التعلم الآلي والتعلم العميق هما من أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها في عالم تقنية المعلومات. في هذا ، نقوم بتدريس الآلات الذكاء الاصطناعي . على الرغم من أنه يمكن للمرء إنشاء مشاريع أساسية للتعلم الآلي باستخدام وحدة معالجة رسومات مدمجة ، فبمجرد أن تبدأ في التعامل مع المحركات العصبية وعرض الصور ، فإنك تحتاج إلى وحدة معالجة رسومات جيدة. في هذا المنشور ، سنرى بعضًا من أفضل وحدات معالجة الرسومات لمشاريع التعلم الآلي .
أفضل وحدة معالجة رسومات (GPU) لمشاريع التعلم الآلي
إذا كنت تبحث عن بعض أفضل وحدات معالجة الرسومات للعمل بشكل أفضل في مشروعات التعلم الآلي ، فإليك بعضًا من أفضلها في السوق:
- انفيديا RTX 3090 Ti
- AMD راديون السابع
- نيفيدا RTX 3070
- EVGA GeForce GTX 1080
- انفيديا RTX 3060 Ti
دعنا نصل إلى خدمات وحدات معالجة الرسومات هذه لمشاريع التعلم الآلي.
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
نقدم لك وحدة معالجة رسومات متعددة المهام وشاملة ، NVIDIA RTX 3090. لذا بدءًا من أنوية Tensor إلى بعض الميزات الرائعة مثل مواجهة الأشعة في الوقت الفعلي ، فإن وحدة معالجة الرسومات هذه بها كل شيء. أصبح حل المشكلات المتعلقة بالبحوث والبيانات سريعًا من خلال أداء الحوسبة 35.6 وذاكرة بحجم 24 جيجابايت.
على الرغم من أن وحدة معالجة الرسومات تكلف ثروة ، إلا أنها تضمن أيضًا لمستخدميها تجربة فيديو أفضل بمساعدة Deep Learning Super Sampling و 4K Visualization وميزات التتبع في الوقت الفعلي. الكل في الكل ، القدرة على تنفيذ عمليات ضخمة بسهولة وفي وقت أقل يستحق إنفاق كل قرش على NVIDIA RTX 3090 Ti.
2] ايه ام دي راديون السابع
إذا كنت تحاول العثور على GPU ، خاصة للتعلم العميق ، فإن AMD Radeon VII هو أفضل رهان. يوسع حجم الذاكرة HBM2-16 جيجا بايت من قدرات المستخدمين للقيام بعبء العمل المعقد والتعامل مع العمليات الصعبة بسلاسة.
بمساعدة مجمعة من Vega Architecture وأفضل محرك حوسبة ، يصبح إنهاء جميع الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي خاليًا من المتاعب وأسرع. تتميز وحدة معالجة الرسومات (GPU) بأداء حوسبة يبلغ 13.8 TFLOPS يلبي الحاجة المطلوبة للشبكات العصبية المعقدة النشطة. قد لا تحتوي AMD Radeon VII على Tensor Cores ، لكنها تعوض هذه الخسارة من خلال دعم إطار عمل OpenCL و ROCm ، مما يتيح للمستخدمين خيارات عندما يتعلق الأمر بأطر وبرامج التعلم العميق المختلفة.
3] NVIDIA RTX 3070
العميل
NVIDIA RTX 3070 هو اسم معروف في علم البيانات والتعلم العميق والمجتمع المحب للذكاء الاصطناعي. توفر وحدة معالجة الرسومات هذه مجموعة واسعة من الميزات لجعل عبء العمل خاليًا من الإجهاد مثل ذاكرة GDDR6 سعة 8 جيجا بايت و Tensor Cores وما إلى ذلك.
نظرًا لكونه من أولويات العديد من المستخدمين ، فإنه يطرح أحيانًا مشكلة توفر عند الحديث عن RTX 3070 GPU. تمامًا مثل NVIDIA RTX 3090 ، يوفر هذا الطراز أيضًا تتبع الأشعة في الوقت الفعلي ويدعم DLSS. نظرًا لأن RTX 3070 عبارة عن وحدة معالجة رسومات قوية ، يمكن توقع ارتفاع الحرارة واستهلاك الطاقة. بصرف النظر عن هذا العيب البسيط القابل للحل بسهولة ، فإن NVIDIA RTX 3070 أمر لا بد منه.
4] EVGA GeForce GTX 1080
بالانتقال إلى وحدة معالجة الرسومات التالية ، توفر EVGA GeForce 1080 حجم ذاكرة GDDR5X سعة 8 جيجابايت ، مما يمنحك ذاكرة كافية للقيام بالعمل بسلاسة ودون إزعاج. إنه يعمل على بنية NVIDIA Pascal ويقدم صورًا متطورة لاستخراج المتعة الكاملة من ألعاب AAA. تستخدم EVGA GeForce GTX 1080 أيضًا NVIDIA VRWorks لتحسين الواقع الافتراضي.
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
تعد NVIDIA RTX 3060 Ti واحدة من أفضل وحدات معالجة الرسوميات المتاحة حاليًا في السوق. تأتي وحدة معالجة الرسوميات هذه مزودة بسعة 8 جيجا بايت من ذاكرة GDDR6 ، و 4964 نواة CUDA توفر بديلاً مرنًا. تمامًا مثل أي وحدة معالجة رسومات NVIDIA أخرى ، سيكون لديك أيضًا Tesnore Cores ، مما يوفر إمكانات تسريع ممتازة.
قرص SSD
أحد قيود NVIDIA RTX 3060 هو أنه لا يحتوي على مقياس طاقة مرتفع مثل بعض وحدات معالجة الرسومات الرئيسية في السوق. ومع ذلك ، هذا هو العيب الوحيد مقارنة بالعديد من المزايا الأخرى التي تأتي في نطاق مناسب للميزانية.
هذا كل شيء!
يقرأ: أفضل الأدوات المجانية لقياس أداء وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات على كمبيوتر يعمل بنظام Windows
هل GPU جيدة للتعلم الآلي؟
تجعل القدرة على التعامل مع العمليات الحسابية المتوازية بشكل أفضل وحدات معالجة الرسومات مفيدة للغاية للتعلم الآلي. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أنه لا تتطلب جميع مهام التعلم الآلي وحدات معالجة الرسومات ، ويعتمد اختيار الأجهزة على المتطلبات المحددة وحجم المشروع. وبالتالي قمنا بإدراج بعض من أفضل ما يمكنك الحصول عليه لمشاريع التعلم الآلي.
يقرأ: أفضل بطاقة رسومات لـ AMD Ryzen 9 3900x
هل RTX 3050 كافٍ للتعلم العميق؟
يعتمد الأمر إلى حد كبير على احتياجات الشخص ، لذلك إذا كانت مشاريع التعلم العميق الصغيرة والمتوسطة الحجم هي ما يحتاجه المستخدمون ، فإن RTX 3050 كافية ، وتحتوي على Tensor Cores ، و VRAM كافية ، وتدعم بعض أطر التعلم العميق الشهيرة مثل Tesnore التدفق و PyTech. قد لا تكون على قدم المساواة مع بدائل GPU المتطورة الأخرى ، لكنها لا تزال تستحق المراجعة.
يقرأ: ذاكرة GPU المشتركة مقابل ذاكرة GPU المخصصة .
