选自Tim Dettmers
作者：Tim Dettmers
机器之心编译
参与：李泽南、微胖
4 月初，英伟达发布了 Titan X Pascal 的升级版——新一代旗舰显卡 Titan Xp。它搭载 12G DDR5X 内存，速度为 11.4Gbps，共 3840 个 CUDA 核心（Titan X 和 GTX 1080 Ti 均为 3584 个），运行频率为 1.6GHz，运算速度可达 12TFLOPs。这是英伟达在发布售价为 818 美元的 GeForce GTX 1080Ti 后，对于显卡产品线的又一次调整。「这块新显卡将为用户提供极端的性能，」英伟达在发布公告中表示。Titan Xp 的目标用户不仅在于高端游戏玩家，更包括需要训练神经网络的研究者。随后（4 月 9 日），Tim Dettmers 再度更新了他的系列博客。这次更新主要比较了不同 GPU 产品性价比，补充、更新最终推荐名单。机器之心编译了更新后的博文全文（请注意，加粗部分为本次更新内容）。
深度学习是一个计算密集型领域，而 GPU 的选择将从根本上决定你的深度学习实验。没有 GPU，一个实验也许花费数月才能完成，或者实验运行一天却只关闭了被选择的参数；而一个良好稳定的 GPU 可让你在深度学习网络中快速迭代，在数天、数小时、数分钟内完成实验，而不是数月、数天、数小时。所以，购买 GPU 时正确的选择很关键。那么，如何选择一个适合你的 GPU 呢？这正是本篇博文探讨的问题，帮助你做出正确选择。
对于深度学习初学者来说，拥有一个快速 GPU 非常重要，因为它可以使你迅速获得有助于构建专业知识的实践经验，这些专业知识可以帮助你将深度学习应用到新问题上。没有这种迅速反馈，从错误中汲取经验将会花费太多时间，在继续深度学习过程中也会感到受挫和沮丧。在 GPU 的帮助下，我很快就学会了如何在一系列 Kaggle 竞赛中应用深度学习，并且在 Partly Sunny with a Chance of Hashtags Kaggle 竞赛上获得了第二名，竞赛内容是通过一个给定推文预测气象评分。比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络（带有两个修正线性单元和 dropout，用于正则化），差点就没办法把这个深度网络塞进我的 6G GPU 内存。
应该使用多个 GPU 并联吗？
在 GPU 的帮助下，深度学习可以完成很多事情，这让我感到兴奋。我投身到多 GPU 的领域之中，用 InfiniBand 40Gbit/s 互连组装了小型 GPU 集群。我疯狂地想要知道多个 GPU 能否获得更好的结果。我很快发现，不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说，加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性，但对于大一点的神经网络来说，例如我在 Partly Sunny with a Chance of Hashtags Kaggle 比赛中使用的，几乎没有加速效果。
随后，我进一步试验，对比 32 位方法，我开发了带有模型并行性的新型 8 位压缩技术，该技术能更有效地并行处理密集或全连接神经网络层。
然而，我也发现，并行化也会让人沮丧得发狂。针对一系列问题，我天真地优化了并行算法，结果发现：考虑到你投入的精力，即使使用优化过的自定义代码，多个 GPU 上的并行注意的效果也并不好。你需要非常留意你的硬件及其与深度学习算法交互的方式，这样你一开始就能衡量你是否可以受益于并行化。
我的计算机配置：你可以看到三块 GTX Titan 和一块 InfiniBand 卡。这是用于深度学习的好配置吗？
自那时起，GPU 的并行性支持越来越普遍，但距离全面可用和有效还差的很远。目前，在 GPU 和计算机中实现有效算法的唯一深度学习库是 CNTK，它使用微软的 1 比特量子化（有效）和 block momentum（很有效）的特殊并行化算法。通过 CNTK 和一个包含 96 块 GPU 的聚类，你可以拥有一个大约 90x-95x 的新线性速度。Pytorch 也许是跨机器支持有效并行化的库，但是，库目前还不存在。如果你想要在一台机器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要选择，这些库具备良好的加速（3.6x-3.8x），并在一台包含 4 至 8 块 GPU 的机器之中预定义了并行化算法。也有其他支持并行化的库，但它们不是慢（比如 2x-3x 的 TensorFlow）就是难于用于多 GPU (Theano)，或者兼而有之。
如果你重视并行计算，我建议你使用 Pytorch 或 CNTK。
使用多 GPU 而无并行
使用多 GPU 的另外一个好处是：即使没有并行算法，你也可以分别在每个 GPU 上运行多个算法或实验。速度没有变快，但是你能一次性通过使用不同算法或参数得到更多关于性能信息。如果你的主要目标是尽快获得深度学习经验，这是非常有用的，而且对于想同时尝试新算法不同版本的研究人员来说，这也非常有用。
如果你想要学习深度学习，这也具有心理上的重要性。执行任务的间隔以及得到反馈信息的时间越短，大脑越能将相关记忆片段整合成连贯画面。如果你在小数据集上使用独立的 GPU 训练两个卷积网络，你就能更快地知道什么对于性能优良来说是重要的；你将更容易地检测到交叉验证误差中的模式并正确地解释它们。你也会发现暗示需要添加、移除或调整哪些参数与层的模式。
所以总体而言，几乎对于所有任务来说，一个 GPU 已经足够了，但是加速深度学习模型，多个 GPU 会变得越来越重要。如果你想快速学习深度学习，多个廉价的 GPU 也很好。我个人宁愿使用多个小的 GPU，而不是一个大的 GPU，即使是出于研究实验的没目的。
英伟达 GPU、AMD GUP 还是英特尔的 Xeon Phi？
英伟达的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易，但没有适合 AMD 的 OpenCL 那样强大的标准库。目前还没有适合 AMD 显卡的深度学习库——所以，只能选择英伟达了。即使未来一些 OpenCL 库可用，我仍会坚持使用英伟达：因为对于 CUDA 来说，GPU 计算或者 GPGPU 社区是很大的，对于 OpenCL 来说，则相对较小。因此，在 CUDA 社区，有现成的好的开源解决方案和为编程提供可靠建议。
此外，英伟达现在为深度学习赌上一切，即使深度学习还只是处于婴儿期。押注获得了回报。尽管现在其他公司也往深度学习投入了钱和精力，但由于开始的晚，目前依然很落后。目前，除了 NVIDIA-CUDA，其他任何用于深度学习的软硬结合的选择都会让你受挫。
至于英特尔的 Xeon Phi，广告宣称你能够使用标准 C 代码，还能将代码轻松转换成加速过的 Xeon Phi 代码。听起来很有趣，因为你可能认为可以依靠庞大的 C 代码资源。但事实上，其只支持非常一小部分 C 代码，因此，这一功能并不真正有用，大部分 C 运行起来会很慢。
我曾研究过 500 多个 Xeon Phi 集群，遭遇了无止尽的挫折。我不能运行我的单元测试（unit test），因为 Xeon Phi 的 MKL（数学核心函数库）并不兼容 NumPy；我不得不重写大部分代码，因为英特尔 Xeon Phi 编译器无法让模板做出适当约简。例如，switch 语句，我不得不改变我的 C 接口，因为英特尔 Xeon Phi 编译器不支持 C++ 11 的一些特性。这一切迫使你在没有单元测试的情况下来执行代码的重构，实在让人沮丧。这花了很长时间。真是地狱啊。
随后，执行我的代码时，一切都运行得很慢。是有 bug（？）或者仅仅是线程调度器（thread scheduler）里的问题？如果作为运行基础的向量大小连续变化，哪个问题会影响性能表现？比如，如果你有大小不同的全连接层，或者 dropout 层，Xeon Phi 会比 CPU 还慢。我在一个独立的矩阵乘法（matrix-matrix multiplication）实例中复制了这一行为，并把它发给了英特尔，但从没收到回信。所以，如果你想做深度学习，远离 Xeon Phi！
给定预算下的最快 GPU
你的第一个问题也许是：用于深度学习的快速 GPU 性能的最重要特征是什么？是 cuda 内核数、时钟速度还是 RAM 的大小？
以上都不是。最重要的特征是内存带宽。
简言之，GPU 通过牺牲内存访问时间（延迟）而优化了内存带宽； 而 CPU 的设计恰恰相反。如果只占用了少量内存，例如几个数相乘（3*6*9），CPU 可以做快速计算，但是，对于像矩阵相乘（A*B*C）这样占用大量内存的操作，CPU 运行很慢。由于其内存带宽，GPU 擅长处理占用大量内存的问题。当然 GPU 和 CPU 之间还存在其他更复杂的差异。
如果你想购买一个快速 GPU，第一等重要的就是看看它的带宽。
根据内存带宽评估 GPU
CPU 与 GPU 的带宽，按时间顺序的纵向对比。带宽是 GPU 计算速度高于 CPU 的一大原因。
带宽可直接在一个架构内进行比较，例如, 比较 Pascal 显卡 GTX 1080 与 GTX 1070 的性能；也可通过只查看其内存带宽而直接比较。例如，GTX 1080 (320GB/s) 大约比 GTX 1070 (256 GB/s) 快 25%。然而, 在多个架构之间，例如 Pascal 对于 Maxwell 就像 GTX 1080 对于 GTX Titan X 一样，不能进行直接比较，因为加工过程不同的架构使用了不同的给定内存带宽。这一切看起来有点狡猾，但是，只看总带宽就可对 GPU 的大致速度有一个很好的全局了解。在给定预算的情况下选择一块最快的 GPU，你可以使用这一维基百科页面（List of Nvidia graphics processing units），查看 GB/s 中的带宽；对于更新的显卡（900 和 1000 系列）来说，列表中的价格相当精确，但是，老旧的显卡相比于列举的价格会便宜很多，尤其是在 eBay 上购买这些显卡时。例如，一个普通的 GTX Titan X 在 eBay 上的价格大约是 550 美元。
然而，另一个需要考虑的重要因素是，并非所有架构都与 cuDNN 兼容。由于几乎所有的深度学习库都使用 cuDNN 做卷积运算，这就限制了对于 Kepler GPU 或更好 GPU 的选择，即 GTX 600 系列或以上版本。最主要的是 Kepler GPU 通常会很慢。因此这意味着你应该选择 900 或 1000 系列 GPU 来获得好的性能。
为了大致搞清楚深度学习任务中的显卡性能比较情况，我创建了一个简单的 GPU 等价表。如何阅读它呢？例如，GTX 980 的速度相当于 0.35 个 Titan X Pascal，或是 Titan X Pascal 的速度几乎三倍快于 GTX 980。
请注意：我没有所有这些显卡，也没有在所有这些显卡上跑过深度学习基准。这些对比源于显卡规格以及计算基准（有些加密货币挖掘任务需要比肩深度学习的计算能力）的比较。因此只是粗略的比较。真实数字会有点区别，但是一般说来，误差会是最小的，显卡的排序也没问题。
也请注意，没有充分利用 GPU 的小型网络会让更大 GPU 看起来不那么帅。比如，一个 GTX 1080 Ti 上的小型 LSTM（128 个隐藏单元；batch 大小大于 64）不会比在 GTX 1070 上运行速度明显快很多。为了实现表格中的性能差异，你需要运行更大的网络，比如 带有 1024 个隐藏单元（而且 batch 大小大于 64）的 LSTM。当选择适合自己的 GPU 时，记住这一点很重要。
GPU 性能的粗略对比（2017 年 4 月 9 日）。注意：此对比仅适用于大计算量任务。
性价比分析（主要新增部分）
如果参照上图，将所有 GPU 的性能除以各自的价格，我们就得到了性价比的分析图，它一定程度上影响了我们在文末的建议。
性价比分析使用了新 GPU 在美国亚马逊的价格，以及旧 GPU 在 eBay 上的价格。请注意：这一对比在很多方面可能存在偏差，例如它没有考虑 GPU 内存大小的问题。
虽然 GTX 1050Ti 的性价比遥遥领先，但这是在没有考虑内存的情况下算出的，在应用时，1050Ti 的内存常常不能满足需求，这意味着你只能被迫选择那些单位价格性能较低的高端显卡。同样，你也很难用 4 块小 GPU 代替 1 块大 GPU 执行任务，因为小 GPU 存在很多缺点。所以你不能简单地通过买 16 块 GTX 1050 Ti 来试图达到 4 块 GTX 1080 Ti 的性能，因为这可能意味着你需要多买三台计算机——性价比反而低了。如果考虑这些细节的话，性价比的对比图应该是这样：
将其他硬件价格考虑在内后，各型号 GPU 的性价比。参考状态为：一个机箱，承载 4 块 GPU，价值 1500 美元的高端主板和 CPU。
所以，在实际情况下，如果你想要更高的性能，毫无疑问大 GPU 更有性价比。当然这一对比可能仍然存在偏差。因为每个人的预算都不是无限的。在给定资金的情况下，哪种 GPU 是最合适的？你的 GPU 在被升级前要使用几年？这些问题还有待解决。
所以在装机上做出选择并不容易。不过如果你充分考虑了所有问题，你所得出的结论应该与下面的推荐类似。
GPU 推荐（更新幅度较大）
总的来说，我会推荐 GTX 1080 Ti 、GTX 1080 或者 GTX 1070。它们都是优秀的显卡，如果你买得起 GTX 1080 Ti 就入手吧。GTX 1070 更加便宜点，但是仍然比普通的 GTX Titan X (Maxwell) 要快一些。GTX 1080 比 GTX 1070 性价比要低一点，但是，既然 GTX 1080 Ti 价格跌得厉害，那么现在 GTX 1080 就与 GTX 1070 有的一拼。考虑到增加的内存（11G 和 8G），这三张显卡应该比 GTX 980 Ti 更值得选择。
8G 内存看起来有点小，但是对于许多任务来说，绰绰有余。比如，在 Kaggle 比赛，很多图像数据集、深度风格以及自然语言理解任务这些问题上，你遇到的麻烦会少很多。GTX 1060 是最好的入门 GPU，如果你是首次尝试深度学习或者有时想要使用它来参加 Kaggle 比赛。我不会推荐 GTX 1060 带有 3G 内存的变体产品，既然其他 6G 内存产品能力已经十分有限了。不过，对于很多应用来说，6G 内存足够了。GTX 1060 要比普通版本的 Titan X 慢一些，但是，在性能和价格方面（eBay 上）都可比肩 GTX 980。
如果要说物有所值呢，10 系列设计真的很赞。GTX 1050 Ti、GTX 1060、GTX 1070、GTX 1080 和 GTX 1080 Ti 上都很出色。GTX 1060 、GTX 1050 Ti 适合初学者，GTX 1070 、GTX 1080 是某些产业和研究部门以及创业公司的好选择，GTX 1080 Ti 通杀高端选择。
一般说来，我不会推荐英伟达 NVIDIA Titan Xp，就其性能而言，价格死贵了。继续使用 GTX 1080 Ti 吧。不过，NVIDIA Titan Xp 在计算机视觉研究人员当中，还是有它的一席之地，这些研究人员通常要研究大型数据集或者视频集。在这些领域里，每 1G 内存都不会浪费，NVIDIA Titan Xp 比 GTX 1080 Ti 仅多出 1G 的内存也会带来更多的处理优势。我不会再推荐 NVIDIA Titan X (Pascal) 了，因为 NVIDIA Titan Xp 跑的快一些但价格几乎差不多。不过呢，考虑到市场上这些 GPU 的稀缺，如果你买不到 NVIDIA Titan Xp，你也可以买 Titan X (Pascal)。或许可以从 eBay 上淘到便宜的 Titan X (Pascal)。
如果你已经有了 GTX Titan X (Maxwell) GPUs，升级到 NVIDIA Titan X (Pascal) 或 NVIDIA Titan Xp 就不值了。剩下这个钱买下一代 GPU 吧。
如果你差钱，但真需要 12G 内存，那么，最好去 eBay 淘个 GTX Titan X (Maxwell)。
不过，绝大多数研究人员使用 GTX 1080 Ti 就可以了。对于绝大多数研究和应用来说，额外 1G 内存其实是不必要的。
我个人的研究工作，会用多个 GTX 1070 或者 GTX 1080 。我宁可多跑几个测试，哪怕速度比仅跑一个测试（这样速度会快些）慢一些。在自然语言处理任务中，内存限制并不像计算机视觉研究中那么明显。因此，GTX 1070/GTX 1080 就够用了。我的研究任务以及运行实验的方式决定了最适合我的选择就是 GTX 1070/GTX 1080。
现在，对于那些手头很紧又要买 GPU 的人来说，选择更少了。AWS 的 GPU 实例很贵而且现在也慢，不再是一个好的选择，如果你的预算很少的话。我不推荐 GTX 970，因为速度慢还死贵，即使在 eBay 上入二手（150 刀），而且还有存储及显卡启动问题。相反，多弄点钱买一个 GTX 1060，速度会快得多，存储也更大，还没有这方面的问题。如果你只是买不起 GTX 1060，我推荐 4GB RAM 的 GTX 1050 Ti。4GB 会有限，但是你可以玩转深度学习了，如果你调一下模型，就能获得良好的性能。GTX 1050 Ti 适合绝大多数 kaggle 竞赛，尽管可能会在一些比赛中限制你的竞争力。
如果你仅仅是想尝试一下深度学习，GTX 1050 Ti（2G 或 4G 内存）是一个不错的选择。
AWS GPU 实例
在这篇博文的前一个版本中，我推荐了 AWS GPU 的现货实例，但现在我不会再推荐它了。目前 AWS 上的 GPU 相当慢（一个 GTX 1080 的速度是 AWS GPU 的 4 倍）并且其价格在过去的几个月里急剧上升。现在看起来购买自己的 GPU 又似乎更为明智了。
结论
这篇文章里的所有信息应该能帮助你通过平衡内存大小的需要、带宽速度 GB/s 以及 GPU 价格来找到合适的 GPU 了，这些推理在未来许多年中都会是可靠的。
但是，现在我所推荐的是 GTX 1080 Ti 、 GTX 1070 或者 GTX 1080，只要你买得起；如果你刚涉足深度学习或者手头紧，那么 GTX 1060 或许适合；如果你的钱不多，就买 GTX 1050 Ti 吧；如果你是一位计算机视觉研究人员，或许该入手 Titan Xp。
总结性建议
总的说来最好的 GPU：Titan Xp
有成本效益但价格高的：GTX 1080 Ti, GTX 1070,GTX 1080
有成本效益而且便宜：GTX 1060（6GB）
用来处理大于 250G 数据集：GTX Titan X (Maxwell), NVIDIA Titan X Pascal, or NVIDIA Titan Xp
我的钱不多：GTX 1060（6GB），用于常规比赛，或者 GTX 1080 Ti 用于「深度学习比赛」
我几乎没钱：GTX 1050 Ti（4GB）
我参加 Kaggle 比赛： 用于任何常规比赛，GTX 1060 (6GB）, 如果是深度学习比赛，GTX 1080 Ti
我是一名有竞争力的计算机视觉研究人员：NVIDIA Titan Xp ; 不要从现有的 Titan X (Pascal or Maxwell) 进行升级
我是一名研究人员：GTX 1080 Ti。有些情况下，比如自然语言处理任务，GTX 1070 或者 GTX 1080 或许是可靠的选择——看一下你当前模型的存储要求。
想建立一个 GPU 集群：这真的很复杂，你可以从这里得到一些思路：http://t.cn/RXvx5X5
刚开始进行深度学习，我是认真的：开始用 GTX 1060（6GB）。根据你下一步的情况（创业？Kaggle 比赛？研究还是应用深度学习）卖掉你的 GTX 1060 然后换成更适合使用目的的 GPU。
原文链接：http://timdettmers.com/2017/04/09/which-gpu-for-deep-learning/
本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。
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