Masinõpe ja süvaõpe on kaks enim kõneainet tekitavat teemat infotehnoloogia maailmas. Selles õpetame masinaid Tehisintellekt . Kuigi integreeritud GPU-ga saab luua põhilisi masinõppeprojekte, vajate pärast närvimootorite ja piltide renderdamisega tegelemist head GPU-d. Selles postituses näeme mõnda parimad GPU-d masinõppeprojektide jaoks .
Parim GPU masinõppeprojektide jaoks
Kui otsite mõnda parimat GPU-d, mis masinõppeprojektides paremini töötaksid, siis siin on mõned turu parimad.
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Läheme nende GPU-de teenuste juurde masinõppeprojektide jaoks.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Esitleme teile mitut toimingut täitvat kõik-ühes GPU-d, NVIDIA RTX 3090. Nii et alates Tensori tuumadest kuni mõne suurepärase funktsioonini, nagu reaalajas kiirsuhtlus, on sellel GPU-l kõik olemas. Uurimistöö ja andmeteadusega seotud probleemide lahendamine on kiire tänu 35,6 arvutusvõimsusele ja 24 GB mälumahule.
Kuigi GPU maksab terve varanduse, tagab see ka oma kasutajatele parema videokogemuse tänu Deep Learning Super Samplingile, 4K visualiseerimisele ja reaalajas jälgimisfunktsioonidele. Kokkuvõttes tasub kulutada iga senti NVIDIA RTX 3090 Ti peale, et teha mahukaid toiminguid lihtsalt ja lühema ajaga.
2] AMD Radeon VII
kontekstimenüü redaktor
Kui proovite leida GPU-d, eriti sügavaks õppimiseks, on AMD Radeon VII parim valik. HBM2-16 GB mälumaht laiendab kasutajate võimalusi keeruka töökoormuse ja keeruliste toimingute sujuvaks lahendamiseks.
Vega Architecture'i ja parimatest arvutimootoritest koosneva abiga muutub kogu teie tehisintellektiga seotud tööde lõpetamine probleemivabaks ja kiiremaks. GPU-l on 13,8 TFLOPS-i arvutusjõudlus, mis täidab jõuliste keerukate närvivõrkude vajaduse. AMD Radeon VII-l ei pruugi olla Tensori tuumasid, kuid nad hüvitavad selle kaotuse, toetades OpenCL-i ja ROCm-i raamistikku, võimaldades kasutajatel valida erinevate süvaõppe raamistike ja tarkvara osas.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 on tuntud nimi andmeteaduse, süvaõppe ja tehisintellekti armastavas kogukonnas. Sellel GPU-l on lai valik funktsioone, mis muudavad töökoormuse stressivabaks, näiteks 8 GB GDDR6 mälu, tensorituumad ja nii edasi.
Kuna see on paljude kasutajate prioriteet, tekitab see mõnikord RTX 3070 GPU-st rääkides saadavuse probleeme. Nii nagu NVIDIA RTX 3090, pakub see mudel ka reaalajas kiirte jälgimist ja toetab DLSS-i. Kuna RTX 3070 on tugev graafikaprotsessor, võib eeldada soojuse ja suurt energiatarbimist. Peale selle hõlpsasti lahendatava väikese puuduse on NVIDIA RTX 3070 kohustuslik ost.
ei saa võrguketta aknaid kaardistada 10
4] EVGA GeForce GTX 1080
Liikudes edasi järgmisele GPU-le, pakub EVGA GeForce 1080 8 GB GDDR5X-mälu, mis annab teile piisavalt mälu, et teha tööd sujuvalt ja häirimata. See töötab NVIDIA Pascali arhitektuuril ja pakub tipptasemel visuaale, et AAA mängudest täielikku naudingut välja tuua. EVGA GeForce GTX 1080′ kasutab virtuaalreaalsuse optimeerimiseks ka NVIDIA VRWorksi.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti on üks parimaid eelarvesõbralikke GPU-sid, mis praegu turul saadaval on. Sellel GPU-l on 8 GB GDDR6 mälu, 4964 CUDA südamikku, mis pakuvad vastupidavat alternatiivi. Nagu igal teisel NVIDIA GPU-l, on teil ka Tesnore'i tuumad, mis pakuvad suurepäraseid kiirendusvõimalusi.
Üks NVIDIA RTX 3060 piiranguid on see, et selle võimsusskaala ei ole nii kõrge kui mõnel turul pakutava lipulaeva GPU-l. See on aga ainus puudus võrreldes paljude muude eelistega, mis on eelarvesõbralikud.
See on kõik!
Loe: Parimad tasuta tööriistad CPU ja GPU võrdlemiseks Windowsi arvutis
Kas GPU sobib masinõppeks?
Võimalus paralleelseid arvutusi paremini käsitleda muudab GPU-d masinõppe jaoks väga kasulikuks. Siiski on oluline märkida, et mitte kõik masinõppe ülesanded ei vaja GPU-sid ning riistvara valik sõltub konkreetsetest nõuetest ja projekti ulatusest. Seetõttu oleme loetlenud mõned parimad, mida masinõppeprojektide jaoks saate.
Loe: Parim graafikakaart AMD Ryzen 9 3900x jaoks
Kas RTX 3050-st piisab sügavaks õppimiseks?
See sõltub suuresti inimese vajadustest, nii et kui kasutajad vajavad väikese või keskmise suurusega süvaõppeprojekte, siis piisab RTX 3050-st, sellel on Tensor Cores, piisavalt VRAM-i ja see toetab mõnda kuulsat süvaõppe raamistikku, näiteks Tesnore. Flow ja PyTech. See ei pruugi olla samaväärne teiste tipptasemel GPU-alternatiividega, kuid seda tasub siiski vaadata.
exceli leid asenda metamärki
Loe: Jagatud GPU-mälu vs pühendatud GPU-mälu tähendus .
