Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Bilgi Teknolojileri dünyasında en çok konuşulan konulardan ikisi. Burada makineleri öğretiyoruz Yapay zeka . Entegre bir GPU ile temel Makine Öğrenimi projeleri oluşturulabilse de, nöral motorlarla uğraşmaya ve görüntüleri oluşturmaya başladığınızda, iyi bir GPU'ya ihtiyacınız vardır. Bu yazıda, bazılarını göreceğiz Makine Öğrenimi Projeleri için en iyi GPU'lar .
Makine Öğrenimi Projeleri için En İyi GPU
Makine Öğrenimi Projelerinde daha iyi çalışacak en iyi GPU'lardan bazılarını arıyorsanız, piyasadaki en iyi GPU'lardan bazıları şunlardır:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NİVİDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
Gelelim bu GPU'ların makine öğrenimi projeleri için sunduğu hizmetlere.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Windows 10 çökmesini spotify
Size çok görevli, hepsi bir arada bir GPU olan NVIDIA RTX 3090'ı sunuyoruz. Dolayısıyla, Tensör çekirdeklerinden başlayarak gerçek zamanlı ışın yüzleştirme gibi harika özelliklere kadar bu GPU'da her şey var. 35,6 bilgi işlem performansı ve 24 GB bellek boyutuyla araştırma ve veri bilimi ile ilgili sorunları çözmek çok hızlı.
GPU bir servete mal olsa da, Derin Öğrenme Süper Örnekleme, 4K Görselleştirme ve gerçek zamanlı izleme özellikleri sayesinde kullanıcılarına daha iyi bir video deneyimi garanti ediyor. Sonuç olarak, hantal işlemleri kolaylıkla ve daha kısa sürede yürütebilmek, NVIDIA RTX 3090 Ti için her kuruşunu harcamaya değer.
2] AMD Radeon VII
Özellikle derin öğrenme için GPU bulmaya çalışıyorsanız, AMD Radeon VII en iyi seçimdir. HBM2-16 GB bellek boyutu, kullanıcıların karmaşık iş yükünü gerçekleştirme ve zorlu işlemleri sorunsuz bir şekilde gerçekleştirme becerilerini genişletir.
Vega Architecture'ın ve en iyinin en iyisi bilgi işlem motorunun birleşik yardımı ile yapay zeka ile ilgili tüm işlerinizi bitirmek sorunsuz ve daha hızlı hale gelir. GPU, güçlü karmaşık sinir ağları için gereken ihtiyacı karşılayan 13,8 TFLOPS bilgi işlem performansına sahiptir. AMD Radeon VII, Tensör Çekirdeklerine sahip olmayabilir, ancak OpenCL ve ROCm çerçevesini destekleyerek bu kaybı telafi eder ve farklı derin öğrenme çerçeveleri ve yazılımları söz konusu olduğunda kullanıcılara seçenekler sunar.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070, veri bilimi, derin öğrenme ve yapay zekayı seven toplulukta bilinen bir isimdir. Bu GPU, 8 GB GDDR6 bellek, Tensör Çekirdekleri vb. gibi iş yükünü stressiz hale getirmek için çok çeşitli özellikler sunar.
Birçok kullanıcının önceliği olan RTX 3070 GPU'dan bahsederken bazen kullanılabilirlik sorunu ortaya çıkarıyor. Tıpkı NVIDIA RTX 3090 gibi, bu model de Gerçek zamanlı ışın izleme sunar ve DLSS'yi destekler. RTX 3070 güçlü bir GPU olduğundan, ısı ve yüksek güç tüketimi beklenebilir. Kolayca çözülebilen bu küçük dezavantajın yanı sıra, NVIDIA RTX 3070 mutlaka satın alınması gereken bir karttır.
Windows 10 başlat menüsü beklenmedik bir şekilde açılıyor
4] EVGA GeForce GTX 1080
Windows profsvc hizmetine bağlanamadı
Bir sonraki GPU'ya geçen EVGA GeForce 1080, 8 GB GDDR5X bellek boyutu sunarak, işi sorunsuz ve rahatsız edilmeden yapmanız için size yeterli bellek sağlar. NVIDIA Pascal mimarisi üzerinde çalışır ve AAA oyunlardan tam anlamıyla eğlence çıkarmak için son teknoloji görseller sunar. EVGA GeForce GTX 1080′, sanal gerçekliği optimize etmek için NVIDIA VRWorks'ü de kullanır.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti, şu anda piyasada bulunan bütçe dostu en iyi GPU'lardan biridir. Bu GPU, esnek bir alternatif sunan 8 GB GDDR6 bellek boyutu ve 4964 CUDA çekirdeği ile birlikte gelir. Tıpkı diğer NVIDIA GPU'ları gibi, mükemmel hızlanma yetenekleri sağlayan Tesnore Çekirdeklerine de sahip olacaksınız.
NVIDIA RTX 3060'ın sınırlamalarından biri, piyasadaki bazı amiral gemisi GPU'lar kadar yüksek bir güç ölçeğine sahip olmamasıdır. Bununla birlikte, bütçe dostu bir aralıkta gelecek diğer birçok avantaja kıyasla tek dezavantajı budur.
Bu kadar!
Okumak: Windows bilgisayarda CPU ve GPU'yu kıyaslamak için en iyi ücretsiz araçlar
GPU, makine öğrenimi için iyi mi?
Paralel hesaplamaları daha iyi işleme yeteneği, GPU'ları makine öğrenimi için oldukça faydalı hale getirir. Ancak, tüm makine öğrenimi görevlerinin GPU gerektirmediğini ve donanım seçiminin projenin özel gereksinimlerine ve ölçeğine bağlı olduğunu unutmamak önemlidir. Bu nedenle, makine öğrenimi projeleri için alabileceğiniz en iyilerden bazılarını listeledik.
Okumak: AMD Ryzen 9 3900x için En İyi Grafik Kartı
Derin öğrenme için RTX 3050 yeterli mi?
Büyük ölçüde kişinin ihtiyaçlarına bağlıdır, bu nedenle, kullanıcıların ihtiyaç duyduğu küçük ve orta ölçekli derin öğrenme projeleriyse, RTX 3050 yeterlidir, Tensor Çekirdekleri, yeterli VRAM'e sahiptir ve Tesnore gibi bazı ünlü derin öğrenme çerçevelerini destekler. Akış ve PyTech. Diğer üst düzey GPU alternatifleri kadar eşit olmayabilir, ancak yine de kontrol etmeye değer.
Okumak: Paylaşılan GPU Belleği ve Ayrılmış GPU Belleğinin Anlamı .
gif'e animasyonlu metin ekle
