機械学習と深層学習 は、情報技術の世界で最も話題になっているトピックの 2 つです。この中で私たちは機械に教えます 人工知能 。統合された GPU を使用して基本的な機械学習プロジェクトを作成できますが、ニューラル エンジンの処理や画像のレンダリングを開始すると、優れた GPU が必要になります。この投稿では、その一部を見ていきます。 機械学習プロジェクトに最適な GPU 。
機械学習プロジェクトに最適な GPU
機械学習プロジェクトでより効率的に動作する最高の GPU をお探しの場合は、市場で最高の GPU をいくつか紹介します。
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
機械学習プロジェクト向けのこれらの GPU のサービスを見てみましょう。
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
マルチタスクのオールインワン GPU、NVIDIA RTX 3090 を紹介します。つまり、Tensor コアから、リアルタイム レイ フェーシングなどの素晴らしい機能に至るまで、この GPU にはすべてが備わっています。 35.6 のコンピューティング パフォーマンスと 24 GB のメモリ サイズにより、研究およびデータ サイエンス関連の問題を迅速に解決できます。
GPU のコストは高額ですが、ディープ ラーニング スーパー サンプリング、4K ビジュアリゼーション、リアルタイム トレース機能の助けを借りて、ユーザーに優れたビデオ エクスペリエンスを保証します。総合すると、大規模な操作を簡単に、より短時間で実行できるということは、NVIDIA RTX 3090 Ti に一銭も費やす価値があります。
2] AMD Radeon VII
コンテナ内のオブジェクトの列挙に失敗しました
特にディープ ラーニング用の GPU を探している場合は、AMD Radeon VII が最適です。 HBM2-16 GB のメモリ サイズにより、ユーザーは複雑なワークロードを実行し、困難な操作をスムーズに処理できるようになります。
Vega アーキテクチャと最高の中の最高のコンピューティング エンジンを組み合わせることで、AI 関連のすべての作業を手間なく迅速に完了できるようになります。 GPU は 13.8 TFLOPS のコンピューティング パフォーマンスを備えており、活発で複雑なニューラル ネットワークに必要なニーズを満たします。 AMD Radeon VII には Tensor コアが搭載されていない可能性がありますが、OpenCL と ROCm フレームワークをサポートすることでこの損失を補い、さまざまな深層学習フレームワークとソフトウェアに関してユーザーが選択できるようになります。
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 は、データ サイエンス、ディープ ラーニング、AI を愛するコミュニティではよく知られた名前です。この GPU は、8GB GDDR6 メモリ、Tensor コアなど、ワークロードのストレスを軽減する幅広い機能を提供します。
RTX 3070 GPU について話す場合、多くのユーザーにとって優先事項であるため、可用性の問題が生じることがあります。 NVIDIA RTX 3090 と同様に、このモデルもリアルタイム レイ トレーシングを提供し、DLSS をサポートします。 RTX 3070は強力なGPUであるため、発熱と高い電力消費が予想されます。この簡単に解決できる小さな欠点を除けば、NVIDIA RTX 3070 は買うべき製品です。
4] EVGA GeForce GTX 1080
次の GPU に進むと、EVGA GeForce 1080 は 8 GB の GDDR5X メモリ サイズを提供し、作業を妨げられることなくスムーズに実行するのに十分なメモリを提供します。 NVIDIA Pascal アーキテクチャで動作し、AAA ゲームから最大限の楽しみを引き出す最先端のビジュアルを提供します。 EVGA GeForce GTX 1080' は、仮想現実を最適化するために NVIDIA VRWorks も使用します。
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
フォーマットせずに外付けハードドライブを起動可能にする
NVIDIA RTX 3060 Ti は、現在市場で入手可能な最高の予算に優しい GPU の 1 つです。この GPU には、8 GB の GDDR6 メモリ サイズ、4964 CUDA コアが搭載されており、回復力のある代替手段を提供します。他の NVIDIA GPU と同様に、Tesnore コアも搭載されており、優れた加速機能を提供します。
NVIDIA RTX 3060 の制限の 1 つは、市場の主力 GPU ほど高い電力スケールを持たないことです。ただし、予算に優しい範囲で提供される他の多くの利点と比較すると、これが唯一の欠点です。
それでおしまい！
読む： Windows コンピューターの CPU と GPU をベンチマークするための最高の無料ツール
キーボードでコンピューターの電源を切る
GPU は機械学習に適していますか?
GPU は並列計算をより適切に処理できるため、機械学習にとって非常に有益です。ただし、すべての機械学習タスクに GPU が必要なわけではなく、ハードウェアの選択はプロジェクトの特定の要件と規模によって異なることに注意することが重要です。したがって、機械学習プロジェクトで得られる最高のものをいくつかリストしました。
読む： AMD Ryzen 9 3900x に最適なグラフィックス カード
RTX 3050 はディープラーニングに十分ですか?
それは主に個人のニーズに依存するため、小規模から中規模の深層学習プロジェクトがユーザーのニーズである場合は、Tensor コアと十分な VRAM を備え、Tesnore などの有名な深層学習フレームワークのいくつかをサポートしている RTX 3050 で十分です。フローとパイテック。他のハイエンド GPU の代替品ほどではないかもしれませんが、それでもチェックしてみる価値はあります。
読む： 共有 GPU メモリと専用 GPU メモリの意味 。
