Machine Learning og Deep Learning er to af de mest omtalte emner i informationsteknologiens verden. Heri underviser vi i maskiner Kunstig intelligens . Selvom man kan skabe grundlæggende Machine Learning-projekter med en integreret GPU, har du brug for en god GPU, når du først begynder at håndtere neurale motorer og gengive billeder. I dette indlæg vil vi se nogle af de bedste GPU'er til maskinlæringsprojekter .
Bedste GPU til maskinlæringsprojekter
Hvis du leder efter nogle bedste GPU'er til at fungere bedre i maskinlæringsprojekter, så er her nogle af de bedste derude på markedet:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Lad os komme til tjenesterne fra disse GPU'er til maskinlæringsprojekter.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Præsenterer dig for en multi-tasking, alt-i-en GPU, NVIDIA RTX 3090. Så fra Tensor-kerner til nogle fantastiske funktioner som real-time ray-facing, har denne GPU det hele. Løsning af forsknings- og datavidenskabsrelaterede problemer bliver hurtig med 35,6 computerydeevne og en 24 GB hukommelsesstørrelse.
Selvom GPU'en koster en formue, garanterer den også sine brugere en bedre videooplevelse ved hjælp af Deep Learning Super Sampling, 4K-visualisering og sporingsfunktioner i realtid. Alt i alt er det værd at bruge hver eneste krone på NVIDIA RTX 3090 Ti at kunne udføre omfangsrige operationer med lethed og på kortere tid.
anvende valutaformatet
2] AMD Radeon VII
Hvis du prøver at finde GPU, især til dyb læring, er AMD Radeon VII det bedste bud. En hukommelsesstørrelse på HBM2-16 GB udvider brugernes evner til at udføre den komplekse arbejdsbyrde og håndtere vanskelige operationer problemfrit.
Med den kombinerede hjælp fra Vega Architecture og den bedste af de bedste computermotorer bliver det problemfrit og hurtigere at afslutte alt dit AI-relaterede arbejde. GPU'en har en 13,8 TFLOPS computerydeevne, der opfylder behovet for kraftige komplekse neurale netværk. AMD Radeon VII har muligvis ikke Tensor Cores, men de indløser dette tab ved at understøtte OpenCL og ROCm framework, hvilket giver brugerne valgmuligheder, når det kommer til forskellige deep learning frameworks og software.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 er et kendt navn inden for datavidenskab, deep learning og AI-elskende fællesskab. Denne GPU tilbyder en bred vifte af funktioner til at gøre arbejdsbelastningen stressfri, såsom 8 GB GDDR6-hukommelse, Tensor Cores og så videre.
Da det er mange brugeres prioritet, udgør det nogle gange et tilgængelighedsproblem, når man taler om RTX 3070 GPU. Ligesom NVIDIA RTX 3090 tilbyder denne model også strålesporing i realtid og understøtter DLSS. Fordi RTX 3070 er en stærk GPU, kan der forventes varme og højt strømforbrug. Bortset fra denne let løselige mindre ulempe er NVIDIA RTX 3070 et must-køb.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Går du videre til den næste GPU, tilbyder EVGA GeForce 1080 8 GB GDDR5X-hukommelsesstørrelse, hvilket giver dig nok hukommelse til at udføre arbejdet problemfrit og uden at blive forstyrret. Det fungerer på NVIDIA Pascal-arkitekturen og tilbyder banebrydende billeder til at trække fuld sjov ud af AAA-spil. EVGA GeForce GTX 1080′ bruger også NVIDIA VRWorks til at optimere virtual reality.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti er en af de bedste budgetvenlige GPU'er på markedet i øjeblikket. Denne GPU kommer med 8 GB GDDR6-hukommelsesstørrelse, 4964 CUDA-kerner, der tilbyder et modstandsdygtigt alternativ. Ligesom enhver anden NVIDIA GPU vil du også have Tesnore Cores, der giver fremragende accelerationsevner.
En af begrænsningerne ved NVIDIA RTX 3060 er, at den ikke har en strømskala så høj som nogle af de mere flagskibs-GPU'er på markedet. Dette er dog den eneste ulempe sammenlignet med mange andre fordele, der kommer i et budgetvenligt udvalg.
Det er det!
Læs: Bedste gratis værktøjer til at benchmarke CPU og GPU på Windows-computer
Er GPU god til maskinlæring?
Evnen til at håndtere parallelle beregninger bedre gør GPU'er meget gavnlige til maskinlæring. Det er dog vigtigt at bemærke, at ikke alle maskinlæringsopgaver kræver GPU'er, og valget af hardware afhænger af projektets specifikke krav og omfang. Og derfor har vi listet nogle af de bedste, du kan få til maskinlæringsprojekter.
Læs: Bedste grafikkort til AMD Ryzen 9 3900x
Er RTX 3050 nok til dyb læring?
Det afhænger i høj grad af personens behov, så hvis små til mellemstore deep learning-projekter er, hvad brugerne har brug for, er RTX 3050 nok, det har Tensor Cores, tilstrækkelig VRAM og understøtter nogle af de berømte deep learning-rammer som Tesnore Flow og PyTech. Det er måske ikke lige så på niveau med andre avancerede GPU-alternativer, men det er stadig værd at tjekke ud.
Læs: Betydning af delt GPU-hukommelse vs dedikeret GPU-hukommelse .
touch-tastatur og håndskriftpanel servicevinduer 10
