Машинско учење и дубоко учење су две теме о којима се највише говори у свету информационих технологија. У овоме учимо машине Вештачка интелигенција . Иако се могу креирати основни пројекти машинског учења са интегрисаним ГПУ-ом, када почнете да се бавите неуронским моторима и рендеровањем слика, потребан вам је добар ГПУ. У овом посту ћемо видети неке од најбољи ГПУ-ови за пројекте машинског учења .
како закључати делове ворд документа
Најбољи ГПУ за пројекте машинског учења
Ако тражите неке најбоље ГПУ-ове који ће боље радити у пројектима машинског учења, ево неких од најбољих на тржишту:
- НВИДИА РТКС 3090 Ти
- АМД Радеон ВИИ
- НИВИДА РТКС 3070
- ЕВГА ГеФорце ГТКС 1080
- НВИДИА РТКС 3060 Ти
Хајдемо до услуга ових ГПУ-а за пројекте машинског учења.
1] НВИДИА РТКС 3090 Ти
Представљамо вам ГПУ за више задатака, све-у-једном, НВИДИА РТКС 3090. Дакле, почевши од Тенсор језгара до неких сјајних функција као што је суочавање са зрацима у реалном времену, овај ГПУ има све. Решавање проблема у вези са истраживањем и науком о подацима постаје брзо са 35.6 рачунарским перформансама и величином меморије од 24 ГБ.
Иако ГПУ кошта богатство, својим корисницима такође гарантује боље видео искуство уз помоћ супер узорковања дубоког учења, 4К визуелизације и функција праћења у реалном времену. Све у свему, могућност да извршите гломазне операције са лакоћом и за краће време вреди потрошити сваки пени на НВИДИА РТКС 3090 Ти.
2] АМД Радеон ВИИ
Ако покушавате да пронађете ГПУ, посебно за дубоко учење, АМД Радеон ВИИ је најбоља опција. Величина меморије од ХБМ2-16 ГБ проширује могућности корисника за обављање сложеног посла и несметано руковање тешким операцијама.
Уз комбиновану помоћ Вега Арцхитецтуре и најбољег рачунарског механизма, завршетак вашег посла у вези са вештачком интелигенцијом постаје лакши и бржи. ГПУ има рачунарске перформансе од 13,8 ТФЛОПС које испуњавају потребу за снажним комплексним неуронским мрежама. АМД Радеон ВИИ можда нема Тенсор језгра, али они надокнађују овај губитак тако што подржавају ОпенЦЛ и РОЦм оквир, омогућавајући корисницима избор када су у питању различити оквири дубоког учења и софтвер.
3] НВИДИА РТКС 3070
НВИДИА РТКС 3070 је познато име у заједници науке о подацима, дубоком учењу и АИ. Овај ГПУ нуди широку лепезу функција које олакшавају радно оптерећење, као што су 8ГБ ГДДР6 меморије, Тенсор језгра итд.
Будући да је приоритет многих корисника, понекад представља проблем доступности када говоримо о РТКС 3070 ГПУ-у. Баш као и НВИДИА РТКС 3090, овај модел такође нуди праћење зрака у реалном времену и подржава ДЛСС. Пошто је РТКС 3070 снажан ГПУ, може се очекивати топлота и велика потрошња енергије. Осим овог лако решивог мањег недостатка, НВИДИА РТКС 3070 се мора купити.
4] ЕВГА ГеФорце ГТКС 1080
Прелазимо на следећи ГПУ, ЕВГА ГеФорце 1080 нуди 8 ГБ ГДДР5Кс меморије, што вам даје довољно меморије да радите несметано и без ометања. Ради на НВИДИА Пасцал архитектури и нуди врхунске визуелне ефекте за извлачење пуне забаве из ААА игара. ЕВГА ГеФорце ГТКС 1080′ такође користи НВИДИА ВРВоркс за оптимизацију виртуелне стварности.
5] НВИДИА РТКС 3060 Ти
НВИДИА РТКС 3060 Ти је један од најбољих ГПУ-ова који су повољни за буџет тренутно доступних на тржишту. Овај ГПУ долази са 8 ГБ ГДДР6 меморије, 4964 ЦУДА језгра која нуде отпорну алтернативу. Као и сваки други НВИДИА ГПУ, такође ћете имати Тесноре језгра, која пружају одличне могућности убрзања.
Једно од ограничења НВИДИА РТКС 3060 је то што нема тако високу скалу снаге као неки од водећих ГПУ-а на тржишту. Међутим, ово је једини недостатак у поређењу са многим другим предностима које ће бити доступне у буџету.
То је то!
Читати: Најбољи бесплатни алати за бенцхмарк ЦПУ и ГПУ на Виндовс рачунару
Да ли је ГПУ добар за машинско учење?
Могућност бољег руковања паралелним прорачунима чини ГПУ-ове веома корисним за машинско учење. Међутим, важно је напоменути да сви задаци машинског учења не захтевају ГПУ, а избор хардвера зависи од специфичних захтева и обима пројекта. Стога смо навели неке од најбољих које можете добити за пројекте машинског учења.
Читати: Најбоља графичка картица за АМД Ризен 9 3900к
Да ли је РТКС 3050 довољан за дубоко учење?
То у великој мери зависи од потреба особе, па ако су мали и средњи пројекти дубоког учења оно што је корисницима потребно, РТКС 3050 је довољан, има Тенсор језгра, довољно ВРАМ-а и подржава неке од познатих оквира дубоког учења као што је Тесноре Флов и ПиТецх. Можда није једнак као друге врхунске ГПУ алтернативе, али ипак вреди проверити.
Читати: Значење заједничке ГПУ меморије вс наменске ГПУ меморије .
