Core ML).
• Поддержка TensorFlow Lite, PyTorch Mobile.
• Интеграция искусственного интеллекта с macOS через Metal Performance Shaders, Core ML, TensorFlow Lite и PyTorch Mobile предоставляет разработчикам ПО нейросетей мощные инструменты для создания высокопроизводительных, энергоэффективных и безопасных приложений. Эти технологии позволяют максимально использовать аппаратные возможности устройств Apple, обеспечивая быстрое и точное выполнение задач машинного обучения, высокую производительность, энергоэффективность, безопасность данных и низкую задержку при их передаче. Всё это делает процессоры идеальными для создания современных приложений машинного обучения.

Недостатки:

• Ограниченная поддержка тяжёлых научных вычислений.
• Не самая оптимальная экосистема для серверных решений.

Рекомендовано для разработчиков в экосистеме Apple, использующих небольшие и средние модели.

2. Intel

Преимущества:

• Xeon Scalable — мощные серверные решения для ML.
• Поддержка инструкций AVX-512, ускоряющая операции линейной алгебры.
• Оптимизация для TensorFlow, PyTorch — это открытые библиотеки для машинного и глубокого обучения, разработанные компанией Google и Meta. Она позволяет улучшить производительность нейросетей, снизить затраты, повысить точность моделей и обеспечить их совместимость с различными платформами.
• Наличие специализированных чипов Intel Habana Gaudi/Goya для ИИ.

Недостатки:

• Используются в дорогих серверных решениях.
• Меньше интеграций с ПО "из коробки", по сравнению с Apple Silicon из-за отсутствия специализированного Neural Engine — ядра, ускоряющего вычисления нейросетей в процессорах M1/M2.

Рекомендовано для серверных вычислений, требующих масштабируемости.

3. AMD (Advanced Micro Devices)

Преимущества:

• Ryzen Threadrippe и EPYC — многоядерные процессоры с высокой производительностью.
• Оптимальная ценовая политика.
• Поддержка AVX2 — набор SIMD-инструкций, разработанных компанией Intel для выполнения параллельных вычислений на процессорах. Эта технология позволяет одновременно обрабатывать несколько данных за одно действие, что особенно эффективно при решении задач, связанных с линейной алгеброй, обработкой сигналов, компьютерной графикой и машинным обучением.

Недостатки:

• Нет специализированного Neural Engine.
• Менее оптимизирован для ML.

Рекомендовано для бюджетных решений с высокой параллельностью.

Минимальные требования к железу для популярных нейросетей

На основе данных таблицы вы сможете выбрать сервер или клиентское устройство (моноблок, ноутбук и т.д.) с оптимальными компонентами, учитывая цели его использования.

Заключение

Выбор аппаратного обеспечения напрямую зависит от бизнес-задач и выделенного бюджета.

• Для мобильных и компактных решений отлично подойдут центральные процессоры Apple M1 и M2, которые обеспечивают хорошую энергоэффективность и оптимизированы для ML.
• Если необходим мощный сервер, стоит обратить внимание на процессоры Intel Xeon или AMD EPYC.
• Для бюджетных вычислений хорошим вариантом станет линейка центральных процессоров AMD Ryzen Threadripper.
• Для работы с глобальными нейросетями, такими как GPT-4 или AlphaFold, потребуется использование высокопроизводительных графических процессоров, минимум Nvidia RTX 3090/4090, а лучше — Nvidia A100 и выше.

Если покупка мощного оборудования выходит за рамки бюджета, можно воспользоваться облачными сервисами, например, Google Colab, AWS, Azure и Paperspace, а также аналогичными российскими сервисами. Эти платформы предоставляют доступ к мощным GPU и CPU без необходимости приобретения дорогого оборудования.

Опираясь на многолетний опыт, эксперты Wone IT готовы помочь в разработке и реализации стратегий внедрения, а также в приобретении необходимого ПО, оборудования и облачных продуктов для работы с нейросетями и ИИ. Доверив эту работу нашей команде, вы сможете сосредоточиться на решении более глобальных задач бизнеса.

Наши специалисты предлагают комплексные решения для технологических задач и обладают богатым опытом в области инфраструктурных решений, разработки программных продуктов, информационной безопасности и искусственного интеллекта.