Strojové učení a hluboké učení jsou dvě z nejdiskutovanějších témat ve světě informačních technologií. V tomto učíme stroje Umělá inteligence . Ačkoli lze vytvářet základní projekty strojového učení s integrovaným GPU, jakmile se začnete zabývat neuronovými motory a vykreslováním obrázků, potřebujete dobrý GPU. V tomto příspěvku uvidíme některé z nich nejlepší GPU pro projekty strojového učení .
Nejlepší GPU pro projekty strojového učení
Pokud hledáte některé nejlepší GPU, které by lépe fungovaly v projektech strojového učení, pak zde jsou některé z nejlepších na trhu:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Pojďme ke službám těchto GPU pro projekty strojového učení.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Představujeme vám multitaskingový, all-in-one GPU, NVIDIA RTX 3090. Takže počínaje jádry Tensor po některé úžasné funkce, jako je sledování paprsků v reálném čase, tento GPU má vše. Řešení problémů souvisejících s výzkumem a datovou vědou je rychlé díky 35,6-palcovému výpočetnímu výkonu a velikosti paměti 24 GB.
narušení zabezpečeného bootování
Přestože GPU stojí jmění, svým uživatelům také zaručuje lepší zážitek z videa pomocí funkcí Deep Learning Super Sampling, 4K vizualizace a funkcí sledování v reálném čase. Celkově vzato, schopnost provádět objemné operace snadno a za kratší dobu stojí za to utratit každý cent za NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Pokud se snažíte najít GPU, zejména pro hluboké učení, AMD Radeon VII je nejlepší sázka. Velikost paměti HBM2-16 GB rozšiřuje možnosti uživatelů provádět komplexní pracovní zátěž a hladce zvládat náročné operace.
S kombinovanou pomocí Vega Architecture a nejlepšího výpočetního enginu bude dokončení vaší práce související s AI bezproblémové a rychlejší. GPU má výpočetní výkon 13,8 TFLOPS, který splňuje požadavky na výkonné komplexní neuronové sítě. AMD Radeon VII možná nemá jádra Tensor Cores, ale tuto ztrátu kompenzují podporou rámce OpenCL a ROCm, což uživatelům umožňuje vybrat si různé rámce pro hluboké učení a software.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 je známé jméno v oblasti datové vědy, hlubokého učení a komunity milující AI. Tento GPU nabízí širokou škálu funkcí, které usnadňují pracovní zátěž, jako je 8GB GDDR6 paměť, Tensor Cores a tak dále.
Být prioritou mnoha uživatelů, někdy představuje problém s dostupností, když mluvíme o GPU RTX 3070. Stejně jako NVIDIA RTX 3090 i tento model nabízí sledování paprsků v reálném čase a podporuje DLSS. Protože je RTX 3070 silné GPU, lze očekávat teplo a vysokou spotřebu. Kromě tohoto snadno řešitelného drobného nedostatku je NVIDIA RTX 3070 nutností.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Po přechodu na další GPU nabízí EVGA GeForce 1080 8 GB paměti GDDR5X, což vám dává dostatek paměti, abyste mohli pracovat hladce a bez rušení. Funguje na architektuře NVIDIA Pascal a nabízí špičkové vizuální prvky, které z her AAA vytěží plnou zábavu. EVGA GeForce GTX 1080′ také využívá NVIDIA VRWorks k optimalizaci virtuální reality.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti je jedním z nejlepších grafických procesorů, které jsou v současnosti dostupné na trhu. Tento GPU je dodáván s 8 GB paměti GDDR6 a 4964 jádry CUDA, která nabízejí odolnou alternativu. Stejně jako jakýkoli jiný GPU NVIDIA budete mít také jádra Tesnore, která poskytují vynikající možnosti akcelerace.
Jedním z omezení NVIDIA RTX 3060 je, že nemá tak vysoký výkon jako některé z vlajkových lodí GPU na trhu. To je však jediná nevýhoda ve srovnání s mnoha dalšími výhodami, které budou dostupné v cenově dostupném rozsahu.
A je to!
Číst: Nejlepší bezplatné nástroje pro srovnání CPU a GPU na počítači se systémem Windows
Je GPU dobré pro strojové učení?
Díky schopnosti lépe zvládat paralelní výpočty jsou GPU velmi užitečné pro strojové učení. Je však důležité si uvědomit, že ne všechny úlohy strojového učení vyžadují GPU a výběr hardwaru závisí na konkrétních požadavcích a rozsahu projektu. A proto jsme uvedli některé z nejlepších, které můžete získat pro projekty strojového učení.
Číst: Nejlepší grafická karta pro AMD Ryzen 9 3900x
Stačí RTX 3050 pro hluboké učení?
To do značné míry závisí na potřebách člověka, takže pokud uživatelé potřebují malé až středně velké projekty hlubokého učení, stačí RTX 3050, má Tensor Cores, dostatečnou VRAM a podporuje některé ze slavných rámců hlubokého učení, jako je Tesnore. Flow a PyTech. Nemusí být na stejné úrovni jako jiné špičkové alternativy GPU, ale stále stojí za to vyzkoušet.
Číst: Význam sdílené paměti GPU vs vyhrazené paměti GPU .
