Най-добрият GPU за проекти за машинно обучение

Машинно обучение и дълбоко обучение са две от най-обсъжданите теми в света на информационните технологии. В това ние обучаваме машини Изкуствен интелект . Въпреки че можете да създавате основни проекти за машинно обучение с интегриран GPU, след като започнете да се занимавате с невронни машини и рендиране на изображения, имате нужда от добър GPU. В тази публикация ще видим някои от най-добрите графични процесори за проекти за машинно обучение .

Най-добрият GPU за проекти за машинно обучение

Ако търсите някои от най-добрите графични процесори, които да работят по-добре в проекти за машинно обучение, тогава ето някои от най-добрите на пазара:

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

Нека да преминем към услугите на тези графични процесори за проекти за машинно обучение.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

Представяйки ви мултитаскинг, всичко-в-едно графичен процесор, NVIDIA RTX 3090. Така че, започвайки от ядрата Tensor до някои страхотни функции като лъчево изправяне в реално време, този графичен процесор има всичко. Решаването на проблеми, свързани с изследванията и науката за данни, става бързо с изчислителна производителност 35,6 и размер на паметта от 24 GB.

Въпреки че GPU струва цяло състояние, той също така гарантира на своите потребители по-добро видео изживяване с помощта на Deep Learning Super Sampling, 4K визуализация и функции за проследяване в реално време. Като цяло, възможността да изпълнявате обемисти операции с лекота и за по-малко време си струва да похарчите всяка стотинка за NVIDIA RTX 3090 Ti.

кликването за изпълнение на Microsoft Office спря да работи

2] AMD Radeon VII

Ако се опитвате да намерите GPU, особено за дълбоко обучение, AMD Radeon VII е най-добрият залог. Размерът на паметта от HBM2-16 GB разширява възможностите на потребителите да изпълняват сложното работно натоварване и да се справят гладко с трудни операции.

как да направите тема на Windows 7 -

С комбинираната помощ на Vega Architecture и най-доброто от най-добрите изчислителни машини, завършването на цялата ви работа, свързана с AI, става безпроблемно и по-бързо. Графичният процесор има 13,8 TFLOPS изчислителна производителност, която отговаря на необходимостта от енергични сложни невронни мрежи. AMD Radeon VII може да няма Tensor Cores, но те изкупуват тази загуба, като поддържат OpenCL и ROCm рамка, позволявайки на потребителите избор, когато става въпрос за различни рамки за дълбоко обучение и софтуер.

3] NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 е известно име в общността на любителите на данните, дълбокото обучение и ИИ. Този графичен процесор предлага широк спектър от функции, за да освободи работното натоварване от стрес, като 8GB GDDR6 памет, Tensor Cores и т.н.

Като приоритет на много потребители, понякога създава проблем с наличността, когато говорим за RTX 3070 GPU. Точно като NVIDIA RTX 3090, този модел предлага проследяване на лъчи в реално време и поддържа DLSS. Тъй като RTX 3070 е силен GPU, може да се очаква топлина и висока консумация на енергия. Освен този лесно разрешим малък недостатък, NVIDIA RTX 3070 е задължителна покупка.

4] EVGA GeForce GTX 1080

Преминавайки към следващия графичен процесор, EVGA GeForce 1080 предлага 8GB GDDR5X памет, което ви дава достатъчно памет, за да вършите работата безпроблемно и без да ви безпокоят. Работи върху архитектурата NVIDIA Pascal и предлага авангардни визуализации, за да извлечете пълно забавление от AAA игрите. EVGA GeForce GTX 1080′ също използва NVIDIA VRWorks за оптимизиране на виртуалната реалност.

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

как да спра автоматично автоматичното възпроизвеждане на ремаркета

NVIDIA RTX 3060 Ti е един от най-добрите бюджетни GPU, налични в момента на пазара. Този графичен процесор идва с 8GB GDDR6 памет, 4964 CUDA ядра, които предлагат устойчива алтернатива. Точно както всеки друг GPU на NVIDIA, вие също ще имате Tesnore ядра, осигуряващи отлични възможности за ускорение.

Едно от ограниченията на NVIDIA RTX 3060 е, че няма толкова висока скала на мощността, колкото някои от водещите графични процесори на пазара. Това обаче е единственият недостатък в сравнение с много други предимства, които ще дойдат в бюджетен диапазон.

Това е!

Прочети: Най-добрите безплатни инструменти за сравнение на CPU и GPU на компютър с Windows

GPU добър ли е за машинно обучение?

Способността да се справят по-добре с паралелни изчисления прави GPU много полезни за машинно обучение. Въпреки това е важно да се отбележи, че не всички задачи за машинно обучение изискват графични процесори и изборът на хардуер зависи от специфичните изисквания и мащаба на проекта. И затова сме изброили някои от най-добрите, които можете да получите за проекти за машинно обучение.

Прочети: Най-добрата графична карта за AMD Ryzen 9 3900x

Достатъчна ли е RTX 3050 за дълбоко обучение?

Това до голяма степен зависи от нуждите на човека, така че ако малките до средни проекти за дълбоко обучение са това, от което потребителите се нуждаят, RTX 3050 е достатъчен, има тензорни ядра, достатъчно VRAM и поддържа някои от известните рамки за дълбоко обучение като Tesnore Flow и PyTech. Може да не е наравно с други алтернативи на GPU от висок клас, но все пак си струва да се провери.

Прочети: Значение на споделена GPU памет срещу специална GPU памет .

как да променя фона на

• | Повече ▼