Yêu cầu Bộ nhớ cho Deep Learning và Machine Learning năm 2023
Xem thêm: Gợi ý cấu hình máy tính chạy Stable Diffusion AI tạo ảnh và video đẹp năm 2023
Yêu cầu Bộ nhớ cho Deep Learning và Machine Learning
Nên sử dụng SSD hay HDD cho Học máy?
Đầu tiên là bàn về yêu cầu bộ nhớ cho toàn bộ máy tính trạm của bạn. Khi đến với bất kỳ dự án trí tuệ nhân tạo nào, sẽ có rất nhiều dữ liệu di chuyển khi bạn huấn luyện các chương trình của mình. Các yêu cầu khác nhau về bộ nhớ cho học máy khá phức tạp, việc lựa chọn sử dụng SSD hoặc HDD cho học máy thì không quá khó. Giống như hầu hết các bộ máy tính, có lẽ tốt nhất là có cả hai loại.
Sẽ cần lưu trữ tạm thời nhiều bộ dữ liệu và việc có một SSD sẽ giúp di chuyển dữ liệu nhanh chóng khi cần thiết. Tuy nhiên, đối với những dữ liệu sẽ không được di chuyển thường xuyên hoặc luôn lưu trữ cố định, HDD sẽ hoạt động tốt và rẻ hơn nhiều. Nếu bạn không sử dụng các bộ dữ liệu lớn và thay vào đó dự định sử dụng mô phỏng để huấn luyện chương trình trí tuệ nhân tạo, thì bạn có thể bỏ qua nhu cầu về giải pháp lưu trữ cố định như HDD để tiết kiệm chi phí. Cuối cùng, một điều chắc chắn là bạn nên xem xét mua một SSD vì nó sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian. Đây là một khoản đầu tư sẽ hoàn vốn trong tương lai.
Bộ nhớ GPU có quan trọng cho Deep Learning và Machine Learning không?
GPU trong một bộ máy tính
Trước khi đi vào chi tiết, hãy phân biệt giữa deep learning và machine learning.
Deep learning bao gồm các dự án trí tuệ nhân tạo được thiết kế để “tư duy”. Có thể là một mạng thần kinh hoặc một dự án mà AI sẽ cần xử lý và diễn giải dữ liệu để đưa ra các giải pháp mới.
Deep learning là một dạng cụ thể của machine learning, chúng ta sẽ thảo luận về việc này sau. Câu hỏi tiếp theo này khá khó khăn. Cần bao nhiêu RAM cho deep learning?
Nó có thể hoàn toàn phụ thuộc vào loại dự án bạn đang vận hành. Ví dụ, nếu bạn đang vận hành một dự án deep learning phụ thuộc nhiều vào lượng lớn dữ liệu đầu vào và xử lý, thì bạn cần một bộ nhớ lớn hơn.Tuy nhiên, nếu bạn huấn luyện một chương trình dựa trên hình ảnh hoặc thông qua mô phỏng, thì bạn cần ít bộ nhớ hơn nhưng sẽ có một khối lượng công việc nặng cần được xử lý nhanh chóng.
Machine learning thì lại ít liên quan đến việc trí tuệ nhân tạo được thiết kế để “tư duy” và tạo ra các giải pháp mới mà tập trung vào khả năng xử lý dữ liệu và tạo ra các giải pháp được xác định trước hoặc dựa trên kỳ vọng. Con người tương tác nhiều hơn với machine learning và bộ nhớ có thể được di chuyển và điều chỉnh theo nhu cầu.
Do đó, machine learning thường chỉ đòi hỏi ít bộ nhớ hơn, nhưng nhu cầu bộ nhớ tùy thuộc vào loại dữ liệu được sử dụng và cỡ của dữ liệu.
Bộ nhớ RAM cần thiết cho Deep Learning là bao nhiêu?
Hình ảnh NVIDIA GeForce RTX 3090, Nguồn ảnh
Một quy tắc chung để tính toán bộ nhớ RAM cho deep learning là có ít nhất bằng bộ nhớ GPU và sau đó thêm khoảng 25% dự phòng mở rộng.
Công thức đơn giản này sẽ giúp bạn đáp ứng nhu cầu RAM và tiết kiệm thời gian chuyển từ SSD sang HDD, nếu bạn đã cài đặt cả hai.
Mặc dù không có một lượng RAM cụ thể được yêu cầu cho các dự án deep learning, đây là một cách đơn giản để tránh gặp vấn đề và không phải lo lắng về việc mở rộng trong tương lai gần. Tuy nhiên, nếu sử dụng nhiều hình ảnh để huấn luyện chương trình deep learning của mình, bạn có thể cần nhiều hơn bạn nghĩ.
Có nhiều loại GPU bạn có thể cân nhắc mua. Đề xuất của chúng tôi là chọn loại tốt nhất để bạn không cần phải lo lắng: NVIDIA GeForce RTX 3090 có bộ nhớ 24GB và có sức mạnh tính toán cho tất cả các dự án AI. Tuy nhiên, một lựa chọn rẻ hơn như NVIDIA GeForce RTX 3060 với bộ nhớ 12GB cũng có thể giúp bạn.
Dự án hình ảnh và video
Thẻ SD cho máy quay video, Nguồn ảnh
Nếu chương trình deep learning xử lý nhiều dữ liệu hình ảnh – từ luồng trực tiếp đến xử lý hình ảnh đơn giản, thì bạn sẽ cần xem xét kỹ hơn yêu cầu bộ nhớ RAM và GPU.
Nếu sử dụng một máy trạm chuyên về deep learning để theo dõi hình ảnh hoặc video, thì nó sẽ chạy và lưu trữ (nếu chỉ tạm thời) một lượng lớn dữ liệu để thực hiện điều này. Dựa trên như cầu dữ liệu, sẽ cần bộ nhớ RAM và bộ nhớ khá lớn.
Dự án văn bản / giọng nói
Thiết bị loa Apple HomePod, Nguồn ảnh
Mặt khác, nếu bạn tạo ra một chương trình deep learning có thể xử lý, diễn giải và tạo ra giọng nói, thì không cần quá quan tâm đến lượng bộ nhớ yêu cầu. Có khả năng bạn sẽ có ít bộ dữ liệu hơn để xử lý so với việc theo dõi và diễn giải dữ liệu hình ảnh.
Một ngoại lệ duy nhất cho quy tắc này có thể là nếu bạn đang làm một dự án deep learning được huấn luyện để nghe và nhận biết giọng nói của con người, và tạo ra giọng nói phản hồi mô phỏng giọng của con người. Trong trường hợp này, nhiều hơn sẽ tốt hơn và nên được xem xét tương tự như yêu cầu bộ nhớ của dữ liệu hình ảnh.
Bộ nhớ RAM cần thiết cho Machine Learning là bao nhiêu?
Thanh RAM, Nguồn ảnh
Yêu cầu bộ nhớ của machine learning sẽ tương tự như deep learning, nhưng với khối lượng công việc và yêu cầu bộ nhớ ít hơn. Như chúng tôi đã nói trước đó, machine learning có mức tương tác con người cao hơn, vì vậy không cần nhiều bộ nhớ lớn.
Tuy nhiên, vẫn nên tuân theo quy tắc cho deep learning và có ít nhất bằng bộ nhớ GPU và thêm 25% dự phòng. Chúng tôi rất đề xuất NVIDIA GeForce RTX 3060 cho nhiều dự án machine learning vì nó có thể xử lý đa số công việc mà không gặp bất kỳ vấn đề nào, tuy nhiên bạn có thể cần xem xét RTX 3080 hoặc RTX 3090 tùy yêu cầu bộ nhớ.
Sau đó, chúng tôi sẽ thảo luận về khả năng sử dụng nhiều GPU để hỗ trợ các dự án lớn hơn.
Dự án dựa trên video và hình ảnh
Một con số ước yêu cầu bộ nhớ cho machine learning cho một dự án veef video và hình ảnh sẽ là khoảng 16GB. Con số này không đúng trong mọi trường hợp, nhưng đây là một lượng RAM và bộ nhớ tốt có thể xử lý đa số các dự án machine learning cho dữ liệu hình ảnh.
Vì machine learning ít nhu cầu diễn giải dữ liệu hơn nên có thể tiết kiệm bộ nhớ.
Dự án dựa trên văn bản hoặc giọng nói
Với các dự án machine learning dựa trên văn bản hoặc giọng nói, yêu cầu bộ nhớ thực tế là tương tự. Giảm GPU quá thấp là không hợp lý vì sẽ hữu ích cho nhiều tác vụ khác. Không nên giảm bộ nhớ GPU thấp hơn 12GB .
Nên giả định một lượng RAM và bộ nhớ cao hơn một chút so với nhu cầu dự tính về machine learning và deep learning. Nếu có một mức tối thiểu cho các dự án AI về một máy trạm, thì các dự án machine learning dựa trên văn bản và giọng nói nằm ở mức tối thiểu đó.
Cần bộ nhớ RAM là bao nhiêu cho Machine Learning với nhiều GPU?
Trạm deep learning với nhiều GPU, Nguồn ảnh
Như chúng tôi đã đề cập trước đó, việc sử dụng nhiều GPU cho một dự án AI là khá phổ biến! Khi bạn sử dụng nhiều GPU, bạn cần quan tâm đến bộ nhớ GPU và RAM bao nhiêu?
Ồ, câu trả lời là một chút phức tạp. Bạn sẽ không bao giờ cần hoặc thậm chí không thể sử dụng nhiều RAM hơn bộ nhớ GPU của bất kỳ GPU đơn lẻ nào.
Ví dụ, nếu bạn sử dụng NVIDIA GeForce RTX 3090, sau đó bạn muốn có 24GB RAM (hoặc cao hơn cho việc nâng cấp). Ngay cả khi bạn quyết định thêm một số lượng tối đa các RTX 3090 khác, bạn cũng không thể sử dụng nhiều hơn 24GB RAM đó. RAM của bạn đạt đến mức tối đa dựa trên GPU có bộ nhớ nhiều nhất.
