Ik ben al een tijdje aan het knutselen met eGPU's voor deep learning. Het is een gebied met veel afwegingen tussen kracht, prijs en draagbaarheid. Ik heb gemerkt dat, hoewel eGPU's zo hun eigenaardigheden hebben, ze een belangrijke rol kunnen spelen in bepaalde situaties. Veel mensen denken dat ze een niche product zijn, maar voor AI-liefhebbers zoals ik bieden ze een uniek voordeel. In dit artikel ga ik de praktische kant van eGPU-gebruik voor deep learning uitleggen, van prestatie tot kostenoverwegingen.

Wanneer je je verdiept in de wereld van diepgaand leren, stel je vaak de vraag of een eGPU (externe GPU) een goede optie is. Uit eigen ervaring en veel online discussies heb ik geleerd dat eGPU's een bruikbare oplossing kunnen zijn voor bepaalde AI- en ML-taken, vooral als je een laptop hebt zonder een krachtige discrete GPU.

Een groot voordeel van het gebruik van een eGPU is de flexibiliteit die het biedt. Met een eGPU-opstelling kun je de GPU upgraden of vervangen zonder het hele systeem aan te passen. Dit is vooral aantrekkelijk gezien de snelle vooruitgang van GPU-technologie. Bovendien kun je een eGPU verbinden met meerdere apparaten, waardoor je een enkele, krachtige GPU kunt benutten zowel thuis op je desktop als onderweg met je laptop.

Er is ook iets te zeggen voor het voordeel van de thermische beheer dat eGPU's bieden. Laptops, zelfs met krachtige GPU's, hebben moeite om hitte kwijt te raken tijdens zware berekeningen, zoals het trainen van diepgaande leermodellen. Een externe GPU, meestal in een eigen behuizing met speciale koeling, heeft dit probleem niet, wat kan leiden tot betere prestaties en een langere levensduur van de hardware. Voor degenen die nadenken over het bouwen van hun eigen krachtige setup, kan onze reflectie over het bouwen van je eigen diepgaande leermachine in 2023 waardevolle inzichten bieden in het effectief beheren van intensieve computertaken.

Beperkingen qua bandbreedte door aansluitingen zoals Thunderbolt 3 of USB4 vormen wel een zorgpunt. Deze beperkingen kunnen de gegevensoverdrachtssnelheden beïnvloeden tussen de laptop en de eGPU, wat invloed kan hebben op de trainingstijden van modellen. Echter, voor veel van de taken die ik uitvoer, is de bottleneck die hierdoor ontstaat minder erg dan je zou verwachten. De verminderde bandbreedte was voor mij geen probleem in mijn projectwerkstromen, al adviseer ik wel om deze bottlenecks in overweging te nemen, vooral voor grotere, datarijke modellen.

Natuurlijk is de kostprijs een belangrijke factor. eGPU-behuizingen en krachtige GPU's zijn niet goedkoop en de volledige opstelling kan qua prijs in de buurt komen van een hoogwaardig desktop. Toch kan het gevoel van een meer beheersbare investering worden bereikt door stapsgewijs te investeren—eerst in een behuizing, dan een GPU te kopen en mogelijk later te upgraden. Dit is vooral handig voor studenten of professionals met een beperkt budget.

Er zijn ook enkele praktische zaken om rekening mee te houden bij het gebruik van eGPU's. Niet alle laptops zijn gelijk—functies zoals Thunderbolt poorten zijn essentieel voor elke serieuze eGPU-opstelling, en niet elke laptop heeft deze. Bovendien, als je binnen het Apple ecosysteem werkt, loop je tegen belangrijke obstakels aan, zoals de incompatibiliteit van Apple Silicon met eGPU's en het gebrek aan CUDA-ondersteuning, wat een kernonderdeel is van NVIDIA's diepgaand leren ecosysteem.

Kortom, eGPU's voor diepgaand leren zijn een gemengde zaak. Ze bieden zonder twijfel voordelen op het gebied van flexibiliteit, upgradegemak en thermische prestaties. Maar potentiële kopers moeten rekening houden met de kosten, bandbreedtebeperkingen en compatibiliteitsproblemen die bij een dergelijke opstelling horen. Net als elk hulpmiddel hebben eGPU's hun tijd en plaats, en voor de juiste gebruiker—zoals een digitale nomade of iemand wiens primaire machine geen GPU-kracht heeft—kunnen ze een waardevolle aanvulling zijn op een computerarsenaal.

Navigeren door de complexe wereld van hardwarecompatibiliteit voor deep learning is een koorden-dans tussen prestatienoden en budgetbeperkingen. Ik heb urenlang getwijfeld tussen de vele externe GPU (eGPU) opstellingen, met hardware-specificaties, compatibiliteit met mijn huidige laptop, en de vraag hoeveel ik er echt baat bij zou hebben voor mijn AI-projecten.

Uit mijn ervaring blijkt dat de meest kritieke factor vaak neerkomt op het kiezen van VRAM. Een grotere VRAM maakt het mogelijk om grotere modellen te trainen of grotere batchgroottes te gebruiken, wat het iteratieve proces van modelbouw aanzienlijk kan versnellen. Ik heb bijvoorbeeld gemerkt dat een tweedehands Nvidia RTX 3060 met 12GB VRAM een perfecte balans biedt tussen waarde en capaciteit. Het is duidelijk dat Nvidia domineert met hun CUDA-ondersteuning, waardoor AMD-opties helaas iets minder gunstig zijn voor deep learning, ondanks hun voordelen op andere gebieden.

Maar wanneer je twijfelt tussen de nieuwste opties zoals de Nvidia RTX 3090 en de binnenkort verwachte 4060 Ti, lijkt het verleidelijk om voor de laatste en beste te gaan. In werkelijkheid kunnen de bandbreedtebeperkingen van de Thunderbolt-verbindingen die vaak bij eGPU's horen ervoor zorgen dat zulke topkaarten niet volledig worden benut, een frustrerende beperking die belangrijk is om in gedachten te houden.

Een belangrijk probleem dat ik tegenkwam bij het verkennen van de eGPU-wereld, is ervoor te zorgen dat je laptop de nodige poorten heeft voor een snelle verbinding, bij voorkeur twee Thunderbolt-poorten. Daarnaast verstoort de interactie met het groeiend aantal Linux-apparaten in mijn setup de uitdaging van hardwarecompatibiliteit, waardoor mijn voorkeur uitgaat naar oplossingen die een vriendelijk Linux-omgeving bevorderen.

Nu is kosten altijd een belangrijke factor. Dit is waar ik een of twee lessen heb geleerd over de ware prijs van prestaties. Mijn aanvankelijke schattingen waren altijd conservatief, maar 'verborgen' kosten zoals een kwalitatieve behuizing – wat makkelijk $200 tot $400 kan kosten – verhogen snel de totale uitgaven. En dan hebben we het nog niet eens over de mogelijke behoefte aan een krachtiger voedingsunit (PSU) voor energie-slurpende GPU's, wat extra kosten met zich meebrengt.

Ik heb universiteiten overwogen en hun high-performance computing (HPC) clusters. Mijn onderzoek toonde aan dat sommige instellingen, zoals UMass Amherst, hun studenten toegang bieden tot krachtige resources die de noodzaak voor een eGPU volledig kunnen elimineren. Deze route is zeker de moeite waard om te onderzoeken voordat je je geld in persoonlijke hardware steekt.

Tijdens mijn overpeinzingen stuitte ik op gemeenschapsbronnen zoals egpu.io, waar ik een schat aan bouwgidsen en gebruikerservaringen heb gevonden die mijn begrip van wat mogelijk is, hebben versterkt. Ook forums als die op Reddit, met name r/deeplearning, zijn van onschatbare waarde voor praktijk-gebaseerd advies en gedeelde ervaringen van collega's die dit pad al hebben bewandeld.

Maar het gaat niet alleen om prestaties en compatibiliteit; mobiliteit is ook een hoge prioriteit voor mij. Ik moet in staat zijn om te pakken en te gaan zonder veel gedoe, wat betekent dat een lompe eGPU-opstelling de digitale nomadenlevensstijl die ik nastreef belemmert. Het is een evenwichtsoefening tussen de kracht om AI-modellen te trainen en de praktische bruikbaarheid van draagbare setups.

Kortom, we bevinden ons nog in de vroege stadia van mainstream eGPU-adoptie voor deep learning. Hoewel de belofte om krachtige desktopklasse GPU's in een meer mobiele en flexibele setup te benutten verleidelijk is, is het belangrijk om met open ogen de technische hindernissen, compatibiliteitsproblemen en werkelijke kostenimplicaties onder ogen te zien. De reis blijft een balans tussen vuurkracht en financieel verstand, en de eindbestemming lijkt constant te verschuiven met technologische vooruitgang. Maar dat is allemaal onderdeel van het plezier, toch?

Als je je verdiept in deep learning, is de aantrekkingskracht van eGPU's niet te ontkennen. Ze beloven de rekenkracht van desktop GPU’s te combineren met de draagbaarheid van een laptop, wat voor een digitale nomade zoals ik de perfecte combinatie lijkt. Na veel onderzoek en eigen ervaring, blijkt dat de voordelen groot zijn, maar er zijn ook nadelen.

Laten we het hebben over de prestaties. Het grootste probleem bij eGPU's is de bandbreedtelimieten. Een standaard Thunderbolt 3-verbinding biedt 4x PCIe-lanes, wat neerkomt op 32 Gbps, wat niet op kan tegen de bandbreedte van GPU's die direct op een PCIe-slot van een moederbord zijn aangesloten. Deze flessenhals kan de prestaties van deep learning-taken beïnvloeden. Desondanks waren voor veel van mijn persoonlijke projecten de trainingstijden acceptabel en woog het gemak van de opstelling vaak zwaarder dan de kleine vertraging.

Maar voor grootschalige modellen of datasets wordt deze flessenhals veel merkbaarder. De overdracht van gegevens tussen de CPU en GPU kan een knelpunt worden, vooral bij modellen die vaak gegevens heen en weer moeten sturen. Dit is niet ideaal, maar met enige strategie in batchgrootte en voorverwerking kan dit tot op zekere hoogte worden beheerd.

Dan is er de vraag naar de capaciteit van VRAM. Uit mijn ervaring geldt: hoe meer, hoe beter. Veel VRAM is cruciaal voor deep learning, omdat het grotere batchgroottes en complexere modellen toelaat zonder voortdurend gegevens van en naar het systeemgeheugen te moeten wisselen. Hier blinken eGPU's uit, omdat je de mogelijkheid hebt om een high-end desktop GPU met veel VRAM aan je setup te koppelen.

Nu, over de bandbreedteoverwegingen. De effecten van bandbreedte op prestaties zijn niet lineair bij verschillende taken. Simpel gezegd, sommige operaties binnen deep learning zijn gevoeliger voor bandbreedte dan andere. In het algemeen heb ik gemerkt dat hoewel taken zoals inferentie een minimale prestatieafname zien, het trainen van complexere modellen waar je de meeste druk voelt.

Laten we de compatibiliteitsproblemen niet vergeten. Het koppelen van een eGPU met mijn AMD-systeem ging makkelijk, maar dat is niet altijd het geval. Voor gebruikers van macOS is de situatie ingewikkelder, aangezien recente versies geen ondersteuning bieden voor Nvidia-kaarten, en er een gebrek aan driverondersteuning is voor de nieuwste modelkaarten. Dit dwingt gebruikers vaak naar AMD-alternatieven, die weliswaar verbeteren, maar nog steeds de deep learning optimalisatie en brede community-ondersteuning missen die Nvidia biedt met CUDA.

Over community-ondersteuning gesproken, platforms zoals egpu.io zijn levensreddend. Ze bevatten een schat aan opstelgidsen, productbeoordelingen en probleemoplossingen die helpen om door de ruwe wateren van eGPU-configuratie te navigeren. Samenwerking met universiteiten zou tot vlottere ondersteuning kunnen leiden, waardoor adoptie voor academische doeleinden makkelijker wordt.

In mijn reis weegt de flexibiliteit van het kunnen meenemen van een compacte GPU-behuizing, en overal kunnen werken met voldoende vermogen om complexe neurale netwerken te draaien, zwaarder dan de nadelen. De eGPU is een bewijs van hoe ver draagbare computerkracht is gekomen. Om het volledige potentieel van deze opstelling te begrijpen, kun je misschien Je eigen deep learning machine bouwen in 2023: enkele reflecties waarderen. Er is natuurlijk ruimte voor verbetering - het verkleinen van de prestatiekloof met betere overdrachtsprotocollen of efficiëntere gegevensverwerking binnen deep learning-algoritmen.

Zoals het nu staat, zijn eGPU's niet gewoon een tijdelijke oplossing, maar een echt praktische optie voor een specifieke gebruikerskring. Ze bieden een tussenstap tussen vaste desktopcomputers en cloud computing, met de voordelen van aanzienlijke GPU-kracht zonder aan een bureau gekluisterd te zijn of afhankelijk van internetbandbreedte voor cloudtoegang. En naarmate de technologie zich ontwikkelt, wie weet? Het prestatie- en bandbreedtelandschap zoals we dat kennen, kan verschuiven, waardoor eGPU's een nog aantrekkelijker keuze worden voor machine learning-enthousiastelingen.

Wanneer je begint met deep learning met een klein budget, is de aantrekkingskracht van eGPUs groot, vooral gezien de hoge prijzen van topklasse GPU's. Als iemand die zich in deze wereld begeeft, ben ik gaan waarderen hoe een goed evenwicht tussen kosten en prestaties mogelijk is met externe GPU's, maar de weg zit vol valkuilen.

Kostenefficiëntie is essentieel. Wat ik als eerste besefte, is dat de schrik van de hoge prijs van duurdere GPU's vaak kan worden verminderd door naar de tweedehandsmarkt te kijken. Ja, een gebruikte RTX 3090 kan je honderden, zo niet duizenden euro’s besparen, en voor een student of hobbyist die net begint met AI, is de prijs-prestatieverhouding onverslaanbaar. Maar vergeet niet dat eGPU-behuizingen ook kosten met zich meebrengen, en als je toekomstbestendig wilt zijn, kunnen die kosten opstapelen met upgrades.

Dan is er het alternatief van de cloud—een route die me meer dan eens heeft gered. Platforms zoals Google Colab of Kaggle bieden gratis abonnementen die verrassend veel aankunnen. Voor zwaarder werk bieden cloudservices van bedrijven zoals AWS of Azure studentenkortingen, wat je vaak een redelijke tijd geeft om te experimenteren voordat de kosten beginnen. Voordeel? Geen gedoe met hardwarecompatibiliteit.

Maar onderschat niet de nuttigheid van een krachtige desktop in het computerlokaal van je universiteit. Directe toegang tot een HPC-cluster of universiteitsbronnen heeft me vaak een eind op weg geholpen, soms waardoor persoonlijke hardware helemaal niet nodig was.

Maar er zijn afwegingen. Vertraging en gegevensprivacy zijn grote zorgen bij cloudoplossingen. Er is een merkbare vertraging die frustrerend kan zijn als je snel aan je modellen wilt werken, en als je met gevoelige gegevens werkt, is de cloud misschien niet de beste optie.

Terug naar externe GPU's—bandbreedtebeperkingen via verbindingen zoals Thunderbolt 3 kunnen een knelpunt zijn, wat de voordelen van een krachtigere kaart kan tenietdoen. Het is belangrijk om een balans te vinden tussen de mogelijkheden van de GPU en de beschikbare bandbreedte van je gekozen verbinding.

Gezien deze overwegingen heb ik persoonlijk een mix-and-match aanpak gekozen. Ik gebruik een betaalbare eGPU voor prototyping en kleinschalige modellen. Voor grotere projecten schakel ik over naar cloudbronnen of de HPC's van mijn universiteit. Deze hybride aanpak biedt me flexibiliteit en houdt de kosten beheersbaar.

Aan anderen die deze weg bewandelen zou ik zeggen: je strategie moet afhangen van het soort werk dat je doet. Ben je grote NLP-modellen aan het draaien? Dan moet je misschien VRAM prioriteit geven en overwegen een tweedehands high-end kaart te kopen. Is je focus op kleinere, frequente experimenten? Dan kan gemak en snelle iteratie een cloud-first aanpak dicteren met eGPU als back-up voor offline werk.

Hou ten slotte de gemeenschapsforums en universiteitsmededelingen in de gaten—ze zijn vol met praktische adviezen en middelen. De eGPU.io community, bijvoorbeeld, kan je talloze uren aan probleemoplossing besparen.

Kortom, de combinatie van eGPUs en strategie met cloudplatformen biedt een balans tussen lokale controle, kosten, en rekenkracht. Hoewel eGPUs aanzienlijke vermogenswinsten bieden voor deep learning, bieden bestaande cloudservices vaak een robuuste en financieel aantrekkelijker speelruimte voor zowel het leren als grootschalige berekeningen.