AI訓(xùn)練的算力要求

算力

模型訓(xùn)練需要大量計(jì)算資源，包括CPU(
Central Processing Unit)、GPU(Graphical Processing Unit)、TPU(Tensor Processing Unit)等，其中GPU是最為常見(jiàn)的硬件加速器。另外還可以通過(guò)算法優(yōu)化提高模型訓(xùn)練效率。例如分布式訓(xùn)練技術(shù)（將數(shù)據(jù)和模型參數(shù)分配到多臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行計(jì)算）、還可以采用模型壓縮技術(shù)，將模型的大小壓縮到最小。

GPU

又名圖像處理器，是一種專(zhuān)門(mén)用于圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的硬件設(shè)備。相對(duì)于cpu,GPU有強(qiáng)大的并行計(jì)算能力

AI訓(xùn)練的硬件配置要求

模型訓(xùn)練所需的內(nèi)存和存儲(chǔ)空間會(huì)隨著數(shù)據(jù)集的變大和模型復(fù)雜度而增加。選擇硬件配置時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)集的大小和模型復(fù)雜度。

Ai模型推理的算力要求

推理也叫做預(yù)測(cè)。模型訓(xùn)練好后，就不需要大量計(jì)算了，因此對(duì)于算力要求較低。

算法推理的優(yōu)化

通過(guò)模型剪枝技術(shù)（模型中一些不必要的參數(shù)刪除）、模型量化技術(shù)（將模型中的浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù)）可以實(shí)現(xiàn)算法推理的優(yōu)化。

算力優(yōu)化方法

1. 使用云計(jì)算服務(wù)
   根據(jù)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整計(jì)算資源的規(guī)模和配置
2. 使用分布式訓(xùn)練技術(shù)
   將模型的訓(xùn)練過(guò)程分配到多臺(tái)機(jī)器上進(jìn)行計(jì)算，從而加速計(jì)算速度。目前，tensorflow和pytorch等深度學(xué)習(xí)框架都支持分布式訓(xùn)練技術(shù)。
3. 使用算法優(yōu)化技術(shù)
   模型剪枝、模型量化、動(dòng)態(tài)計(jì)算圖等技術(shù)優(yōu)化算法。還可以使用自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)自動(dòng)選擇最優(yōu)的算法和超參數(shù)，從而提高模型的精度和效率。

電腦配置

1. 高性能的GPU: NGIDIA的GetForce RTX 3080、3090（3999元）或tesla V100（12000）。這些是當(dāng)前最好的配置（2023.02.01）
2. 內(nèi)存：盡量在16G以上
3. 快速硬盤(pán)：SSD(solid state disk)固態(tài)硬盤(pán)
4. cpu: Inter Core i9或AMD Ryzen 9