Mašīnmācīšanās un dziļā mācīšanās ir divas no visvairāk apspriestajām tēmām informācijas tehnoloģiju pasaulē. Šajā mēs mācām mašīnas Mākslīgais intelekts . Lai gan var izveidot pamata mašīnmācības projektus ar integrētu GPU, tiklīdz sākat strādāt ar neironu dzinējiem un renderēt attēlus, jums ir nepieciešams labs GPU. Šajā amatā mēs redzēsim dažus no labākie GPU mašīnmācības projektiem .
Labākais GPU mašīnmācības projektiem
Ja meklējat dažus labākos GPU, kas labāk darbotos mašīnmācības projektos, šeit ir daži no labākajiem tirgū:
Windows 10 kalkulators nedarbojas
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Apskatīsim šo GPU pakalpojumus mašīnmācības projektos.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Piedāvājam jums daudzuzdevumu, viss vienā GPU, NVIDIA RTX 3090. Tātad, sākot no Tensor kodoliem līdz dažām satriecošām funkcijām, piemēram, reāllaika staru saskarsme, šim GPU ir viss. Ar pētniecību un datu zinātni saistītas problēmas tiek atrisinātas ātri, izmantojot 35,6 datošanas veiktspēju un 24 GB atmiņas lielumu.
Lai gan GPU maksā milzīgu naudu, tas arī garantē lietotājiem labāku video pieredzi, izmantojot Deep Learning Super Sampling, 4K vizualizāciju un reāllaika izsekošanas funkcijas. Kopumā, lai varētu viegli un īsākā laikā veikt apjomīgas darbības, ir vērts tērēt katru santīmu NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Ja mēģināt atrast GPU, jo īpaši dziļai apmācībai, AMD Radeon VII ir vislabākā izvēle. Atmiņas lielums HBM2-16 GB paplašina lietotāju iespējas veikt sarežģīto darba slodzi un netraucēti veikt sarežģītas darbības.
Ar Vega Architecture un labākā skaitļošanas dzinēja apvienoto palīdzību visu ar AI saistīto darbu pabeigšana kļūst bez problēmām un ātrāka. GPU ir 13,8 TFLOPS skaitļošanas veiktspēja, kas aizpilda vajadzību, kas nepieciešama enerģiskiem sarežģītiem neironu tīkliem. AMD Radeon VII var nebūt Tensor kodolu, taču tie atlīdzina šos zaudējumus, atbalstot OpenCL un ROCm ietvaru, ļaujot lietotājiem izvēlēties dažādas dziļās mācīšanās sistēmas un programmatūru.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 ir zināms nosaukums datu zinātnē, dziļās mācībās un AI mīlošajā kopienā. Šis grafiskais procesors piedāvā plašu funkciju klāstu, lai atbrīvotos no darba slodzes, piemēram, 8 GB GDDR6 atmiņa, Tensor kodoli un tā tālāk.
Tā kā daudzu lietotāju prioritāte ir, dažreiz tas rada pieejamības problēmas, runājot par RTX 3070 GPU. Tāpat kā NVIDIA RTX 3090, šis modelis piedāvā arī reāllaika staru izsekošanu un atbalsta DLSS. Tā kā RTX 3070 ir spēcīgs GPU, var sagaidīt siltuma un lielu enerģijas patēriņu. Neatkarīgi no šī viegli atrisināmā nelielā trūkuma, NVIDIA RTX 3070 ir obligāts pirkums.
4] EVGA GeForce GTX 1080
kā iespējot backspace hromā
Pārejot uz nākamo GPU, EVGA GeForce 1080 piedāvā 8 GB GDDR5X atmiņas lielumu, nodrošinot jums pietiekami daudz atmiņas, lai darbs veiktu nevainojami un netraucētu. Tas darbojas ar NVIDIA Pascal arhitektūru un piedāvā visprogresīvākos vizuālos attēlus, lai pilnībā izbaudītu AAA spēles. EVGA GeForce GTX 1080′ arī izmanto NVIDIA VRWorks, lai optimizētu virtuālo realitāti.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti ir viens no šobrīd tirgū labākajiem budžetam draudzīgākajiem GPU. Šim GPU ir 8 GB GDDR6 atmiņas lielums, 4964 CUDA kodoli, kas piedāvā elastīgu alternatīvu. Tāpat kā jebkuram citam NVIDIA GPU, jums būs arī Tesnore kodoli, kas nodrošina izcilas paātrināšanas iespējas.
Viens no NVIDIA RTX 3060 ierobežojumiem ir tas, ka tā jaudas skala nav tik augsta kā dažiem tirgū esošajiem vadošajiem GPU. Tomēr tas ir vienīgais trūkums salīdzinājumā ar daudzām citām priekšrocībām, kas būs pieejamas budžetam draudzīgā diapazonā.
Tieši tā!
Lasīt: Labākie bezmaksas rīki CPU un GPU salīdzināšanai Windows datorā
Vai GPU ir piemērots mašīnmācībai?
Iespēja labāk apstrādāt paralēlus aprēķinus padara GPU ļoti izdevīgus mašīnmācībā. Tomēr ir svarīgi atzīmēt, ka ne visiem mašīnmācīšanās uzdevumiem ir nepieciešami GPU, un aparatūras izvēle ir atkarīga no konkrētajām prasībām un projekta mēroga. Tāpēc mēs esam uzskaitījuši dažus no labākajiem, ko varat iegūt mašīnmācīšanās projektos.
Lasīt: Labākā grafikas karte AMD Ryzen 9 3900x
Vai ar RTX 3050 pietiek dziļām mācībām?
Tas lielā mērā ir atkarīgs no personas vajadzībām, tādēļ, ja lietotājiem ir nepieciešami mazi un vidēji lieli dziļās mācīšanās projekti, pietiek ar RTX 3050, tam ir Tensor kodoli, pietiekama VRAM un tiek atbalstītas dažas no slavenajām dziļās mācīšanās sistēmām, piemēram, Tesnore. Flow un PyTech. Tas var nebūt līdzvērtīgs citām augstākās klases GPU alternatīvām, taču to joprojām ir vērts pārbaudīt.
Lasīt: Koplietojamā GPU atmiņa pret speciālo GPU atmiņu .
