Pinakamahusay na GPU para sa Machine Learning Projects

Machine Learning at Deep Learning ay dalawa sa pinakapinag-uusapang paksa sa mundo ng Information Technology. Dito, nagtuturo kami ng mga makina Artipisyal na Katalinuhan . Bagama't ang isa ay makakagawa ng mga pangunahing proyekto sa Machine Learning na may pinagsamang GPU, sa sandaling simulan mo na ang pakikitungo sa mga neural engine at pag-render ng mga larawan, kailangan mo ng mahusay na GPU. Sa post na ito, makikita natin ang ilan sa mga pinakamahusay na mga GPU para sa Machine Learning Projects .

Pinakamahusay na GPU para sa Machine Learning Projects

Kung naghahanap ka ng ilang pinakamahusay na GPU upang gumana nang mas mahusay sa Mga Proyekto sa Pag-aaral ng Machine, narito ang ilan sa mga pinakamahusay sa merkado:

windows 10 baterya alisan ng tubig

1. NVIDIA RTX 3090 Ti
2. AMD Radeon VII
3. NIVIDA RTX 3070
4. EVGA GeForce GTX 1080
5. NVIDIA RTX 3060 Ti

Pumunta tayo sa mga serbisyo ng mga GPU na ito para sa mga proyekto ng machine learning.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

Nagpapakita sa iyo ng multi-tasking, all-in-one na GPU, NVIDIA RTX 3090. Kaya simula sa mga Tensor core hanggang sa ilang magagandang feature tulad ng real-time ray facing, nasa GPU na ito ang lahat. Ang paglutas ng mga problemang nauugnay sa pananaliksik at data science ay nagiging mabilis gamit ang 35.6 na pagganap sa pag-compute at isang 24GB na laki ng memorya.

Bagama't malaki ang halaga ng GPU, ginagarantiyahan din nito ang mga user nito ng mas magandang karanasan sa video sa tulong ng Deep Learning Super Sampling, 4K Visualization, at real-time na mga feature sa pagsubaybay. Sa kabuuan, ang kakayahang magsagawa ng malalaking operasyon nang madali at sa mas kaunting oras ay nagkakahalaga ng paggastos ng bawat solong sentimos sa NVIDIA RTX 3090 Ti.

2] AMD Radeon VII

Kung sinusubukan mong maghanap ng GPU, partikular na para sa malalim na pag-aaral, ang AMD Radeon VII ang pinakamahusay na mapagpipilian. Ang laki ng memorya ng HBM2-16 GB ay nagpapalawak ng mga kakayahan ng mga user na gawin ang kumplikadong workload at maayos na mahawakan ang mahihirap na operasyon.

Sa pinagsamang tulong ng Vega Architecture at ang pinakamahusay na computing engine, ang pagtatapos ng lahat ng iyong trabahong nauugnay sa AI ay nagiging walang problema at mas mabilis. Ang GPU ay may 13.8 TFLOPS computing performance na pumupuno sa pangangailangang kinakailangan para sa mabibigat na kumplikadong neural network. Maaaring walang Tensor Cores ang AMD Radeon VII, ngunit tinutubos nila ang pagkawalang ito sa pamamagitan ng pagsuporta sa framework ng OpenCL at ROCm, na nagpapahintulot sa mga user na pumili pagdating sa iba't ibang mga framework at software ng malalim na pag-aaral.

3] NVIDIA RTX 3070

Ang NVIDIA RTX 3070 ay isang kilalang pangalan sa data science, deep learning, at AI-loving community. Nag-aalok ang GPU na ito ng malawak na hanay ng mga feature para gawing walang stress ang workload gaya ng 8GB GDDR6 memory, Tensor Cores, at iba pa.

Bilang priyoridad ng maraming user, minsan ay nagdudulot ng isyu sa availability kapag pinag-uusapan ang RTX 3070 GPU. Tulad ng NVIDIA RTX 3090, nag-aalok din ang modelong ito ng Real-time na ray tracing at sinusuportahan ang DLSS. Dahil ang RTX 3070 ay isang malakas na GPU, maaaring asahan ang init at mataas na paggamit ng kuryente. Bukod sa madaling malulutas na menor de edad na disbentaha, ang NVIDIA RTX 3070 ay kailangang bilhin.

4] EVGA GeForce GTX 1080

Sa paglipat sa susunod na GPU, nag-aalok ang EVGA GeForce 1080 ng 8GB ng laki ng memorya ng GDDR5X, na nagbibigay sa iyo ng sapat na memorya upang magawa ang gawain nang maayos, at nang hindi naaabala. Gumagana ito sa arkitektura ng NVIDIA Pascal at nag-aalok ng mga cutting-edge na visual para makuha ang buong saya mula sa mga larong AAA. Ginagamit din ng EVGA GeForce GTX 1080′ ang NVIDIA VRWorks para i-optimize ang virtual reality.

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

Ang NVIDIA RTX 3060 Ti ay isa sa pinakamahusay na budget-friendly na mga GPU na kasalukuyang magagamit sa merkado. Ang GPU na ito ay may kasamang 8GB ng GDDR6 na laki ng memorya, 4964 CUDA core na nag-aalok ng isang nababanat na alternatibo. Tulad ng anumang iba pang NVIDIA GPU, magkakaroon ka rin ng Tesnore Cores, na nagbibigay ng mahusay na mga kakayahan sa pagpapabilis.

pinakamahusay na iso burner 2016

Ang isa sa mga limitasyon ng NVIDIA RTX 3060 ay wala itong power scale na kasing taas ng ilan sa mga flagship GPU sa merkado. Gayunpaman, ito ang tanging disbentaha kumpara sa maraming iba pang mga benepisyo na darating sa hanay na angkop sa badyet.

Ayan yun!

Basahin: Pinakamahusay na libreng tool upang i-benchmark ang CPU at GPU sa Windows computer

Maganda ba ang GPU para sa machine learning?

Ang kakayahang pangasiwaan ang mga parallel computations nang mas mahusay na ginagawang lubos na kapaki-pakinabang ang mga GPU para sa machine learning. Gayunpaman, mahalagang tandaan na hindi lahat ng gawain sa pag-aaral ng machine ay nangangailangan ng mga GPU, at ang pagpili ng hardware ay nakasalalay sa mga partikular na kinakailangan at sukat ng proyekto. At samakatuwid ay inilista namin ang ilan sa mga pinakamahusay na maaari mong makuha para sa mga proyekto ng machine learning.

Basahin: Pinakamahusay na Graphics Card para sa AMD Ryzen 9 3900x

Sapat ba ang RTX 3050 para sa malalim na pag-aaral?

Ito ay higit na nakasalalay sa mga pangangailangan ng tao, kaya kung maliit hanggang katamtamang laki ng malalim na mga proyekto sa pag-aaral ang kailangan ng mga gumagamit, sapat na ang RTX 3050, mayroon itong Tensor Cores, sapat na VRAM, at sumusuporta sa ilan sa mga sikat na deep learning frameworks gaya ng Tesnore Daloy at PyTech. Maaaring hindi ito katulad ng iba pang mga alternatibong high-end na GPU, ngunit sulit pa rin itong suriin.

Basahin: Nakabahaging GPU Memory Vs Dedicated GPU Memory kahulugan .

• Higit pa