Strojno učenje in globoko učenje sta dve temi, o katerih se največ govori v svetu informacijske tehnologije. Pri tem učimo stroje Umetna inteligenca . Čeprav lahko ustvarite osnovne projekte strojnega učenja z integriranim GPE-jem, ko se začnete ukvarjati z nevronskimi motorji in upodabljanjem slik, potrebujete dober GPE. V tem prispevku si bomo ogledali nekaj najboljši grafični procesorji za projekte strojnega učenja .
Najboljši grafični procesor za projekte strojnega učenja
Če iščete nekaj najboljših grafičnih procesorjev za boljše delovanje v projektih strojnega učenja, potem je tukaj nekaj najboljših na trgu:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Pojdimo k storitvam teh grafičnih procesorjev za projekte strojnega učenja.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Predstavljamo vam večopravilni grafični procesor vse v enem, NVIDIA RTX 3090. Ta grafični procesor ima vse, od jeder Tensor do nekaterih osupljivih funkcij, kot je obrnjenost proti žarkom v realnem času. Reševanje težav, povezanih z raziskavami in znanostjo o podatkih, postane hitro z računalniško zmogljivostjo 35,6 in velikostjo pomnilnika 24 GB.
Čeprav grafični procesor stane bogastvo, svojim uporabnikom zagotavlja tudi boljšo video izkušnjo s pomočjo Deep Learning Super Sampling, vizualizacije 4K in funkcij sledenja v realnem času. Skratka, če lahko z lahkoto in v krajšem času izvajate obsežne operacije, je vredno porabiti vsak peni za NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
pc vs mac 2016
Če iščete GPE, zlasti za poglobljeno učenje, je AMD Radeon VII najboljša izbira. Velikost pomnilnika HBM2-16 GB razširi zmožnosti uporabnikov za opravljanje zapletenih delovnih obremenitev in nemoteno upravljanje zahtevnih operacij.
S kombinirano pomočjo Vega Architecture in najboljšega računalniškega mehanizma postane dokončanje vseh vaših del, povezanih z AI, brez težav in hitrejše. GPU ima 13,8 TFLOPS računalniško zmogljivost, ki izpolnjuje potrebe, potrebne za živahna kompleksna nevronska omrežja. AMD Radeon VII morda nima tenzorskih jeder, vendar to izgubo odkupijo s podporo ogrodja OpenCL in ROCm, kar uporabnikom omogoča izbiro, ko gre za različna ogrodja globokega učenja in programsko opremo.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 je znano ime v skupnosti podatkovne znanosti, globokega učenja in umetne inteligence. Ta grafični procesor ponuja široko paleto funkcij, ki olajšajo delovno obremenitev, kot so 8 GB pomnilnika GDDR6, tenzorska jedra in tako naprej.
Ker je prednostna naloga mnogih uporabnikov, včasih predstavlja težavo z razpoložljivostjo, ko govorimo o grafičnem procesorju RTX 3070. Tako kot NVIDIA RTX 3090 tudi ta model ponuja sledenje žarkom v realnem času in podpira DLSS. Ker je RTX 3070 močan GPE, lahko pričakujemo toploto in visoko porabo energije. Poleg te enostavno rešljive manjše pomanjkljivosti je NVIDIA RTX 3070 obvezen nakup.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Če se pomaknemo k naslednji grafični procesorji, EVGA GeForce 1080 ponuja 8 GB velikosti pomnilnika GDDR5X, kar vam daje dovolj pomnilnika za nemoteno opravljanje dela in brez motenj. Deluje na arhitekturi NVIDIA Pascal in ponuja vrhunske vizualne podobe, ki iz iger AAA izvlečejo popolno zabavo. EVGA GeForce GTX 1080′ uporablja tudi NVIDIA VRWorks za optimizacijo virtualne resničnosti.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
ctrl alt del ne deluje
NVIDIA RTX 3060 Ti je ena najboljših nizkocenovnih grafičnih procesorjev, ki so trenutno na voljo na trgu. Ta grafični procesor je opremljen z 8 GB pomnilnika GDDR6 in 4964 jedri CUDA, ki ponujajo prožno alternativo. Tako kot kateri koli drug GPE NVIDIA boste imeli tudi jedra Tesnore, ki zagotavljajo odlične zmogljivosti pospeševanja.
Ena od omejitev NVIDIA RTX 3060 je, da nima tako visoke lestvice moči kot nekateri bolj vodilni grafični procesorji na trgu. Vendar je to edina pomanjkljivost v primerjavi s številnimi drugimi ugodnostmi, ki bodo na voljo v proračunu prijaznem obsegu.
To je to!
Preberite: Najboljša brezplačna orodja za primerjavo CPE in GPE v računalniku z operacijskim sistemom Windows
Je GPU dober za strojno učenje?
Zmožnost boljšega upravljanja z vzporednimi izračuni naredi grafične procesorje zelo koristne za strojno učenje. Vendar je pomembno omeniti, da vse naloge strojnega učenja ne zahtevajo grafičnih procesorjev in da je izbira strojne opreme odvisna od posebnih zahtev in obsega projekta. Zato smo našteli nekaj najboljših, ki jih lahko dobite za projekte strojnega učenja.
onenote za prepoznavanje rokopisa ipad
Preberite: Najboljša grafična kartica za AMD Ryzen 9 3900x
Je RTX 3050 dovolj za globoko učenje?
V veliki meri je odvisno od potreb osebe, tako da če so majhni do srednje veliki projekti globokega učenja tisto, kar uporabniki potrebujejo, je RTX 3050 dovolj, ima tenzorska jedra, dovolj VRAM-a in podpira nekatera znana ogrodja globokega učenja, kot je Tesnore Flow in PyTech. Morda ni enakovreden drugim vrhunskim alternativam GPU, vendar se ga vseeno splača preveriti.
Preberite: Pomen skupnega pomnilnika GPU v primerjavi z namenskim pomnilnikom GPU .
