Najlepszy GPU do projektów uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to dwa z najczęściej omawianych tematów w świecie technologii informatycznych. W tym uczymy maszyny Sztuczna inteligencja . Chociaż można tworzyć podstawowe projekty Machine Learning za pomocą zintegrowanego GPU, gdy zaczniesz zajmować się silnikami neuronowymi i renderowaniem obrazów, potrzebujesz dobrego GPU. W tym poście zobaczymy niektóre z nich najlepsze procesory graficzne do projektów uczenia maszynowego .

Najlepszy GPU do projektów uczenia maszynowego

Jeśli szukasz najlepszych procesorów graficznych do lepszej pracy w projektach uczenia maszynowego, oto niektóre z najlepszych dostępnych na rynku:

1. NVIDIA RTX 3090 Ti
2. AMD Radeon VII
3. NVIDA RTX 3070
4. EVGA GeForce GTX 1080
5. NVIDIA RTX 3060 Ti

Przejdźmy do usług tych GPU dla projektów uczenia maszynowego.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

Przedstawiamy wielozadaniową, uniwersalną kartę graficzną NVIDIA RTX 3090. Począwszy od rdzeni Tensor po niesamowite funkcje, takie jak przetwarzanie promieni w czasie rzeczywistym, ta karta graficzna ma wszystko. Rozwiązywanie problemów związanych z badaniami i analizą danych jest szybkie dzięki wydajności obliczeniowej 35,6 i pojemności pamięci 24 GB.

Chociaż GPU kosztuje fortunę, gwarantuje również użytkownikom lepsze wrażenia wideo dzięki Deep Learning Super Sampling, wizualizacji 4K i funkcjom śledzenia w czasie rzeczywistym. Ogólnie rzecz biorąc, możliwość wykonywania skomplikowanych operacji z łatwością iw krótszym czasie jest warta wydania każdego grosza na kartę NVIDIA RTX 3090 Ti.

2] AMD Radeon VII

Jeśli szukasz karty graficznej, szczególnie do głębokiego uczenia, AMD Radeon VII to najlepszy wybór. Rozmiar pamięci HBM2-16 GB zwiększa możliwości użytkowników w zakresie wykonywania złożonych zadań i płynnej obsługi trudnych operacji.

Dzięki połączonej pomocy architektury Vega i najlepszego z najlepszych silników obliczeniowych ukończenie całej pracy związanej ze sztuczną inteligencją staje się bezproblemowe i szybsze. GPU ma wydajność obliczeniową 13,8 TFLOPS, która spełnia wymagania wymagane dla dynamicznych, złożonych sieci neuronowych. AMD Radeon VII może nie mieć rdzeni Tensor, ale nadrabiają tę stratę, obsługując ramy OpenCL i ROCm, dając użytkownikom wybór, jeśli chodzi o różne platformy i oprogramowanie do głębokiego uczenia się.

3] NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 to znana nazwa w społeczności zajmującej się nauką o danych, głębokim uczeniem i sztuczną inteligencją. Ten procesor graficzny oferuje szeroki wachlarz funkcji, które sprawiają, że praca jest bezstresowa, takich jak 8 GB pamięci GDDR6, rdzenie Tensor i tak dalej.

Będąc priorytetem dla wielu użytkowników, czasami stwarzają problem z dostępnością, gdy mowa o GPU RTX 3070. Podobnie jak NVIDIA RTX 3090, model ten oferuje również ray tracing w czasie rzeczywistym i obsługuje DLSS. Ponieważ RTX 3070 jest mocną kartą graficzną, można spodziewać się ciepła i wysokiego zużycia energii. Oprócz tej łatwej do usunięcia drobnej wady, NVIDIA RTX 3070 to obowiązkowy zakup.

4] EVGA GeForce GTX 1080

Muzyka z Google Play nie może nawiązać bezpiecznego połączenia

Przechodząc do następnego GPU, EVGA GeForce 1080 oferuje 8 GB pamięci GDDR5X, co zapewnia wystarczającą ilość pamięci do płynnej pracy i bez zakłóceń. Działa na architekturze NVIDIA Pascal i oferuje najnowocześniejszą grafikę, aby wydobyć pełną zabawę z gier AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ wykorzystuje również NVIDIA VRWorks do optymalizacji rzeczywistości wirtualnej.

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

NVIDIA RTX 3060 Ti to jedna z najlepszych ekonomicznych kart graficznych dostępnych obecnie na rynku. Ten procesor graficzny jest wyposażony w 8 GB pamięci GDDR6 i 4964 rdzenie CUDA, które stanowią elastyczną alternatywę. Tak jak każdy inny procesor graficzny NVIDIA, będziesz mieć również rdzenie Tesnore, zapewniające doskonałe możliwości akceleracji.

Jednym z ograniczeń NVIDIA RTX 3060 jest to, że nie ma tak wysokiej skali mocy, jak niektóre z bardziej flagowych procesorów graficznych na rynku. Jest to jednak jedyna wada w porównaniu z wieloma innymi korzyściami, które pojawią się w przedziale budżetowym.

Otóż ​​to!

Czytać: Najlepsze bezpłatne narzędzia do testowania procesora i karty graficznej na komputerze z systemem Windows

Czy GPU nadaje się do uczenia maszynowego?

Zdolność do lepszej obsługi obliczeń równoległych sprawia, że ​​procesory graficzne są bardzo korzystne dla uczenia maszynowego. Należy jednak pamiętać, że nie wszystkie zadania uczenia maszynowego wymagają procesorów graficznych, a wybór sprzętu zależy od konkretnych wymagań i skali projektu. Dlatego wymieniliśmy niektóre z najlepszych, jakie można uzyskać w projektach uczenia maszynowego.

Czytać: Najlepsza karta graficzna dla AMD Ryzen 9 3900x

Czy RTX 3050 wystarczy do głębokiego uczenia?

W dużej mierze zależy to od potrzeb danej osoby, więc jeśli użytkownicy potrzebują małych i średnich projektów głębokiego uczenia się, RTX 3050 wystarczy, ma rdzenie Tensor, wystarczającą pamięć VRAM i obsługuje niektóre ze słynnych platform głębokiego uczenia się, takich jak Tesnore Flow i PyTech. Może nie dorównuje innym wysokiej klasy alternatywom GPU, ale nadal warto to sprawdzić.

Czytać: Znaczenie współdzielonej pamięci GPU i dedykowanej pamięci GPU .

• Więcej