最新最全深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2020_cusparse复数乘法实例-程序员宅基地
技术标签： tensorflow 深度学习 pytorch 自然语言处理 神经网络
人工智能随着核心算法、计算能力的迅速提升，以及海量联网数据的支持，在本世纪终于迎来了质的飞跃，人工智能将是未来应用最广泛的技术之一，在市场经济领域带来更多的机遇与机会，在医学领域可以大大加快诊断速度和准确性，在军事领域人工智能武器将成为未来武器的王牌……
（一）了解深度学习算法
深度学习两个主要过程：训练（Training）和推理（Inference）。其中：
训练（Training）是将大量数据加载到机器中并分析数据以建立用于分类，识别，预测等的模式的过程（已建立的模式称为训练后的模型），训练需要高速密集并行计算---“高性能计算”
| 任务领域 |
原始输入 |
浅层特层 中层特征 高层特征 |
训练目标 |
| 语音 |
样本 |
频段 声音 音调 音素 单词 |
语音识别 |
| 图像 |
像素 |
线条 纹理 图案 局部 物体 |
图像识别 |
| 文本 |
字母 |
单词 词组 短语 段落 文正 |
语义理解 |
推理（Inference）是将未知数据输入到通过学习过程创建的训练模型中，然后根据已建立的模式对数据进行实际分类，识别和预测的过程，推理需要快速将推理结果转化为行动—“边缘计算”、实时要求高
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像、文本、语音等各种问题的算法集合
| 典型算法 |
应用领域 |
| CNN卷积神经网络 |
计算机视觉：医学图像分析、图像识别、面部检测、识别系统、全动态视频分析，自动驾驶，卫星图像 药物发现、推荐引擎、游戏 |
| RNN递归神经网络 变体：LSTM、GRU、NTM、双向RNN |
自然语言处理(NLP)：机器翻译、情感处理，语言生成，文本分类和句子完成： 时间序列预测：股票预测、金融工程，应用物理、医学医药 顺序图像处理:图像分类、图像字幕 分割的手写识别、语音识别 问题解答系统，机器人控制， |
| DBN深度信念网络 |
图像识别、信息检索、自然语言理解、故障预测 |
| DSN深度堆栈网络 |
信息检索、连续语音识别 |
| GAN生成对抗网络 |
图像样式转换，高分辨率图像合成，文本到图像合成，图像超分辨率[例如小剂量PET重建，异常检测，3D对象生成[例如牙齿修复]，音乐生成，科学模拟加速度（例如天体物理学或高能物理 |
| Autoencoder自动编码器 |
推荐系统，图像重构、聚类、机器翻译，异常值检测、数据去噪(图像、音频)，图像修复，信息检索 |
（二）深度学习主流算法计算特点
2019年，Nvidia（英伟达）公司上市Turing架构的RTX系列的GPU卡，增加了Tensor张量计算单元，大幅提升了深度学习关键的矩阵乘法计算、卷积计算（借助张量Tensors）,GPU卡性能的关键指标：Tensor张量核数、显存带宽、FP16/FP32计算精度
目前可选GPU型号（2020年1季度）的主要技术参数
| 型号 |
CUDA核 |
张量 核数 |
显存1 |
显存带宽2 |
张量计算3 |
FP16半精度计算4 |
FP32单精度计算5 |
| Quadro GV100 |
5120 |
640 |
32 |
870 |
133 |
33.32 |
16.66 |
| Quadro RTX8000 |
4608 |
576 |
48 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
| Quadro RTX6000 |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
| Titan RTX |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
| TITAN V |
5120 |
640 |
12 |
651 |
119 |
29.80 |
14.90 |
| TESLA V100 |
5120 |
640 |
16 |
897 |
113 |
28.26 |
14.13 |
| RTX2080Ti |
4352 |
544 |
11 |
616 |
108 |
26.90 |
13.45 |
| Quadro RTX5000 |
3072 |
384 |
16 |
448 |
89 |
22.30 |
11.15 |
| RTX2080S |
3072 |
368 |
8 |
496 |
85 |
22.30 |
11.15 |
| TESLA T4 |
2560 |
320 |
16 |
320 |
65 |
65.13 |
8.14 |
| RTX2070S |
2560 |
288 |
8 |
448 |
65 |
18.12 |
9.06 |
| Quadro RTX4000 |
2304 |
288 |
8 |
416 |
57 |
14.24 |
7.12 |
| RTX2060S |
2176 |
272 |
6 |
336 |
57 |
14.36 |
7.18 |
标注1 显存单位GB，标注2 显存带宽单位GB/s，标注3-5 单位Tflops（每秒万亿次）
应用1 CNN（卷积神经网络）计算特点
这类应用主要是计算机视觉应用，计算机获得对图像的高级“理解”。为了评估模型是否真正“理解”了图像，研究人员开发了不同的评估方法来衡量性能
主要算法：卷积神经网络（CNN）
- CNN主要模型：AlexNet，VGG，GoogleNet, ResNet, Inception 等
- 主流深度学习框架：Theano、Caffe、MXNet、TensorFlow、Torch/Pytorch
- CNN多GPU并行计算特点：非常理想
利用GPU加速主要是在conv（卷积）过程上，conv过程可以像向量加法一样通过CUDA实现并行化。具体的方法很多，最好的是用FFT（快速傅里叶变换）进行快速卷积，NVIDIA提供了cuFFT库实现FFT，复数乘法则可以用cuBLAS库里的对应的level3的cublasCgemm函数。
GPU加速的基本准则就是“人多力量大”。CNN说到底主要问题就是计算量大，但是却可以比较有效的拆分成并行问题。随便拿一个层的filter来举例子，假设某一层有n个filter，每一个需要对上一层输入过来的map进行卷积操作。那么，这个卷积操作并不需要按照线性的流程去做，每个滤波器互相之间并不影响，可以大家同时做，然后大家生成了n张新的谱之后再继续接下来的操作。既然可以并行，那么同一时间处理单元越多，理论上速度优势就会越大。所以，处理问题就变得很简单粗暴，就像NV那样，暴力增加显卡单元数（当然，显卡的架构、内部数据的传输速率、算法的优化等等也都很重要）。
GPU计算性能出众的根本原因是处理矩阵算法能力的非常强大，CNN中涉及大量的卷积，也就是矩阵乘法等，所以在这方面具有优势,GPU上的TFLOP是ResNet和其他卷积架构性能的最佳指标。Tensor Core可以显着增加FLOP，使用卷积网络，则应首先确定具有高GPU张量计算能力的优先级，然后分配高FLOPs的CUDA数量，然后分配高内存带宽，然后分配具有FP16位精度数据
- CNN硬件配置要点：Tensors> FLOP> 显存> 半精度计算(FP16)
GPU可选型号：
| No |
CUDAs |
Tensors |
显存1 |
显存带宽2 |
张量计算3 |
F16半精度4 |
F32单精度5 |
|
| 1 |
Quadro GV100 |
5120 |
640 |
32 |
870 |
133 |
33.32 |
16.66 |
|
|
4608 |
576 |
48 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
|
|
|
Quadro RTX6000 |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
|
|
Titan RTX |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
| 2 |
TITAN V |
5120 |
640 |
12 |
651 |
119 |
29.80 |
14.90 |
|
|
TESLA V100 |
5120 |
640 |
16 |
897 |
113 |
28.26 |
14.13 |
|
|
RTX2080Ti |
4352 |
544 |
11 |
616 |
108 |
26.90 |
13.45 |
| 3 |
3072 |
384 |
16 |
448 |
89 |
22.30 |
11.15 |
|
|
|
RTX2080S |
3072 |
368 |
8 |
496 |
85 |
22.30 |
11.15 |
| 4 |
TESLA T4 |
2560 |
320 |
16 |
320 |
65 |
65.13 |
8.14 |
|
|
RTX2070S |
2560 |
288 |
8 |
448 |
65 |
18.12 |
9.06 |
|
|
2304 |
288 |
8 |
416 |
57 |
14.24 |
7.12 |
|
|
|
RTX2060S |
2176 |
272 |
6 |
336 |
57 |
14.36 |
7.18 |
标注1—单位GB，标注2—单位GB/s, 标注3~5 ---单位TFlops
说明：
|
|
GPU卡型号 |
显存 |
计算规模 |
说明 |
| 1 |
RTX2070s RTX2080s RTX2080ti |
8GB 8GB 11GB |
小型模型开发 |
较小的GPU内存占用空间， 高吞吐量工作负载应用 涡轮式散热，单台工作站中最多配置8个 |
| 2 |
Titan RTX |
24GB |
中等模型开发 |
大显存支持使用更大的批处理 需要训练大型计算机视觉模型，TITAN RTX可以做到。 最多4块，不支持密集地装进工作站 |
| 3 |
RTX6000 |
24GB |
中大等规模开发 |
配备涡轮风扇，支持密集安装 支持单机最大9块 |
| 4 |
RTX8000 |
48GB |
超大规模 |
拥有所有NVIDIA GPU中最大的内存容量， 配备涡轮风扇，支持密集安装 支持单机最大9块 |
应用2 RNN（循环神经网络）计算特点
这类典型应用主要是自然语言处理（NLP），包括语音识别，语言翻译，语音转文本和Q＆A系统。
- 主要算法：RNN（包括变体: LSTM、GRU、NTM、双向RNN等）、Transformer
- 主流框架：CNTK、Torch/PyTorch、Keras
- 多GPU并行计算： 不明确，跟程序设计、算法、框架、SDK以及具体应用都有很大关系，一些应用CPU多核并行反倒更快。
RNN和LSTM的训练并行计算是困难的，因为它们需要存储带宽绑定计算，这是硬件设计者的噩梦，最终限制了神经网络解决方案的适用性。简而言之，LSTM需要每个单元4个线性层（MLP层）在每个序列时间步骤中运行。线性层需要大量的存储带宽来计算，事实上，它们不能使用许多计算单元，通常是因为系统没有足够的存储带宽来满足计算单元。而且很容易添加更多的计算单元，但是很难增加更多的存储带宽（注意芯片上有足够的线，从处理器到存储的长电线等）
GPU内存非常重要，因为诸如XLNet和BERT之类的transformer网络需要大量的内存才能达到最高的精度，考虑矩阵乘法A*B=C的一种简单有效的方法是受内存(显存)带宽限制：将A，B的内存复制到芯片上比进行A * B的计算要昂贵。这意味着如果您要使用LSTM和其他执行大量小矩阵乘法的循环网络，则内存(显存)带宽是GPU的最重要功能。矩阵乘法越小，内存(显存)带宽就越重要，介于卷积运算和小型矩阵乘法之间的transformer在整体求解过程环节中并行效率低，加快方式提升显存带宽和足够的显存容量
- RNN硬件配置要点： 显存带宽+显存> 半精度计算(FP16) > Tensors> FLOP
GPU可选型号
| No |
CUDAs |
Tensors |
显存1 |
显存带宽 2 |
张量计算3 |
F16半精度4 |
FP32单精度5 |
|
| 1 |
TESLA V100 |
5120 |
640 |
16 |
897 |
113 |
28.26 |
14.13 |
|
|
Quadro GV100 |
5120 |
640 |
32 |
870 |
133 |
33.32 |
16.66 |
| 2 |
4608 |
576 |
48 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
|
|
|
Quadro RTX6000 |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
|
|
Titan RTX |
4608 |
576 |
24 |
672 |
130 |
32.62 |
16.31 |
|
|
TITAN V |
5120 |
640 |
12 |
651 |
119 |
29.80 |
14.90 |
|
|
RTX2080Ti |
4352 |
544 |
11 |
616 |
108 |
26.90 |
13.45 |
| 3 |
RTX2080S |
3072 |
368 |
8 |
496 |
85 |
22.30 |
11.15 |
|
|
Quadro RTX5000 |
3072 |
384 |
16 |
448 |
89 |
22.30 |
11.15 |
|
|
RTX2070S |
2560 |
288 |
8 |
448 |
65 |
18.12 |
9.06 |
|
|
2304 |
288 |
8 |
416 |
57 |
14.24 |
7.12 |
|
| 4 |
RTX2060S |
2176 |
272 |
6 |
336 |
57 |
14.36 |
7.18 |
|
|
TESLA T4 |
2560 |
320 |
16 |
320 |
65 |
65.13 |
8.14 |
说明
|
|
GPU卡型号 |
显存 |
可选 |
说明 |
| 1 |
RTX5000 |
16GB |
Good |
拥有16GB显存， |
| 2 |
Titan RTX |
24GB |
Better |
支持NVLink桥接，加速训练更大的NLP网络模型， |
|
|
RTX6000 |
24GB |
Better |
类似TITAN RTX性能指标， 涡轮散热设计允许密集配置，支持单机最大9块卡扩展 |
| 3 |
Quadro GV100 |
32GB |
Best |
拥有最高的显存带宽870GB/s和最高的张量算力 |
| 3 |
RTX8000 |
48GB |
Best |
拥有最大48GB显存，是NLP的最佳GPU 涡轮散热设计允许密集配置，支持单机最大9块卡扩展 |
（四）深度学习计算系统平台配备
4.1深度学习框架对比
| 框架 |
重点应用 |
编程语言 |
多GPU速度 |
深度学习主要算法 |
|||
| CNN |
RNN /LTSM |
GAN |
RBM/ DBN |
||||
| TensorFlow |
自然语言处理，文本分类/摘要，语音/图像/手写识别，预测和标记 |
Python ， C++， R语言 |
++ |
+++ |
++ |
|
支持 |
| Caffe |
视觉识别 |
C,C++，Python，Matlab |
+ |
++ |
|
|
|
| CNTK |
手写和语音识别.处理图像 |
C++，Python |
++ |
+ |
+++ |
支持 |
|
| PyTorch |
处理图像，手写和语音识别 |
CUDA，C/C++ |
+++ |
+++ |
++ |
支持 |
支持 |
| MXNet |
图像，手写/语音识别，预测和NLP |
Python,R,C++ Julia，CUDA |
+++ |
+++ |
+ |
支持 |
|
| Chainer |
情感分析，机器翻译，语音识别 |
CUDA |
|
支持 |
支持 |
|
|
| Keras |
分类，文本生成和摘要，标记和翻译，以及语音识别 |
Python |
|
支持 |
支持 |
|
|
| DL4J |
图像识别，欺诈检测，文本挖掘，词性标记和自然语言处理 |
Java |
|
支持 |
支持 |
支持 |
|
| Theano |
|
Python |
+ |
++ |
++ |
|
|
4.2 深度学习开发库SDK
开发环境：CUDA Toolkit
训练SDK：cuDNN （7.0版本支持Tensor Core）、NCCL、cuBLAS、cuSPARSE
推理SDK：TensorRT（版本3.0支持Tensor Core）、DALI
4.3 深度学习操作系统
操作系统：Windows 10 Pro 64位+ Ubuntu 18.04或RHEL 7.5
容器：Docker 18.06.1，NVIDIA Docker运行时v2.0.3
容器：RAPIDS容器
（五）深度学习计算硬件配置推荐
打造一个快速高效的深度学习计算平台，涉及到多方面因素：
（1）超算硬件设备-—GPU、CPU、内存、硬盘io…
（2）深度学习算法---CNN、RNN…
（3）深度学习框架---Tensorflow、PyTorch…
（4）开发库SDK---CUDA、cuDNN…
（5）程序设计算法优化—-张量单元、FP16精度数据计算、针对算法SDK优化、多卡并行优化算法…
5.1 深度学习工作站配置推荐（科研类）
机型：UltraLAB GX380i/GT410
支持2~4块GPU卡
配备nvidia RTX---配置张量计算单元Tensor，支持intel AVX-512
| No |
产品型号 |
主要配置 |
FP16半精度性能 |
显存带宽 |
显存 |
理想算法 |
价格 |
| 1.1 |
GX380i 14932-SA2X |
intel第9代处理器(6核@4.9Ghz )/32GB DDR4 /2*RTX2070s/960GB SSD /4TB SATA/微塔式(2000w)/23"图显 |
36Tops |
448GB/s |
16GB |
CNN |
¥29,990 |
| 1.2 |
GX380i 14964-SB2X |
intel第9代处理器(6核@4.9Ghz)/64GB DDR4/ 2*RTX2080Ti/1.9TB SSD/4TB SATA/微塔式(1200w)/23"图显 |
54Tops |
616GB/s |
22GB |
CNN |
¥49,990 |
| 1.3 |
GX380i 14964-SB2D |
intel第9代处理器(6核@4.9Ghz) /64GB DDR4 / 2*RTX5000/1.9TB SSD/6TB SATA/微塔式(2000w)/23"图显 |
45Tops |
448GB/s |
32GB |
RNN |
¥69,990 |
| 1.4 |
GX380i 14996-SB2T |
intel第9代处理器(8核4.9Ghz) /96GB DDR4 / 2*Titan RTX /1.9TB SSD/6TB SATA/微塔式(2000w)/23"图显 |
65Tops |
672GB/s |
48GB |
CNN+ RNN |
¥97,500 |
| 1.5 |
GX380i 15096-SB2T |
intel第9代处理器(8核5.0Ghz) /128GB DDR4 /2*Quadro GV100 /960TB SSD+2TB M2.SSD /6TB SATA/微塔式(2000w)/23"图显 |
67Tops |
870GB/s |
64GB |
RNN |
¥169,990 |
| 1.6 |
GT410i 14664-SB4X |
intel第10代至尊处理器(10核4.6Ghz) /64GB DDR4 /4*RTX2080s /1.92TB SSD/4TB SATA/微塔式(2000W)/23"图显 |
89Tops |
496GB/s |
32GB |
CNN |
¥69,990 |
| 1.7 |
GT410i 14596-SB4X |
intel第10代至尊处理器(12核4.5Ghz ) /96GB DDR4 /4*RTX2080Ti /1.92TB SSD /6TB SATA/微塔式(2000W)/23"图显 |
108Tops |
616GB/s |
44GB |
CNN |
¥89,990 |
| 1.8 |
GT410i 145192-SC4E |
intel第10代至尊处理器(12核4.5Ghz ) /192GB DDR4 /4*RTX6000/ 3.84TB SSD/10TB SATA/微塔式(2000W)/23"图显 |
131Tops |
672GB/s |
96GB |
CNN+ RNN |
¥210,000 |
| 1.9 |
GT410i 142256-SC4F |
intel第10代至尊处理器(18核4.2Ghz ) /256GB DDR4 /4*RTX8000/3.84TB SSD/10TB SATA/微塔式(2000W)/23"图显 |
131Tops |
672GB/s |
192GB |
RNN |
¥330,000 |
| 1.10 |
GT410i 142256-SC4G |
intel第10代至尊处理器(18核4.2Ghz ) /256GB DDR4/4*Qudro GV100/3.84TB SSD /10TB SATA/微塔式(2000W)/23"图显 |
133Tops |
870GB/s |
64GB |
RNN |
¥350,000 |
5.2 深度学习工作站配置推荐（高性能类）
机型：UltraLAB GT410P
支持支持5~7块GPU
| No |
产品型号 |
主要配置 |
FP16半精度性能 |
显存带宽 |
显存 |
理想算法 |
价格 |
| 2.1 |
GT410P 14696-SB5X |
intel第10代至尊处理器 (10核4.6Ghz)、96GB DDR4 /5*RTX2080s/1.92TB SSD+6TB SATA /双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
112Tops |
496GB/s |
40GB |
CNN |
¥97,000 |
| 2.2 |
GT410P 14596-SB6X |
intel第10代至尊处理器 (12核4.5Ghz)、96GB DDR4 /6*RTX2080s/1.9TB SSD+ 8TB SATA /双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
134Tops |
496GB/s |
48GB |
CNN |
¥108,000 |
| 2.3 |
GT410P 145128-SB7X |
intel第10代至尊处理器 (12核4.5Ghz)、128GB DDR4 /7*RTX2080s/1.9TB SSD+ 10TB SATA/ /双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
156Tops |
496GB/s |
56GB |
CNN |
¥118,000 |
| 2.4 |
GT410P 145192-SC7X |
intel第10代至尊处理器 (12核4.5Ghz)、192GB DDR4 /7*RTX2080Ti 3.84TB SSD+ 8TB SATA/ 双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
188Tops |
616GB/s |
77GB |
CNN |
¥148,000 |
| 2.5 |
GT410P 145192-SC5T |
intel第10代至尊处理器 (12核4.5Ghz)、192GB DDR4 /5*Titan RTX/3.84TB SSD+ 10TB SATA/双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
163Tops |
672GB/s |
120GB |
CNN+ RNN |
¥228,000 |
| 2.6 |
GT410P 142256-SC7E |
intel第10代至尊处理器 (18核4.2Ghz)、256GB DDR4 /7*RTX6000/3.84TB SSD+ 14TB SATA/双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
228Tops |
672GB/s |
168GB |
CNN+ RNN |
¥370,000 |
| 2.7 |
GT410P 142256-SC7F |
intel第10代至尊处理器 (18核4.2Ghz)、256GB DDR4 /7*RTX8000/3.84TB SSD+ 14TB SATA/双塔式(双2000w)/27"-4K图显 |
228Tops |
672GB/s |
240GB |
RNN |
¥535,000 |
5.3 深度学习工作站配置推荐（超级类）
机型：UltraLAB GX630M）
支持8~9块GPU
| No |
产品型号 |
主要配置 |
FP16半精度性能 |
显存带宽 |
内存/显存 |
理想算法 |
价格 |
| 3.1 |
GX630M 237192-MB9X |
2*Xeon金6234(16核3.7GHz)/ 睿频4GHz /192GB DDR4 /9*RTX2080s/960GB SSD+2TB M2.SSD/28TB存储/双塔/27"-4K图显 |
201Tops |
496GB/s |
40GB |
CNN |
¥199,990 |
| 3.2 |
GX630M 243192-MB8X |
2*Xeon金6244(16核4.3GHz)/ 睿频4.3GHz /192GB DDR4 /8*RTX2080Ti/1.9TB SSD+2TB M2.SSD/42TB存储/双塔/27"-4K图显 |
215Tops |
616GB/s |
88GB |
CNN |
¥245,000 |
| 3.3 |
GX630M 241384-60T7T |
2*Xeon金6246(24核4.1GHz)/ 睿频4.2GHz /384GB DDR4 /7*Titan RTX/3.84TB SSD /60TB并行存储/双塔/27"-4K图显 |
228Tops- |
672GB/s |
168GB |
CNN+ RNN |
¥399,990 |
| 3.4 |
GX630M 241384-42T8E |
2*Xeon金6246(24核4.1GHz)/ 睿频4.2GHz /384GB DDR4 /8*RTX6000/1.92TB SSD+2TB M2.SSD/42TB并行存储/双塔/32"-4K图显 |
261Tops |
672GB/s |
192GB |
CNN+ RNN |
¥499,990 |
| 3.5 |
GX630M 239768-150T8F |
2*Xeon金6254(36核3.9GHz)/ 睿频4.0GHz /768GB DDR4 /8*RTX8000/3.84TB SSD+3.2TB P-SSD/150TB并行存储/双塔/32"-4K图显 |
261Tops |
672GB/s |
384GB |
CNN+ RNN+ 推理 |
¥750,000 |
| 3.6 |
GX630M 235768-210T8G |
2*Xeon白金8268(48核3.5GHz)/睿频3.9GHz /768GB DDR4 /8*QGV100 /3.84TB SSD /6.4TB P-SSD/210TB并行存储/双塔/32"-4K图显 |
266Tops |
870GB/s |
256GB |
CNN+ RNN+ 推理 |
¥850,000 |
| 3.7 |
GX630M 2331T-266T9F |
2*Xeon白金8280(56核3.3GHz/ 睿频4.0GHz /1TB DDR4 /9*RTX8000/3.84TB SSD系统盘/6.4TB P-SSD/266TB并行存储/双塔/32"-4K图显 |
293Tops-地球最强 |
672GBs |
432GB |
CNN+ RNN+ 推理 |
¥999,990 |
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