Învățare automată și învățare profundă sunt două dintre cele mai discutate subiecte din lumea tehnologiei informației. În aceasta, învățăm mașinile Inteligenţă artificială . Deși se pot crea proiecte de bază de învățare automată cu un GPU integrat, odată ce începeți să vă ocupați de motoarele neuronale și de redarea imaginilor, aveți nevoie de un GPU bun. În această postare, vom vedea câteva dintre cele mai bune GPU-uri pentru proiecte de învățare automată .
Cel mai bun GPU pentru proiecte de învățare automată
Dacă sunteți în căutarea celor mai bune GPU-uri care să funcționeze mai bine în proiecte de învățare automată, atunci iată câteva dintre cele mai bune de pe piață:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Să ajungem la serviciile acestor GPU-uri pentru proiecte de învățare automată.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Vă prezentăm un GPU multitasking, all-in-one, NVIDIA RTX 3090. Deci, pornind de la nucleele Tensor la câteva caracteristici minunate, cum ar fi confruntarea cu raze în timp real, acest GPU are totul. Rezolvarea problemelor legate de cercetare și știința datelor devine rapidă cu performanța de calcul 35.6 și o dimensiune de memorie de 24 GB.
Deși GPU-ul costă o avere, le garantează, de asemenea, utilizatorilor săi o experiență video mai bună, cu ajutorul Deep Learning Super Sampling, Vizualizarea 4K și funcțiile de urmărire în timp real. Per total, posibilitatea de a executa operațiuni voluminoase cu ușurință și în mai puțin timp merită să cheltuiți fiecare bănuț pe NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Dacă încercați să găsiți GPU, în special pentru învățarea profundă, AMD Radeon VII este cel mai bun pariu. O dimensiune de memorie de HBM2-16 GB extinde abilitățile utilizatorilor de a face sarcinile complexe de lucru și de a gestiona fără probleme operațiunile dificile.
Cu ajutorul combinat al arhitecturii Vega și al motorului de calcul cel mai bun dintre cele mai bune, finalizarea tuturor lucrărilor legate de AI devine mai rapidă și fără probleme. GPU-ul are o performanță de calcul de 13,8 TFLOPS care satisface nevoia necesară pentru rețele neuronale complexe și viguroase. Este posibil ca AMD Radeon VII să nu aibă Tensor Cores, dar ele răscumpără această pierdere prin suportul OpenCL și cadrul ROCm, permițând utilizatorilor alegeri atunci când vine vorba de diferite cadre și software de deep learning.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 este un nume cunoscut în știința datelor, învățarea profundă și comunitatea iubitoare de AI. Acest GPU oferă o gamă largă de funcții pentru a reduce stresul încărcăturii de lucru, cum ar fi memorie GDDR6 de 8 GB, nuclee tensor și așa mai departe.
Fiind prioritatea multor utilizatori, uneori reprezintă o problemă de disponibilitate atunci când vorbim despre GPU RTX 3070. La fel ca NVIDIA RTX 3090, acest model oferă, de asemenea, ray tracing în timp real și acceptă DLSS. Deoarece RTX 3070 este un GPU puternic, se poate aștepta un consum ridicat de energie și căldură. Pe lângă acest dezavantaj minor ușor de rezolvat, NVIDIA RTX 3070 este o achiziție obligatorie.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Trecând la următorul GPU, EVGA GeForce 1080 oferă 8 GB de memorie GDDR5X, oferindu-vă suficientă memorie pentru a face munca fără probleme și fără a fi deranjat. Funcționează pe arhitectura NVIDIA Pascal și oferă imagini de ultimă oră pentru a extrage distracția completă din jocurile AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ folosește și NVIDIA VRWorks pentru a optimiza realitatea virtuală.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti este unul dintre cele mai bune GPU-uri economice disponibile în prezent pe piață. Acest GPU vine cu 8 GB de memorie GDDR6, 4964 de nuclee CUDA care oferă o alternativă rezistentă. La fel ca orice alt GPU NVIDIA, veți avea și nuclee Tesnore, oferind capabilități excelente de accelerare.
Una dintre limitările NVIDIA RTX 3060 este că nu are o scară de putere la fel de mare ca unele dintre cele mai importante GPU-uri de pe piață. Cu toate acestea, acesta este singurul dezavantaj în comparație cu multe alte beneficii care vor veni într-o gamă de buget.
Asta este!
Citit: Cele mai bune instrumente gratuite pentru compararea CPU și GPU pe computer Windows
Este GPU bun pentru învățarea automată?
Capacitatea de a gestiona mai bine calculele paralele face ca GPU-urile să fie extrem de benefice pentru învățarea automată. Cu toate acestea, este important de reținut că nu toate sarcinile de învățare automată necesită GPU-uri, iar alegerea hardware-ului depinde de cerințele specifice și de scara proiectului. Și, prin urmare, am enumerat unele dintre cele mai bune pe care le puteți obține pentru proiecte de învățare automată.
Citit: Cea mai bună placă grafică pentru AMD Ryzen 9 3900x
noul monitor pare neclar
Este RTX 3050 suficient pentru deep learning?
Depinde în mare măsură de nevoile persoanei, așa că dacă utilizatorii au nevoie de proiecte de deep learning de dimensiuni mici sau mijlocii, RTX 3050 este suficient, are Tensor Cores, VRAM suficientă și acceptă unele dintre faimoasele cadre de deep learning, cum ar fi Tesnore Flow și PyTech. Este posibil să nu fie la fel de egal cu alte alternative de GPU de ultimă generație, dar merită totuși verificat.
Citit: Memorie GPU partajată vs. Memorie GPU dedicată .
