Strojové učenie a hlboké učenie sú dve z najdiskutovanejších tém vo svete informačných technológií. V tomto učíme stroje Umela inteligencia . Hoci je možné vytvárať základné projekty strojového učenia s integrovaným GPU, akonáhle sa začnete zaoberať neurónovými motormi a vykresľovaním obrázkov, potrebujete dobrý GPU. V tomto príspevku uvidíme niektoré z najlepšie GPU pre projekty strojového učenia .
Najlepší GPU pre projekty strojového učenia
Ak hľadáte najlepšie GPU, ktoré by lepšie fungovali v projektoch strojového učenia, tu sú niektoré z najlepších na trhu:
otvárač ppt online
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Poďme k službám týchto GPU pre projekty strojového učenia.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Predstavujeme vám multitaskingový, all-in-one GPU, NVIDIA RTX 3090. Takže počnúc jadrami Tensor po niektoré úžasné funkcie, ako je lúč v reálnom čase, tento GPU má všetko. Riešenie problémov súvisiacich s výskumom a vedou o údajoch je rýchle s výpočtovým výkonom 35,6 a veľkosťou pamäte 24 GB.
Hoci GPU stojí veľa, svojim používateľom zaručuje aj lepší zážitok z videa pomocou funkcií Deep Learning Super Sampling, 4K vizualizácie a sledovania v reálnom čase. Celkovo vzaté, schopnosť vykonávať objemné operácie s ľahkosťou a za kratší čas sa oplatí minúť každý jeden cent na NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Ak sa snažíte nájsť GPU, najmä na hlboké učenie, AMD Radeon VII je tou najlepšou voľbou. Veľkosť pamäte HBM2-16 GB rozširuje možnosti používateľov vykonávať komplexné pracovné zaťaženie a hladko zvládnuť zložité operácie.
windows 10 zmazať skupinu ponuky Štart
S kombinovanou pomocou Vega Architecture a najlepšieho z najlepších výpočtových enginov bude dokončenie vašej práce súvisiacej s AI bezproblémové a rýchlejšie. GPU má výpočtový výkon 13,8 TFLOPS, ktorý napĺňa potrebu vyžadovanú pre výkonné komplexné neurónové siete. AMD Radeon VII možno nemá jadrá Tensor, ale túto stratu kompenzujú podporou rámca OpenCL a ROCm, čo používateľom umožňuje vybrať si rôzne rámce a softvér pre hlboké vzdelávanie.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 je známe meno v oblasti vedy o údajoch, hlbokého učenia a komunity milujúcej AI. Tento GPU ponúka širokú škálu funkcií, ktoré uľahčia pracovné zaťaženie, ako napríklad 8 GB pamäte GDDR6, jadrá Tensor atď.
Keďže ide o prioritu mnohých používateľov, niekedy predstavuje problém s dostupnosťou, keď hovoríme o GPU RTX 3070. Rovnako ako NVIDIA RTX 3090, aj tento model ponúka sledovanie lúčov v reálnom čase a podporuje DLSS. Keďže RTX 3070 je silný GPU, dá sa očakávať teplo a vysoká spotreba energie. Okrem tohto ľahko riešiteľného menšieho nedostatku je NVIDIA RTX 3070 nevyhnutnosťou.
4] EVGA GeForce GTX 1080
exportovať predplatné youtube
Po prechode na ďalší GPU, EVGA GeForce 1080 ponúka 8 GB pamäte GDDR5X, čo vám dáva dostatok pamäte na plynulú prácu a bez rušenia. Funguje na architektúre NVIDIA Pascal a ponúka špičkové vizuálne prvky, ktoré z hier AAA vyťažia plnú zábavu. EVGA GeForce GTX 1080′ tiež využíva NVIDIA VRWorks na optimalizáciu virtuálnej reality.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti je jedným z najlepších grafických procesorov, ktoré sú v súčasnosti dostupné na trhu. Tento GPU je dodávaný s 8 GB pamäte GDDR6 a 4964 jadrami CUDA, ktoré ponúkajú odolnú alternatívu. Rovnako ako ktorýkoľvek iný GPU NVIDIA budete mať aj jadrá Tesnore, ktoré poskytujú vynikajúce možnosti zrýchlenia.
Jedným z obmedzení NVIDIA RTX 3060 je, že nemá taký výkonový rozsah ako niektoré z vlajkových lodí GPU na trhu. Toto je však jediná nevýhoda v porovnaní s mnohými ďalšími výhodami, ktoré budú dostupné v cenovo dostupnom rozsahu.
To je všetko!
Čítať: Najlepšie bezplatné nástroje na porovnávanie CPU a GPU na počítači so systémom Windows
Je GPU dobré pre strojové učenie?
Vďaka schopnosti lepšie zvládať paralelné výpočty sú GPU veľmi prospešné pre strojové učenie. Je však dôležité poznamenať, že nie všetky úlohy strojového učenia vyžadujú GPU a výber hardvéru závisí od konkrétnych požiadaviek a rozsahu projektu. A preto sme uviedli niektoré z najlepších, ktoré môžete získať pre projekty strojového učenia.
povoliť miniatúry okien 10
Čítať: Najlepšia grafická karta pre AMD Ryzen 9 3900x
Stačí RTX 3050 na hlboké učenie?
Do veľkej miery to závisí od potrieb osoby, takže ak používatelia potrebujú malé až stredne veľké projekty hlbokého učenia, stačí RTX 3050, má Tensor Cores, dostatočnú VRAM a podporuje niektoré zo známych rámcov hlbokého učenia, ako je Tesnore. Flow a PyTech. Nemusí byť na rovnakej úrovni ako iné špičkové alternatívy GPU, ale stále sa oplatí vyskúšať.
Čítať: Význam zdieľanej pamäte GPU vs vyhradená pamäť GPU .
