Millor GPU per a projectes d'aprenentatge automàtic

Aprenentatge automàtic i aprenentatge profund són dos dels temes més comentats en el món de les Tecnologies de la Informació. En això, ensenyem màquines Intel · ligència artificial . Tot i que es poden crear projectes bàsics d'aprenentatge automàtic amb una GPU integrada, un cop comenceu a tractar amb motors neuronals i renderitzar imatges, necessiteu una bona GPU. En aquest post, veurem alguns dels millors GPU per a projectes d'aprenentatge automàtic .

Millor GPU per a projectes d'aprenentatge automàtic

Si esteu buscant algunes de les millors GPU per funcionar millor en projectes d'aprenentatge automàtic, aquí teniu algunes de les millors que hi ha al mercat:

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

Anem als serveis d'aquestes GPU per a projectes d'aprenentatge automàtic.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

Us presentem una GPU multitasca i tot en un, NVIDIA RTX 3090. Així, començant des dels nuclis de Tensor fins a algunes funcions increïbles com ara l'enfrontament de raigs en temps real, aquesta GPU ho té tot. La resolució de problemes relacionats amb la investigació i la ciència de dades es fa ràpidament amb el rendiment informàtic de 35,6 i una mida de memòria de 24 GB.

Tot i que la GPU costa una fortuna, també garanteix als seus usuaris una millor experiència de vídeo amb l'ajuda de Deep Learning Super Sampling, visualització 4K i funcions de seguiment en temps real. En definitiva, poder executar operacions voluminoses amb facilitat i en menys temps val la pena gastar cada cèntim a NVIDIA RTX 3090 Ti.

2] AMD Radeon VII

Si esteu intentant trobar  GPU, especialment per a l'aprenentatge profund, AMD Radeon VII és la millor opció. Una mida de memòria de HBM2-16 GB amplia les capacitats dels usuaris per fer la càrrega de treball complexa i gestionar les operacions difícils sense problemes.

Amb l'ajuda combinada de Vega Architecture i el millor dels millors motors informàtics, acabar tot el vostre treball relacionat amb la IA esdevé més ràpid i sense problemes. La GPU té un rendiment informàtic de 13,8 TFLOPS que cobreix la necessitat de xarxes neuronals complexes vigoroses. És possible que AMD Radeon VII no tingui Tensor Cores, però bescanvien aquesta pèrdua donant suport al marc OpenCL i ROCm, la qual cosa permet als usuaris triar quan es tracta de diferents marcs i programari d'aprenentatge profund.

3] NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 és un nom conegut a la comunitat amant de la ciència de dades, l'aprenentatge profund i la IA. Aquesta GPU ofereix una àmplia gamma de funcions per fer que la càrrega de treball estigui lliure d'estrès, com ara memòria GDDR6 de 8 GB, nuclis tensor, etc.

Sent la prioritat de molts usuaris, de vegades planteja un problema de disponibilitat quan es parla de GPU RTX 3070. Igual que NVIDIA RTX 3090, aquest model també ofereix traçat de raigs en temps real i és compatible amb DLSS. Com que RTX 3070 és una GPU forta, es pot esperar calor i un alt consum d'energia. A part d'aquest inconvenient menor fàcilment solucionable, NVIDIA RTX 3070 és una compra obligada.

4] EVGA GeForce GTX 1080

servei de plataforma de protecció de programari de Microsoft

Passant a la següent GPU, EVGA GeForce 1080 ofereix 8 GB de mida de memòria GDDR5X, que us ofereix prou memòria per fer la feina sense problemes i sense molestar-vos. Funciona amb l'arquitectura NVIDIA Pascal i ofereix imatges d'avantguarda per extreure la diversió dels jocs AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ també utilitza NVIDIA VRWorks per optimitzar la realitat virtual.

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

NVIDIA RTX 3060 Ti és una de les millors GPU econòmics disponibles actualment al mercat. Aquesta GPU inclou 8 GB de mida de memòria GDDR6, 4964 nuclis CUDA que ofereixen una alternativa resistent. Igual que qualsevol altra GPU NVIDIA, també tindreu nuclis Tesnore, que ofereixen excel·lents capacitats d'acceleració.

Una de les limitacions de NVIDIA RTX 3060 és que no té una escala de potència tan alta com algunes de les GPU més insígnies del mercat. No obstant això, aquest és l'únic inconvenient en comparació amb molts altres avantatges que arribaran en un rang econòmic.

Això és!

Llegeix: Les millors eines gratuïtes per comparar CPU i GPU a un ordinador Windows

La GPU és bona per a l'aprenentatge automàtic?

La capacitat de gestionar millor els càlculs paral·lels fa que les GPU siguin molt beneficioses per a l'aprenentatge automàtic. Tanmateix, és important tenir en compte que no totes les tasques d'aprenentatge automàtic requereixen GPU i l'elecció del maquinari depèn dels requisits específics i l'escala del projecte. I, per tant, hem enumerat alguns dels millors que podeu obtenir per a projectes d'aprenentatge automàtic.

Llegeix: Millor targeta gràfica per a AMD Ryzen 9 3900x

RTX 3050 és suficient per a l'aprenentatge profund?

Depèn en gran mesura de les necessitats de la persona, així que si els usuaris necessiten projectes d'aprenentatge profund de mida petita o mitjana, n'hi ha prou amb RTX 3050, té Tensor Cores, VRAM suficient i admet alguns dels famosos marcs d'aprenentatge profund com Tesnore. Flow i PyTech. Pot ser que no sigui tan igual que altres alternatives de GPU de gamma alta, però val la pena fer-ho.

Llegeix: Significat de memòria GPU compartida vs memòria GPU dedicada .

• Més