Najbolji GPU za projekte strojnog učenja

Strojno učenje i duboko učenje dvije su teme o kojima se najviše govori u svijetu informacijske tehnologije. U ovome podučavamo strojeve Umjetna inteligencija . Iako se s integriranim GPU-om mogu stvoriti osnovni projekti strojnog učenja, nakon što se počnete baviti neuralnim motorima i renderiranjem slika, potreban vam je dobar GPU. U ovom postu ćemo vidjeti neke od najbolji GPU-ovi za projekte strojnog učenja .

Najbolji GPU za projekte strojnog učenja

Ako tražite najbolje GPU-ove za bolji rad u projektima strojnog učenja, ovdje su neki od najboljih na tržištu:

word dokument visi uvlaka

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

Prijeđimo na usluge ovih GPU-ova za projekte strojnog učenja.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

Predstavljamo vam sve-u-jednom GPU za više zadataka, NVIDIA RTX 3090. Dakle, počevši od Tensor jezgri do nekih sjajnih značajki kao što je gledanje zraka u stvarnom vremenu, ovaj GPU ima sve. Rješavanje problema vezanih uz istraživanje i znanost o podacima postaje brzo uz računalne performanse 35,6 i veličinu memorije od 24 GB.

Iako GPU košta pravo bogatstvo, svojim korisnicima također jamči bolje video iskustvo uz pomoć Deep Learning Super Sampling, 4K vizualizacije i značajki praćenja u stvarnom vremenu. Sve u svemu, mogućnost izvršavanja glomaznih operacija s lakoćom i u kraćem vremenu vrijedi potrošiti svaki novčić na NVIDIA RTX 3090 Ti.

2] AMD Radeon VII

Ako pokušavate pronaći GPU, posebno za dubinsko učenje, AMD Radeon VII je najbolji izbor. Veličina memorije od HBM2-16 GB proširuje mogućnosti korisnika za obavljanje složenog posla i glatko rukovanje teškim operacijama.

Uz kombiniranu pomoć Vega Architecture i najboljeg od najboljeg računalnog mehanizma, dovršavanje svih vaših poslova vezanih uz umjetnu inteligenciju postaje bez muke i brže. GPU ima računalne performanse od 13,8 TFLOPS-a koje ispunjavaju potrebu za snažnim složenim neuronskim mrežama. AMD Radeon VII možda nema Tensor Cores, ali ovaj gubitak nadoknađuju podrškom OpenCL i ROCm okvira, dopuštajući korisnicima izbor kada su u pitanju različiti okviri dubokog učenja i softver.

3] NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 poznato je ime u zajednici ljubitelja podatkovne znanosti, dubokog učenja i umjetne inteligencije. Ovaj GPU nudi široku lepezu značajki za oslobađanje radnog opterećenja od stresa, poput 8 GB GDDR6 memorije, tenzorskih jezgri i tako dalje.

Budući da je prioritet mnogih korisnika, ponekad predstavlja problem dostupnosti kada govorimo o RTX 3070 GPU-u. Baš kao i NVIDIA RTX 3090, ovaj model također nudi praćenje zraka u stvarnom vremenu i podržava DLSS. Budući da je RTX 3070 jak GPU, može se očekivati ​​toplina i velika potrošnja energije. Osim ove lako rješive manje mane, NVIDIA RTX 3070 je obavezna kupnja.

4] EVGA GeForce GTX 1080

Prelazeći na sljedeći GPU, EVGA GeForce 1080 nudi 8 GB GDDR5X memorije, što vam daje dovoljno memorije da posao obavljate glatko i bez ometanja. Radi na NVIDIA Pascal arhitekturi i nudi vrhunske vizualne efekte za izvlačenje pune zabave iz AAA igara. EVGA GeForce GTX 1080′ također koristi NVIDIA VRWorks za optimizaciju virtualne stvarnosti.

xbox jedan koji ne prepoznaje kinect

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

NVIDIA RTX 3060 Ti jedan je od najboljih proračunskih GPU-ova trenutno dostupnih na tržištu. Ovaj GPU dolazi s 8 GB GDDR6 memorije, 4964 CUDA jezgre koje nude otpornu alternativu. Baš kao i svaki drugi NVIDIA GPU, imat ćete i Tesnore jezgre, koje pružaju izvrsne mogućnosti ubrzanja.

Jedno od ograničenja NVIDIA RTX 3060 je to što nema tako visoku ljestvicu snage kao neki od vodećih GPU-ova na tržištu. Međutim, to je jedini nedostatak u usporedbi s mnogim drugim pogodnostima koje će doći u proračunski prihvatljivom rasponu.

To je to!

Čitati: Najbolji besplatni alati za usporedbu CPU-a i GPU-a na Windows računalu

Je li GPU dobar za strojno učenje?

Mogućnost boljeg rukovanja paralelnim proračunima čini GPU-ove vrlo korisnima za strojno učenje. Međutim, važno je napomenuti da nisu svi zadaci strojnog učenja potrebni GPU-ovi, a izbor hardvera ovisi o specifičnim zahtjevima i veličini projekta. Stoga smo naveli neke od najboljih koje možete dobiti za projekte strojnog učenja.

Čitati: Najbolja grafička kartica za AMD Ryzen 9 3900x

Je li RTX 3050 dovoljan za duboko učenje?

To uvelike ovisi o potrebama osobe, pa ako su mali do srednji projekti dubokog učenja ono što korisnici trebaju, RTX 3050 je dovoljan, ima Tensor Cores, dovoljno VRAM-a i podržava neke od poznatih okvira dubokog učenja kao što je Tesnore Flow i PyTech. Možda nije na razini drugih vrhunskih GPU alternativa, ali ipak vrijedi provjeriti.

Čitati: Značenje dijeljene GPU memorije naspram namjenske GPU memorije .

• Više