Лучший графический процессор для проектов машинного обучения

Машинное обучение и глубокое обучение — две самые обсуждаемые темы в мире информационных технологий. В этом мы обучаем машины искусственному интеллекту. Хотя можно создавать базовые проекты машинного обучения с интегрированным графическим процессором, как только вы начнете иметь дело с нейронными движками и рендерингом изображений, вам понадобится хороший графический процессор. В этом посте мы увидим некоторые из лучших графических процессоров для проектов машинного обучения.

Лучший графический процессор для проектов машинного обучения

Если вы ищете лучшие графические процессоры для лучшей работы в проектах машинного обучения, то вот некоторые из лучших на рынке:

1. NVIDIA RTX 3090 Ti
2. AMD Радеон VII
3. НИВИДА RTX 3070
4. ЕВГА GeForce GTX 1080
5. NVIDIA RTX 3060 Ti

Давайте перейдем к услугам этих графических процессоров для проектов машинного обучения.

1) NVIDIA RTX 3090 Ti

Представляем вам многозадачный универсальный графический процессор NVIDIA RTX 3090. Начиная с тензорных ядер и заканчивая замечательными функциями, такими как отображение лучей в реальном времени, этот графический процессор имеет все. Решение проблем, связанных с исследованиями и наукой о данных, становится быстрым благодаря вычислительной производительности 35,6 и объему памяти 24 ГБ.

Хотя графический процессор стоит целое состояние, он также гарантирует своим пользователям лучшее качество видео благодаря функциям Deep Learning Super Sampling, 4K Visualisation и трассировки в реальном времени. В общем, возможность выполнять объемные операции с легкостью и за меньшее время стоит того, чтобы потратить каждую копейку на NVIDIA RTX 3090 Ti.

2) AMD Радеон VII

Если вы ищете GPU, особенно для глубокого обучения, AMD Radeon VII — лучший выбор. Объем памяти HBM2-16 ГБ расширяет возможности пользователей для выполнения сложной рабочей нагрузки и плавного выполнения сложных операций.

Благодаря сочетанию архитектуры Vega и лучшего из лучших вычислительных движков выполнение всей вашей работы, связанной с искусственным интеллектом, становится проще и быстрее. Вычислительная производительность графического процессора составляет 13,8 терафлопс, что соответствует требованиям, предъявляемым к мощным сложным нейронным сетям. AMD Radeon VII может не иметь тензорных ядер, но они компенсируют эту потерю, поддерживая инфраструктуру OpenCL и ROCm, предоставляя пользователям выбор, когда речь идет о различных средах глубокого обучения и программном обеспечении.

3) NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 — известное имя в сообществе, занимающемся наукой о данных, глубоким обучением и искусственным интеллектом. Этот графический процессор предлагает широкий спектр функций, позволяющих избежать стресса при выполнении рабочих задач, таких как память GDDR6 объемом 8 ГБ, тензорные ядра и т. д.

Будучи приоритетом для многих пользователей, иногда возникают проблемы с доступностью, когда речь идет о графическом процессоре RTX 3070. Как и NVIDIA RTX 3090, эта модель также предлагает трассировку лучей в реальном времени и поддерживает DLSS. Поскольку RTX 3070 является мощным графическим процессором, можно ожидать нагрева и высокого энергопотребления. Помимо этого легко решаемого небольшого недостатка, NVIDIA RTX 3070 обязательна к покупке.

4) ЕВГА GeForce GTX 1080

Переходя к следующему графическому процессору, EVGA GeForce 1080 предлагает 8 ГБ памяти GDDR5X, что дает вам достаточно памяти для бесперебойной работы и без помех. Он работает на архитектуре NVIDIA Pascal и предлагает передовые визуальные эффекты, чтобы получить полное удовольствие от игр AAA. EVGA GeForce GTX 1080’ также использует NVIDIA VRWorks для оптимизации виртуальной реальности.

5) NVIDIA RTX 3060 Ti

NVIDIA RTX 3060 Ti — один из лучших недорогих графических процессоров, доступных в настоящее время на рынке. Этот графический процессор поставляется с 8 ГБ памяти GDDR6, 4964 ядрами CUDA, которые предлагают отказоустойчивую альтернативу. Как и в любом другом графическом процессоре NVIDIA, у вас также будут ядра Tesnore, обеспечивающие отличные возможности ускорения.

Одним из ограничений NVIDIA RTX 3060 является то, что он не имеет такой высокой шкалы мощности, как некоторые из наиболее флагманских графических процессоров на рынке. Тем не менее, это единственный недостаток по сравнению со многими другими преимуществами, которые будут доступны в бюджетном диапазоне.

Вот и все!

Читайте: Лучшие бесплатные инструменты для тестирования процессора и графического процессора на компьютере с Windows

Способность лучше обрабатывать параллельные вычисления делает графические процессоры очень полезными для машинного обучения. Однако важно отметить, что не для всех задач машинного обучения требуются графические процессоры, а выбор аппаратного обеспечения зависит от конкретных требований и масштаба проекта. И поэтому мы перечислили некоторые из лучших, которые вы можете получить для проектов машинного обучения.

Читайте: Лучшая видеокарта для AMD Ryzen 9 3900x