Machine learning en diep leren zijn twee van de meest besproken onderwerpen in de wereld van informatietechnologie. Hierin leren we machines Kunstmatige intelligentie . Hoewel je basis Machine Learning-projecten kunt maken met een geïntegreerde GPU, heb je een goede GPU nodig als je eenmaal met neurale motoren begint te werken en afbeeldingen gaat renderen. In dit bericht zullen we enkele van de zien beste GPU's voor machine learning-projecten .
Beste GPU voor machine learning-projecten
Als u op zoek bent naar een aantal beste GPU's om beter te werken in Machine Learning-projecten, dan zijn hier enkele van de beste die er op de markt zijn:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Laten we eens kijken naar de diensten van deze GPU's voor machine learning-projecten.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
NVIDIA RTX 3090 biedt u een multitasking, alles-in-één GPU. Dus beginnend met Tensor-cores tot enkele geweldige functies zoals real-time ray facing, deze GPU heeft het allemaal. Het oplossen van onderzoeks- en datawetenschap-gerelateerde problemen gaat snel met de 35,6 rekenkracht en een geheugen van 24 GB.
Hoewel de GPU een fortuin kost, garandeert hij zijn gebruikers ook een betere video-ervaring met behulp van Deep Learning Super Sampling, 4K-visualisatie en real-time traceringsfuncties. Al met al is het de moeite waard om elke cent aan de NVIDIA RTX 3090 Ti uit te geven om omvangrijke bewerkingen met gemak en in minder tijd uit te voeren.
2] AMD Radeon VII
Als u GPU probeert te vinden, met name voor diep leren, is AMD Radeon VII de beste keuze. Een geheugengrootte van HBM2-16 GB breidt de mogelijkheden van de gebruiker uit om de complexe werklast aan te kunnen en moeilijke operaties soepel af te handelen.
Met de gecombineerde hulp van Vega Architecture en de best-of-the-best computing-engine wordt het afronden van al uw AI-gerelateerde werkzaamheden probleemloos en sneller. De GPU heeft een rekenkracht van 13,8 TFLOPS die voldoet aan de behoefte die nodig is voor krachtige complexe neurale netwerken. AMD Radeon VII heeft misschien geen Tensor Cores, maar ze verzilveren dit verlies door het OpenCL- en ROCm-framework te ondersteunen, waardoor gebruikers keuzes kunnen maken als het gaat om verschillende deep learning-frameworks en software.
gecomprimeerde zip-mapfout
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 is een bekende naam in de datawetenschap, deep learning en AI-liefhebbende gemeenschap. Deze GPU biedt een breed scala aan functies om de werklast stressvrij te maken, zoals 8 GB GDDR6-geheugen, Tensor Cores, enzovoort.
Omdat het de prioriteit is van veel gebruikers, vormt het soms een beschikbaarheidsprobleem als het over RTX 3070 GPU gaat. Net als NVIDIA RTX 3090 biedt ook dit model Real-time ray tracing en ondersteunt het DLSS. Omdat de RTX 3070 een sterke GPU is, kan warmte en een hoog stroomverbruik worden verwacht. Afgezien van dit gemakkelijk op te lossen kleine nadeel, is de NVIDIA RTX 3070 een must-buy.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Op weg naar de volgende GPU biedt de EVGA GeForce 1080 8 GB aan GDDR5X-geheugen, waardoor je genoeg geheugen hebt om het werk soepel en zonder gestoord te worden te doen. Het werkt op de NVIDIA Pascal-architectuur en biedt geavanceerde beelden om het meeste plezier uit AAA-games te halen. EVGA GeForce GTX 1080′ gebruikt ook NVIDIA VRWorks om virtual reality te optimaliseren.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti is een van de beste budgetvriendelijke GPU's die momenteel op de markt verkrijgbaar zijn. Deze GPU wordt geleverd met 8 GB GDDR6-geheugengrootte, 4964 CUDA-cores die een veerkrachtig alternatief bieden. Net als elke andere NVIDIA GPU heb je ook Tesnore Cores, die uitstekende acceleratiemogelijkheden bieden.
Een van de beperkingen van de NVIDIA RTX 3060 is dat deze niet zo hoog is als sommige van de meer toonaangevende GPU's op de markt. Dit is echter het enige nadeel in vergelijking met vele andere voordelen die in een budgetvriendelijke reeks zullen komen.
Dat is het!
Lezen: Beste gratis tools om CPU en GPU op een Windows-computer te benchmarken
Is GPU goed voor machine learning?
De mogelijkheid om parallelle berekeningen beter aan te kunnen, maakt GPU's zeer nuttig voor machine learning. Het is echter belangrijk op te merken dat niet alle machine learning-taken GPU's vereisen en dat de keuze van de hardware afhangt van de specifieke vereisten en schaal van het project. En daarom hebben we enkele van de beste op een rijtje gezet die je kunt krijgen voor machine learning-projecten.
Lezen: Beste grafische kaart voor AMD Ryzen 9 3900x
Is RTX 3050 genoeg voor diep leren?
Het hangt grotendeels af van de behoeften van de persoon, dus als gebruikers kleine tot middelgrote deep learning-projecten nodig hebben, is RTX 3050 voldoende, het heeft Tensor Cores, voldoende VRAM en ondersteunt enkele van de beroemde deep learning-frameworks zoals Tesnore Flow en PyTech. Het is misschien niet zo vergelijkbaar als andere high-end GPU-alternatieven, maar het is nog steeds de moeite van het bekijken waard.
Lezen: Gedeeld GPU-geheugen versus toegewezen GPU-geheugen betekenis .
