Koneoppiminen ja syväoppiminen ovat kaksi eniten puhuttua aihetta tietotekniikan maailmassa. Tässä opetamme koneita Tekoäly . Vaikka koneoppimisen perusprojekteja voidaan luoda integroidulla grafiikkasuorittimella, tarvitset hyvän GPU:n, kun alat käsitellä hermomoottoreita ja renderöimään kuvia. Tässä viestissä näemme joitain parhaat GPU:t koneoppimisprojekteihin .
Paras GPU koneoppimisprojekteihin
Jos etsit parhaita GPU:ita, jotka toimivat paremmin koneoppimisprojekteissa, tässä on joitain markkinoiden parhaista:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Siirrytään näiden GPU:iden palveluihin koneoppimisprojekteissa.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Tässä grafiikkasuorittimessa on moniajoa hoitava, all-in-one GPU, NVIDIA RTX 3090. Joten alkaen Tensor-ytimistä joihinkin mahtaviin ominaisuuksiin, kuten reaaliaikaiseen sädesuuntaukseen, tässä GPU:ssa on kaikki. Tutkimukseen ja datatieteeseen liittyvien ongelmien ratkaiseminen käy nopeasti 35,6:n laskentatehon ja 24 Gt:n muistin ansiosta.
Vaikka grafiikkasuoritin maksaa omaisuuksia, se takaa käyttäjilleen myös paremman videokokemuksen Deep Learning Super Samplingin, 4K-visualisoinnin ja reaaliaikaisen jäljityksen avulla. Kaiken kaikkiaan suurien toimintojen suorittaminen helposti ja lyhyemmässä ajassa kannattaa käyttää joka ikinen pennin NVIDIA RTX 3090 Ti:hen.
2] AMD Radeon VII
Jos yrität löytää GPU:ta erityisesti syvään oppimiseen, AMD Radeon VII on paras vaihtoehto. HBM2-16 Gt:n muistin koko laajentaa käyttäjien kykyä suorittaa monimutkainen työtaakka ja käsitellä vaikeita toimintoja sujuvasti.
Vega Architecturen ja parhaan laskentakoneen yhdistettynä avulla kaiken tekoälyyn liittyvän työn viimeistely on vaivatonta ja nopeampaa. Grafiikkasuorittimessa on 13,8 TFLOPS:n laskentasuorituskyky, joka täyttää voimakkaiden monimutkaisten hermoverkkojen tarpeen. AMD Radeon VII:ssä ei ehkä ole Tensor-ytimiä, mutta ne lunastavat tämän menetyksen tukemalla OpenCL- ja ROCm-kehystä, mikä antaa käyttäjille mahdollisuuden valita erilaisista syväoppimiskehyksistä ja ohjelmistoista.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 on tunnettu nimi datatieteen, syväoppimisen ja tekoälyä rakastavassa yhteisössä. Tämä GPU tarjoaa laajan valikoiman ominaisuuksia, jotka tekevät työkuormasta stressittömän, kuten 8 Gt GDDR6-muistin, Tensor Cores -ytimet ja niin edelleen.
Koska se on monien käyttäjien prioriteetti, se aiheuttaa joskus saatavuusongelmia, kun puhutaan RTX 3070 GPU:sta. Aivan kuten NVIDIA RTX 3090, tämä malli tarjoaa myös reaaliaikaisen säteenseurannan ja tukee DLSS:ää. Koska RTX 3070 on vahva GPU, voidaan odottaa lämmön ja korkean virrankulutuksen. Tämän helposti ratkaistavan pienen epäkohdan lisäksi NVIDIA RTX 3070 on pakollinen hankinta.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Siirryttäessä seuraavaan grafiikkasuorittimeen, EVGA GeForce 1080 tarjoaa 8 Gt GDDR5X-muistia, mikä antaa sinulle tarpeeksi muistia tehdäksesi työn sujuvasti ja ilman häiriöitä. Se toimii NVIDIA Pascal -arkkitehtuurilla ja tarjoaa huippuluokan visuaalisia ominaisuuksia, jotka saavat täyden hauskuuden AAA-peleistä. EVGA GeForce GTX 1080′ käyttää myös NVIDIA VRWorksia virtuaalitodellisuuden optimointiin.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti on yksi markkinoiden parhaista budjettiystävällisistä GPU:ista. Tässä GPU:ssa on 8 Gt GDDR6-muistia, 4964 CUDA-ydintä, jotka tarjoavat joustavan vaihtoehdon. Kuten missä tahansa muussa NVIDIA-grafiikkasuorittimessa, sinulla on myös Tesnore-ytimet, jotka tarjoavat erinomaiset kiihdytysominaisuudet.
Yksi NVIDIA RTX 3060:n rajoituksista on, että sen tehoasteikko ei ole yhtä korkea kuin joidenkin markkinoiden lippulaiva-GPU:iden. Tämä on kuitenkin ainoa haittapuoli verrattuna moniin muihin budjettiystävällisiin etuihin.
Windows 10 usb -laitteet eivät toimi
Se siitä!
Lukea: Parhaat ilmaiset työkalut suorittimen ja grafiikkasuorittimen vertailuun Windows-tietokoneessa
Onko GPU hyvä koneoppimiseen?
Kyky käsitellä rinnakkaisia laskelmia paremmin tekee GPU:ista erittäin hyödyllisiä koneoppimisessa. On kuitenkin tärkeää huomata, että kaikki koneoppimistehtävät eivät vaadi GPU:ita ja laitteiston valinta riippuu projektin erityisvaatimuksista ja laajuudesta. Siksi olemme listanneet joitain parhaista, joita voit saada koneoppimisprojekteihin.
Lukea: Paras näytönohjain AMD Ryzen 9 3900x:lle
Riittääkö RTX 3050 syvään oppimiseen?
Se riippuu suurelta osin henkilön tarpeista, joten jos käyttäjät tarvitsevat pieniä tai keskisuuria syväoppimisprojekteja, RTX 3050 riittää, siinä on Tensor-ytimiä, riittävästi VRAM-muistia ja se tukee joitain kuuluisia syväoppimiskehyksiä, kuten Tesnore. Flow ja PyTech. Se ei ehkä ole yhtä tasoa kuin muut huippuluokan GPU-vaihtoehdot, mutta se on silti tutustumisen arvoinen.
Lukea: Jaettu GPU-muisti vs. omistettu GPU-muisti .
