Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam adalah dua topik yang paling banyak dibicarakan di dunia Teknologi Informasi. Dalam hal ini, kami mengajarkan mesin Kecerdasan buatan . Meskipun seseorang dapat membuat proyek Pembelajaran Mesin dasar dengan GPU terintegrasi, begitu Anda mulai berurusan dengan mesin saraf dan merender gambar, Anda memerlukan GPU yang bagus. Pada postingan kali ini kita akan melihat beberapa GPU terbaik untuk Proyek Pembelajaran Mesin .
GPU Terbaik untuk Proyek Pembelajaran Mesin
Jika Anda mencari beberapa GPU terbaik untuk bekerja lebih baik di Proyek Pembelajaran Mesin, berikut adalah beberapa yang terbaik di pasaran:
cara mengaktifkan backspace di chrome
- NVIDIA RTX 3090Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- NVIDIA RTX 3060Ti
Mari kita gunakan layanan GPU ini untuk proyek pembelajaran mesin.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
Menghadirkan Anda dengan GPU multi-tasking, all-in-one, NVIDIA RTX 3090. Jadi mulai dari inti Tensor hingga beberapa fitur mengagumkan seperti real-time ray facing, GPU ini memiliki semuanya. Memecahkan masalah terkait penelitian dan ilmu data menjadi cepat dengan kinerja komputasi 35,6 dan ukuran memori 24 GB.
Meskipun GPU berharga mahal, itu juga menjamin pengalaman video yang lebih baik bagi penggunanya dengan bantuan Deep Learning Super Sampling, Visualisasi 4K, dan fitur pelacakan waktu nyata. All-in-all, mampu menjalankan operasi besar dengan mudah dan dalam waktu yang lebih singkat layak menghabiskan setiap sen pada NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] AMD Radeon VII
Jika Anda sedang mencari GPU, khususnya untuk pembelajaran mendalam, AMD Radeon VII adalah pilihan terbaik. Ukuran memori HBM2-16 GB memperluas kemampuan pengguna untuk melakukan beban kerja yang rumit dan menangani operasi yang sulit dengan lancar.
Dengan gabungan bantuan Arsitektur Vega dan mesin komputasi terbaik, menyelesaikan semua pekerjaan terkait AI Anda menjadi lebih mudah dan cepat. GPU memiliki kinerja komputasi 13,8 TFLOPS yang memenuhi kebutuhan jaringan saraf kompleks yang kuat. AMD Radeon VII mungkin tidak memiliki Tensor Cores, tetapi mereka menebus kerugian ini dengan mendukung kerangka kerja OpenCL dan ROCm, memungkinkan pengguna untuk memilih kerangka kerja dan perangkat lunak pembelajaran mendalam yang berbeda.
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 adalah nama yang dikenal dalam ilmu data, pembelajaran mendalam, dan komunitas pencinta AI. GPU ini menawarkan beragam fitur untuk membuat beban kerja bebas stres seperti memori 8GB GDDR6, Tensor Cores, dan sebagainya.
Menjadi prioritas banyak pengguna, terkadang menimbulkan masalah ketersediaan saat membicarakan GPU RTX 3070. Sama seperti NVIDIA RTX 3090, model ini juga menawarkan pelacakan sinar waktu nyata dan mendukung DLSS. Karena RTX 3070 adalah GPU yang kuat, panas dan konsumsi daya yang tinggi dapat diperkirakan. Terlepas dari kelemahan kecil yang mudah dipecahkan ini, NVIDIA RTX 3070 harus dibeli.
4] EVGA GeForce GTX 1080
xps 12 vs buku permukaan
Beralih ke GPU berikutnya, EVGA GeForce 1080 menawarkan memori berukuran 8GB GDDR5X, memberi Anda cukup memori untuk melakukan pekerjaan dengan lancar, dan tanpa gangguan. Ini bekerja pada arsitektur NVIDIA Pascal dan menawarkan visual mutakhir untuk mengekstrak kesenangan penuh dari game AAA. EVGA GeForce GTX 1080′ juga menggunakan NVIDIA VRWorks untuk mengoptimalkan realitas virtual.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti adalah salah satu GPU ramah anggaran terbaik yang saat ini tersedia di pasar. GPU ini hadir dengan memori GDDR6 berukuran 8 GB, 4964 inti CUDA yang menawarkan alternatif tangguh. Sama seperti GPU NVIDIA lainnya, Anda juga akan memiliki Tesnore Cores, memberikan kemampuan akselerasi yang luar biasa.
Salah satu keterbatasan NVIDIA RTX 3060 adalah tidak memiliki skala daya setinggi beberapa GPU andalan lainnya di pasaran. Namun, ini adalah satu-satunya kelemahan dibandingkan banyak manfaat lain yang akan datang dalam kisaran yang ramah anggaran.
Itu dia!
Membaca: Alat gratis terbaik untuk membandingkan CPU dan GPU di komputer Windows
Apakah GPU bagus untuk pembelajaran mesin?
Kemampuan untuk menangani komputasi paralel dengan lebih baik menjadikan GPU sangat bermanfaat untuk pembelajaran mesin. Namun, penting untuk diperhatikan bahwa tidak semua tugas pembelajaran mesin memerlukan GPU, dan pilihan perangkat keras bergantung pada persyaratan dan skala proyek tertentu. Dan oleh karena itu kami telah membuat daftar beberapa yang terbaik yang bisa Anda dapatkan untuk proyek pembelajaran mesin.
Membaca: Kartu Grafis Terbaik untuk AMD Ryzen 9 3900x
Apakah RTX 3050 cukup untuk pembelajaran mendalam?
Ini sangat tergantung pada kebutuhan orang tersebut, jadi jika proyek pembelajaran dalam skala kecil hingga menengah adalah yang dibutuhkan pengguna, RTX 3050 sudah cukup, ia memiliki Tensor Cores, VRAM yang memadai, dan mendukung beberapa kerangka kerja pembelajaran mendalam yang terkenal seperti Tesnore Arus dan PyTech. Ini mungkin tidak setara dengan alternatif GPU kelas atas lainnya, tetapi masih layak untuk dicoba.
Membaca: Arti Memori GPU Bersama Vs Memori GPU Khusus .
