ה-GPU הטוב ביותר עבור פרויקטים של למידת מכונה

למידת מכונה ולמידה עמוקה הם שניים מהנושאים המדוברים ביותר בעולם טכנולוגיית המידע. בכך אנו מלמדים מכונות בינה מלאכותית . למרות שניתן ליצור פרויקטים בסיסיים של Machine Learning עם GPU משולב, ברגע שאתה מתחיל להתמודד עם מנועים עצביים ולעבד תמונות, אתה צריך GPU טוב. בפוסט זה נראה חלק מה GPUs הטובים ביותר עבור פרויקטים של למידת מכונה .

ה-GPU הטוב ביותר עבור פרויקטים של למידת מכונה

אם אתם מחפשים כמה GPUs הטובים ביותר לעבוד טוב יותר בפרויקטים של למידת מכונה, אז הנה כמה מהטובים ביותר בשוק:

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

בואו נגיע לשירותים של GPUs אלה עבור פרויקטים של למידת מכונה.

1] NVIDIA RTX 3090 Ti

מציג בפניכם GPU מרובה משימות, הכל-ב-אחד, NVIDIA RTX 3090. אז החל מליבות Tensor ועד כמה תכונות מדהימות כמו חזית קרניים בזמן אמת, ל-GPU הזה יש הכל. פתרון בעיות הקשורות למחקר ולמדעי הנתונים נעשה מהיר עם ביצועי מחשוב של 35.6 וגודל זיכרון של 24GB.

לשנות את ברירת המחדל של מציג PDF

למרות שה-GPU עולה הון תועפות, הוא גם מבטיח למשתמשים שלו חווית וידאו טובה יותר בעזרת Deep Learning Super Sampling, Visualization 4K ותכונות מעקב בזמן אמת. בסך הכל, היכולת לבצע פעולות מגושמות בקלות ובזמן קצר יותר שווה לבזבז כל אגורה בודדת על NVIDIA RTX 3090 Ti.

2] AMD Radeon VII

אם אתה מנסה למצוא GPU, במיוחד עבור למידה עמוקה, AMD Radeon VII הוא ההימור הטוב ביותר. גודל זיכרון של HBM2-16 GB מרחיב את יכולות המשתמשים לבצע את עומס העבודה המורכב ולטפל בפעולות קשות בצורה חלקה.

בעזרת משולבת של Vega Architecture ומנוע המחשוב הטוב ביותר, סיום כל העבודה הקשורה ל-AI שלך הופך ללא טרחה ומהיר יותר. ל-GPU יש ביצועי מחשוב של 13.8 TFLOPS הממלאים את הצורך הנדרש לרשתות עצביות מורכבות ונמרצות. ל-AMD Radeon VII אולי אין ליבות Tensor, אבל הם מממשים את ההפסד הזה על ידי תמיכה במסגרות OpenCL ו-ROCm, מה שמאפשר למשתמשים אפשרויות בחירה בכל הנוגע למסגרות למידה עמוקה ותוכנות שונות.

3] NVIDIA RTX 3070

NVIDIA RTX 3070 הוא שם ידוע בקהילת מדעי הנתונים, למידה עמוקה ואוהבי בינה מלאכותית. GPU זה מציע מגוון רחב של תכונות כדי להפוך את עומס העבודה ללא לחץ כגון 8GB זיכרון GDDR6, Tensor Cores וכו'.

בהיותם בראש סדר העדיפויות של משתמשים רבים, לפעמים יש בעיית זמינות כאשר מדברים על GPU RTX 3070. בדיוק כמו NVIDIA RTX 3090, דגם זה מציע גם מעקב אחר קרניים בזמן אמת ותומך ב-DLSS. מכיוון ש-RTX 3070 הוא GPU חזק, ניתן לצפות לצריכת חום וצריכת חשמל גבוהה. מלבד החיסרון הקטן הניתן לפתרון בקלות, NVIDIA RTX 3070 הוא רכישת חובה.

4] EVGA GeForce GTX 1080

עוברים ל-GPU הבא, EVGA GeForce 1080 מציע 8GB של זיכרון GDDR5X, נותן לך מספיק זיכרון לעשות את העבודה בצורה חלקה, ומבלי להפריע. זה עובד על ארכיטקטורת NVIDIA Pascal ומציע ויזואליות חדשנית כדי לחלץ כיף מלא ממשחקי AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ משתמש גם ב-NVIDIA VRWorks כדי לייעל את המציאות המדומה.

5] NVIDIA RTX 3060 Ti

NVIDIA RTX 3060 Ti הוא אחד ממעבדי הגרפיקה הידידותיים לתקציב הטובים ביותר הזמינים כיום בשוק. GPU זה מגיע עם 8GB של זיכרון GDDR6, 4964 ליבות CUDA המציעות אלטרנטיבה עמידה. בדיוק כמו כל NVIDIA GPU אחר, יהיו לך גם ליבות Tesnore, המספקות יכולות האצה מצוינות.

אחת המגבלות של NVIDIA RTX 3060 היא שאין לו סולם כוח גבוה כמו כמה ממעבדי הדגל היותר GPUs בשוק. עם זאת, זהו החיסרון היחיד בהשוואה ליתרונות רבים אחרים שיגיעו בטווח ידידותי לתקציב.

זהו זה!

לקרוא: הכלים החינמיים הטובים ביותר להשוואת מעבד ו-GPU במחשב Windows

האם GPU טוב ללמידת מכונה?

היכולת להתמודד טוב יותר עם חישובים מקבילים הופכת את ה-GPUs למועילים מאוד ללמידת מכונה. עם זאת, חשוב לציין שלא כל משימות למידת מכונה דורשות GPUs, והבחירה בחומרה תלויה בדרישות ובהיקף הספציפיים של הפרויקט. ולכן רשמנו כמה מהטובים ביותר שתוכלו להשיג עבור פרויקטים של למידת מכונה.

לקרוא: הכרטיס הגרפי הטוב ביותר עבור AMD Ryzen 9 3900x

האם RTX 3050 מספיק ללמידה עמוקה?

זה תלוי במידה רבה בצרכים של האדם, כך שאם פרויקטי למידה עמוקה קטנים עד בינוניים הם מה שמשתמשים צריכים, מספיק RTX 3050, יש לו Tensor Cores, מספיק VRAM, ותומך בחלק ממסגרות הלמידה העמוקה המפורסמות כמו Tesnore Flow ו-PyTech. זה אולי לא שווה כמו חלופות GPU מתקדם אחרות, אבל זה עדיין שווה בדיקה.

לקרוא: משמעות זיכרון GPU משותף לעומת זיכרון GPU ייעודי .

• יותר