Por Que GPU para Machine Learning?
CPUs são projetadas para tarefas sequenciais. GPUs têm milhares de cores paralelos ideais para as operações matriciais que dominam deep learning. Um treinamento que levaria semanas em CPU pode terminar em horas em GPU.
Comparação de GPUs para ML
| GPU | VRAM | CUDA Cores | Ideal Para | Custo Relativo |
|---|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 24GB | 16384 | Modelos pequenos/médios, fine-tuning | $$ |
| A6000 | 48GB | 10752 | Modelos médios, datasets grandes | $$$ |
| A100 | 80GB | 6912 | Modelos grandes, multi-GPU | $$$$ |
| H100 | 80GB | 16896 | LLMs, treinamento distribuído | $$$$$ |
Fatores de Decisão
- VRAM: Determina o tamanho máximo do batch e do modelo. Modelos grandes (>7B params) precisam de 24GB+.
- Interconnect: Para multi-GPU, NVLink é essencial. Sem ele, o throughput cai drasticamente.
- Precisão: FP16/BF16 para treinamento é padrão. INT8/INT4 para inferência.
- Custo: RTX 4090 tem o melhor custo-benefício para fine-tuning. A100/H100 são necessários para treinamento from-scratch.
Dicas de Otimização
- Use mixed precision (FP16 + FP32) para acelerar 2x sem perda de qualidade.
- Gradient accumulation permite batch sizes maiores que a VRAM suportaria.
- Data parallelism com DeepSpeed ou FSDP para distribuir entre GPUs.
Conclusão
A GPU certa depende do seu workload. Para a maioria dos casos de fine-tuning, RTX 4090 ou A6000 são suficientes e muito mais econômicos que A100/H100.
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