Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur sont deux des sujets les plus discutés dans le monde des technologies de l'information. En cela, nous enseignons les machines Intelligence artificielle . Bien qu'il soit possible de créer des projets d'apprentissage automatique de base avec un GPU intégré, une fois que vous commencez à utiliser des moteurs neuronaux et à rendre des images, vous avez besoin d'un bon GPU. Dans cet article, nous verrons quelques-unes des meilleurs GPU pour les projets d'apprentissage automatique .
Meilleur GPU pour les projets d'apprentissage automatique
Si vous recherchez les meilleurs GPU pour mieux fonctionner dans les projets d'apprentissage automatique, voici quelques-uns des meilleurs du marché :
- NVIDIA RTX 3090Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGAGeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060Ti
Venons-en aux services de ces GPU pour les projets de machine learning.
1] NVIDIA RTX 3090Ti
Vous présentant un GPU tout-en-un multitâche, NVIDIA RTX 3090. Donc, à partir des cœurs Tensor jusqu'à des fonctionnalités impressionnantes comme la face aux rayons en temps réel, ce GPU a tout pour plaire. La résolution des problèmes liés à la recherche et à la science des données devient rapide grâce aux performances de calcul de 35,6 et à une taille de mémoire de 24 Go.
Bien que le GPU coûte une fortune, il garantit également à ses utilisateurs une meilleure expérience vidéo grâce au Deep Learning Super Sampling, à la visualisation 4K et aux fonctionnalités de traçage en temps réel. Dans l'ensemble, être capable d'exécuter des opérations volumineuses avec facilité et en moins de temps vaut la peine de dépenser chaque centime sur NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Si vous essayez de trouver un GPU, en particulier pour l'apprentissage en profondeur, AMD Radeon VII est le meilleur pari. Une taille de mémoire de HBM2-16 Go étend les capacités des utilisateurs à effectuer la charge de travail complexe et à gérer les opérations difficiles en douceur.
Avec l'aide combinée de l'architecture Vega et du meilleur moteur informatique, terminer tous vos travaux liés à l'IA devient plus simple et plus rapide. Le GPU a une performance de calcul de 13,8 TFLOPS qui répond au besoin requis pour les réseaux de neurones complexes vigoureux. AMD Radeon VII n'a peut-être pas de cœurs Tensor, mais ils compensent cette perte en prenant en charge les frameworks OpenCL et ROCm, permettant aux utilisateurs de choisir entre différents frameworks et logiciels d'apprentissage en profondeur.
eliminar la página de facebook de forma permanente
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 est un nom connu dans la communauté de la science des données, de l'apprentissage en profondeur et de l'intelligence artificielle. Ce GPU offre un large éventail de fonctionnalités pour réduire le stress de la charge de travail, telles que la mémoire GDDR6 de 8 Go, les cœurs Tensor, etc.
Étant la priorité de nombreux utilisateurs, pose parfois un problème de disponibilité lorsqu'on parle de GPU RTX 3070. Tout comme NVIDIA RTX 3090, ce modèle offre également un traçage de rayons en temps réel et prend en charge DLSS. Étant donné que le RTX 3070 est un GPU puissant, une chaleur et une consommation d'énergie élevées peuvent être attendues. En dehors de cet inconvénient mineur facilement résoluble, NVIDIA RTX 3070 est un incontournable.
4] EVGA GeForce GTX 1080
Passant au prochain GPU, EVGA GeForce 1080 offre 8 Go de taille de mémoire GDDR5X, vous donnant suffisamment de mémoire pour faire le travail en douceur et sans être dérangé. Il fonctionne sur l'architecture NVIDIA Pascal et offre des visuels de pointe pour extraire tout le plaisir des jeux AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ utilise également NVIDIA VRWorks pour optimiser la réalité virtuelle.
5] NVIDIA RTX 3060Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti est l'un des meilleurs GPU économiques actuellement disponibles sur le marché. Ce GPU est livré avec 8 Go de taille de mémoire GDDR6, 4964 cœurs CUDA qui offrent une alternative résiliente. Comme tout autre GPU NVIDIA, vous disposerez également de cœurs Tesnore, offrant d'excellentes capacités d'accélération.
L'une des limites de NVIDIA RTX 3060 est qu'il n'a pas une échelle de puissance aussi élevée que certains des GPU les plus phares du marché. Cependant, c'est le seul inconvénient par rapport à de nombreux autres avantages qui viendront dans une gamme économique.
C'est ça!
Lire: Meilleurs outils gratuits pour comparer le CPU et le GPU sur un ordinateur Windows
Le GPU est-il bon pour l'apprentissage automatique ?
La capacité à mieux gérer les calculs parallèles rend les GPU très bénéfiques pour l'apprentissage automatique. Cependant, il est important de noter que toutes les tâches d'apprentissage automatique ne nécessitent pas de GPU, et le choix du matériel dépend des exigences spécifiques et de l'échelle du projet. Et par conséquent, nous avons répertorié certains des meilleurs que vous pouvez obtenir pour les projets d'apprentissage automatique.
Lire: Meilleure carte graphique pour AMD Ryzen 9 3900x
Le RTX 3050 est-il suffisant pour l'apprentissage en profondeur ?
Cela dépend en grande partie des besoins de la personne, donc si les utilisateurs ont besoin de projets d'apprentissage en profondeur de petite à moyenne taille, RTX 3050 est suffisant, il a des cœurs Tensor, suffisamment de VRAM et prend en charge certains des célèbres cadres d'apprentissage en profondeur tels que Tesnore Flux et PyTech. Ce n'est peut-être pas aussi comparable que d'autres alternatives GPU haut de gamme, mais cela vaut toujours la peine d'être vérifié.
Lire: Signification de la mémoire GPU partagée par rapport à la mémoire GPU dédiée .
