Giới thiệu
Bạn hẳn đã nhận thấy rằng để đào tạo một mô hình học sâu rất nặng, bạn cần có một GPU hầu như có sẵn với chi phí rất cao. Nói một cách đơn giản, GPU là tên viết tắt của Đơn vị xử lý đồ họa có nghĩa là nó là một loại bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để thực hiện các phép tính toán học phức tạp một cách nhanh chóng và rất hiệu quả. Nó chủ yếu được sử dụng trong ngành công nghiệp trò chơi nhưng ngày nay nó thường được sử dụng trong lĩnh vực học kĩ càng, nơi chúng đã trở thành công cụ quan trọng nhất để nâng cao hiệu suất đào tạo của mạng lưới thần kinh sâu. Hãy đi thẳng vào bài viết, nơi tôi sẽ liệt kê 5 nền tảng hàng đầu cung cấp GPU dựa trên đám mây miễn phí mà không cần thẻ tín dụng để đăng ký.
[Nhúng nội dung]
Trước khi chúng tôi bắt đầu, đây là các tham số mà chúng tôi đang so sánh các đề xuất của mình:
- Mô hình GPU & Bộ nhớ của nó,
- Lưu trữ liên tục — lưu trữ còn lại sau khi tắt nguồn điện cho thiết bị,
- Giới hạn sử dụng - nếu có
- Thời gian chạy mỗi phiên, nghĩa là, thời gian tối đa mà mã của bạn có thể chạy trước khi hết thời gian chờ,
- Thực thi nền — cho phép mô hình của bạn đào tạo mà bạn không cần phải mở mã và
- Tùy chọn để giữ của bạn sổ ghi chép Riêng tư
Mục lục
5 địa điểm hàng đầu để tải GPU trực tuyến miễn phí
1. Phòng thí nghiệm Google
- Đây là sản phẩm của Google Research và khá phổ biến trong cộng đồng Khoa học dữ liệu trên toàn cầu.
- Điều kiện tiên quyết duy nhất để sử dụng Colab là bạn cần phải có Tài khoản Google. Vì vậy, nếu bạn không có, bạn có thể tạo nó để bắt đầu.
- Mô hình GPU miễn phí mà bạn nhận được với Colab tùy thuộc vào tình trạng sẵn có. Nói chung, bạn có thể nhận được Tesla K80, hoặc thậm chí là Tesla T4, với Bộ nhớ GPU lên tới 16GB.
- Họ cũng có các gói đăng ký trả phí, được gọi là: Colab Pro và Colab Pro+, nhờ đó bạn có được nhiều cấu hình GPU cao cấp hơn để đào tạo các Mô hình Deep Learning lớn hơn.
Nói về ưu điểm:
- Bạn nhận được 15GB dung lượng lưu trữ trên Google Drive
- Thời gian chạy dài mỗi phiên 12 giờ
- Nó cũng cung cấp cho bạn một tùy chọn để giữ sổ ghi chép của bạn ở chế độ riêng tư
Nói về nhược điểm:
- Google Colab không cho phép thực thi trong nền
2. Kaggle
Nếu bạn chưa sử dụng Kaggle cho đến nay trong hành trình Khoa học dữ liệu của mình, hãy tin tôi, bạn sẽ sớm làm được. Đây là ngôi nhà của hơn 50,000 bộ dữ liệu công khai và 400,000 sổ ghi chép công khai và không khác gì một mỏ vàng cho các nhà khoa học dữ liệu. Tương tự như Colab, Kaggle cũng thuộc sở hữu của Google.
Kaggle cung cấp hai tùy chọn GPU mà bạn có thể chọn:
- Tesla P100, với bộ nhớ GPU 16GB
- Tesla T4 kép với bộ nhớ GPU 15 GB
Nói về Ưu điểm
- Kaggle cung cấp 20GB dung lượng lưu trữ liên tục
- Nó cung cấp thời gian chạy mỗi phiên là 12 giờ
- Nó cho phép thực thi nền mã Machine Learning của bạn
- Nó cho phép cả sổ ghi chép công khai và riêng tư
- Trên hết, bạn có thể dễ dàng truy cập vào hàng nghìn bộ dữ liệu Kaggle
Nói về nhược điểm
- Có Giới hạn sử dụng hàng tuần là 33 giờ
3. Phòng thí nghiệm Amazon SageMaker Studio
SageMaker Studio Lab được ra mắt gần đây bởi đàn bà gan dạ và được định vị như là một trực tiếp đối thủ cạnh tranh với Colab của Google. Phần tốt nhất là bạn không cần thiết lập tài khoản AWS hoặc sử dụng thẻ tín dụng. Để bắt đầu, chỉ cần đăng ký tài khoản bằng email của bạn. Mô hình GPU miễn phí mà bạn nhận được với SageMaker Studio Lab là Tesla T4, trong đó có Bộ nhớ GPU 16GB.
Nói về Ưu điểm:
- Không cần thẻ tín dụng, như AWS.
- Đây là GPU mạnh nhất bạn có trong số các tùy chọn nền tảng GPU miễn phí
- bạn nhận được 15GB dung lượng lưu trữ liên tục, cùng với thực thi nền
Nói về nhược điểm:
- Nó cung cấp một tương đối thời gian chạy thấp 4 giờ, và giới hạn sử dụng của 8 giờ mỗi 24 giờ.
- Và hiện tại, bạn cần yêu cầu một tài khoản, sau đó đợi vài ngày cho đến khi nhóm Amazon xem xét yêu cầu của bạn trước khi bạn có quyền truy cập.
4. Chuyển màu theo không gian giấy
Gradient là sản phẩm của công ty có tên Paperspace. Mô hình GPU miễn phí mà bạn nhận được với Gradient là: Quadro M4000, trong đó có Bộ nhớ GPU 8GB
Nói về ưu điểm:
- Bạn có thời gian nhàn rỗi dài 6 giờ
Nói về nhược điểm:
- Bạn nhận được Bộ nhớ GPU thấp là 8GB
- Bộ nhớ liên tục thấp 5GB
- Không có tùy chọn để giữ sổ ghi chép của bạn ở chế độ riêng tư trên bậc miễn phí
- Vì GPU tùy thuộc vào tính khả dụng, nên sẽ có lúc bạn gặp phải sự cố không có GPU, khiến nó không đáng tin cậy.
5. Microsoft Azure cho tài khoản sinh viên
Như tên gợi ý, đề xuất này dành riêng cho người dùng hiện đang là sinh viên và đang theo đuổi con đường học vấn bằng tài khoản này: không cần thẻ tín dụng và bạn nhận được khoản tín dụng sử dụng miễn phí trị giá 100 đô la mà bạn có thể sử dụng để mua tài nguyên GPU Azure. Ví dụ: bạn có thể chọn Tesla T4 (chính là GPU bạn nhận được trên Amazon Sagemaker Studio Lab). Lợi ích bạn có với Azure là bạn có thể quyết định chọn cấu hình GPU cao hơn, bằng cách này có thể tiêu tốn các khoản tín dụng miễn phí của bạn nhanh hơn.
Nói về ưu điểm:
- Microsoft Azure dành cho sinh viên hoàn toàn miễn phí.
- Bạn có quyền truy cập vào một loạt GPU mạnh mẽ, với 50GB dung lượng lưu trữ liên tục
- Nó cho phép thực thi nền mã Machine Learning của bạn
- Nó cũng cung cấp cho bạn một tùy chọn để giữ sổ ghi chép của bạn ở chế độ riêng tư
Nói về nhược điểm:
- Việc sử dụng bị giới hạn bởi các khoản tín dụng của bạn, viz. $100.
- Tuy nhiên, bạn có thể nhận thêm tín dụng miễn phí nếu bạn theo dõi các chương trình khuyến mãi của Azure trên trang web và Twitter của họ.
Kết luận
Tóm lại, đây là 5 địa điểm hàng đầu để nhận GPU miễn phí trực tuyến cho công việc Deep Learning của bạn. Nếu trước đây bạn đã sử dụng bất kỳ nền tảng nào trong số này, hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn trong phần bình luận bên dưới. Nếu bạn thích bài viết này, bình luận dưới đây. Nếu bạn gặp một vấn đề hoặc chủ đề mà bạn nghĩ có thể đáng thảo luận trong loạt bài này, hãy gợi ý cho tôi trong phần bình luận bên dưới. Và chúng tôi sẽ cố gắng thực hiện một bài viết mới về điều này.
Cảm ơn bạn đã đọc. Tạm biệt!
Sản phẩm liên quan
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/02/get-free-gpu-online-to-train-your-deep-learning-model/
