Классификация видеокарт radeon: Список-таблица видеокарт AMD ATI Radeon

Содержание

Характеристики видеокарты AMD Radeon RX 7900 XTX / Overclockers.ua

Новости
Спецификации

Обзоры
Процессоры
Материнские платы
Память

Видеокарты
Системы охлаждения
Корпуса
Блоки питания

Накопители
Периферия
Системы
Ноутбуки

Игры
Аналитика
Конференция

Наименование	Radeon RX 7900 XTX
Ядро	Navi 31
Техпроцесс, нм	5
Транзисторов, млн	58000
Частота работы ядра, МГц	1900–2505
Частота работы шейдерных блоков, МГц	1900–2505
Шейдерных блоков	6144
TMU	384
ROP	192
Частота работы памяти (DDR), МГц	2500 (20000)
Шина памяти	384-bit
Тип памяти	GDDR6
Объем памяти	24 GB
ПСП, ГБ/с	960
Shaders Model	6. 5
Fill Rate, Mpix/s	481000
Fill Rate, Mtex/s	961900
DirectX	12 (12_2)
Интерфейс	PCI-E 4.0
Энергопотребление, Вт	355
Дата выпуска	13.12.2022
Стоимость, $	999

Перейти

AMDRadeon RX 7900 XTXRadeon RX 7900 XTRadeon RX 6950 XTRadeon RX 6900 XTRadeon RX 6800 XTRadeon RX 6800Radeon RX 6750 XTRadeon RX 6700 XTRadeon RX 6700Radeon RX 6650 XTRadeon RX 6600 XTRadeon RX 6600Radeon RX 6500 XTRadeon RX 6400Radeon RX 5700 XTRadeon RX 5700Radeon RX 5600 XTRadeon RX 5500 XTRadeon VIIRadeon RX Vega 64Radeon RX Vega 56Radeon RX 590Radeon RX 580 XTRRadeon RX 580Radeon RX 570Radeon RX 560Radeon RX 550Radeon RX 480Radeon RX 470Radeon RX 460Radeon R9 Fury XRadeon R9 FuryRadeon R9 NanoRadeon R9 390XRadeon R9 390Radeon R9 380XRadeon R9 380Radeon R7 370Radeon R7 360Radeon R9 295X2Radeon R9 290XRadeon R9 290Radeon R9 280XRadeon R9 285Radeon R9 280Radeon R9 270XRadeon R9 270Radeon R7 265Radeon R7 260XRadeon R7 260Radeon R7 250Radeon R7 240Radeon HD 7970Radeon HD 7950Radeon HD 7870 XTRadeon HD 7870Radeon HD 7850Radeon HD 7790Radeon HD 7770Radeon HD 7750Radeon HD 6990Radeon HD 6970Radeon HD 6950Radeon HD 6930Radeon HD 6870Radeon HD 6850Radeon HD 6790Radeon HD 6770Radeon HD 6750Radeon HD 6670 GDDR5Radeon HD 6670 GDDR3Radeon HD 6570 GDDR5Radeon HD 6570 GDDR3Radeon HD 6450 GDDR5Radeon HD 6450 GDDR3Radeon HD 5570 GDDR5Radeon HD 3750Radeon HD 3730Radeon HD 5970Radeon HD 5870Radeon HD 5850Radeon HD 5830Radeon HD 5770Radeon HD 5750Radeon HD 5670Radeon HD 5570Radeon HD 5550Radeon HD 5450Radeon HD 4890Radeon HD 4870 X2Radeon HD 4870Radeon HD 4860Radeon HD 4850 X2Radeon HD 4850Radeon HD 4830Radeon HD 4790Radeon HD 4770Radeon HD 4730Radeon HD 4670Radeon HD 4650Radeon HD 4550Radeon HD 4350Radeon HD 4290 (IGP 890GX) Radeon HD 4200 (IGP)Radeon HD 3870 X2Radeon HD 3870Radeon HD 3850Radeon HD 3690Radeon HD 3650Radeon HD 3470Radeon HD 3450Radeon HD 3300 (IGP)Radeon HD 3200 (IGP)Radeon HD 3100 (IGP)Radeon HD 2900 XT 1Gb GDDR4Radeon HD 2900 XTRadeon HD 2900 PRORadeon HD 2900 GTRadeon HD 2600 XT DUALRadeon HD 2600 XT GDDR4Radeon HD 2600 XTRadeon HD 2600 PRORadeon HD 2400 XTRadeon HD 2400 PRORadeon HD 2350Radeon X1950 CrossFire EditionRadeon X1950 XTXRadeon X1950 XTRadeon X1950 PRO DUALRadeon X1950 PRORadeon X1950 GTRadeon X1900 CrossFire EditionRadeon X1900 XTXRadeon X1900 XTRadeon X1900 GT Rev2Radeon X1900 GTRadeon X1800 CrossFire EditionRadeon X1800 XT PE 512MBRadeon X1800 XTRadeon X1800 XLRadeon X1800 GTORadeon X1650 XTRadeon X1650 GTRadeon X1650 XL DDR3Radeon X1650 XL DDR2Radeon X1650 PRO on RV530XTRadeon X1650 PRO on RV535XTRadeon X1650Radeon X1600 XTRadeon X1600 PRORadeon X1550 PRORadeon X1550Radeon X1550 LERadeon X1300 XT on RV530ProRadeon X1300 XT on RV535ProRadeon X1300 CERadeon X1300 ProRadeon X1300Radeon X1300 LERadeon X1300 HMRadeon X1050Radeon X850 XT Platinum EditionRadeon X850 XT CrossFire EditionRadeon X850 XT Radeon X850 Pro Radeon X800 XT Platinum EditionRadeon X800 XTRadeon X800 CrossFire EditionRadeon X800 XLRadeon X800 GTO 256MBRadeon X800 GTO 128MBRadeon X800 GTO2 256MBRadeon X800Radeon X800 ProRadeon X800 GT 256MBRadeon X800 GT 128MBRadeon X800 SERadeon X700 XTRadeon X700 ProRadeon X700Radeon X600 XTRadeon X600 ProRadeon X550 XTRadeon X550Radeon X300 SE 128MB HM-256MBRadeon X300 SE 32MB HM-128MBRadeon X300Radeon X300 SERadeon 9800 XTRadeon 9800 PRO /DDR IIRadeon 9800 PRO /DDRRadeon 9800Radeon 9800 SE-256 bitRadeon 9800 SE-128 bitRadeon 9700 PRORadeon 9700Radeon 9600 XTRadeon 9600 PRORadeon 9600Radeon 9600 SERadeon 9600 TXRadeon 9550 XTRadeon 9550Radeon 9550 SERadeon 9500 PRORadeon 9500 /128 MBRadeon 9500 /64 MBRadeon 9250Radeon 9200 PRORadeon 9200Radeon 9200 SERadeon 9000 PRORadeon 9000Radeon 9000 XTRadeon 8500 LE / 9100Radeon 8500Radeon 7500Radeon 7200 Radeon LE Radeon DDR OEM Radeon DDR Radeon SDR Radeon VE / 7000Rage 128 GL Rage 128 VR Rage 128 PRO AFRRage 128 PRORage 1283D Rage ProIntelArc A770 16GBArc A770 8GBArc A750Arc A380Arc A310NVIDIAGeForce RTX 4090GeForce RTX 4080GeForce RTX 4080 12GBGeForce RTX 4070 TiGeForce RTX 4070GeForce RTX 4060 Ti 16GBGeForce RTX 4060 TiGeForce RTX 4060GeForce RTX 3090 TiGeForce RTX 3090GeForce RTX 3080 TiGeForce RTX 3080 12GBGeForce RTX 3080GeForce RTX 3070 TiGeForce RTX 3070GeForce RTX 3060 Ti GDDR6XGeForce RTX 3060 TiGeForce RTX 3060 rev. 2GeForce RTX 3060GeForce RTX 3050GeForce RTX 2080 TiGeForce RTX 2080 SuperGeForce RTX 2080GeForce RTX 2070 SuperGeForce RTX 2070GeForce RTX 2060 SuperGeForce RTX 2060GeForce GTX 1660 TiGeForce GTX 1660 SuperGeForce GTX 1660GeForce GTX 1650 SuperGeForce GTX 1650 GDDR6GeForce GTX 1650 rev.3GeForce GTX 1650 rev.2GeForce GTX 1650GeForce GTX 1630GeForce GTX 1080 TiGeForce GTX 1080GeForce GTX 1070 TiGeForce GTX 1070GeForce GTX 1060GeForce GTX 1060 3GBGeForce GTX 1050 TiGeForce GTX 1050 3GBGeForce GTX 1050GeForce GT 1030GeForce GTX Titan XGeForce GTX 980 TiGeForce GTX 980GeForce GTX 970GeForce GTX 960GeForce GTX 950GeForce GTX TitanGeForce GTX 780 TiGeForce GTX 780GeForce GTX 770GeForce GTX 760GeForce GTX 750 TiGeForce GTX 750GeForce GT 740GeForce GT 730GeForce GTX 690GeForce GTX 680GeForce GTX 670GeForce GTX 660 TiGeForce GTX 660GeForce GTX 650 Ti BoostGeForce GTX 650 TiGeForce GTX 650GeForce GT 640 rev.2GeForce GT 640GeForce GT 630 rev.2GeForce GT 630GeForce GTX 590GeForce GTX 580GeForce GTX 570GeForce GTX 560 TiGeForce GTX 560GeForce GTX 550 TiGeForce GT 520GeForce GTX 480GeForce GTX 470GeForce GTX 465GeForce GTX 460 SEGeForce GTX 460 1024MBGeForce GTX 460 768MBGeForce GTS 450GeForce GT 440 GDDR5GeForce GT 440 GDDR3GeForce GT 430GeForce GT 420GeForce GTX 295GeForce GTX 285GeForce GTX 280GeForce GTX 275GeForce GTX 260 rev. 2GeForce GTX 260GeForce GTS 250GeForce GTS 240GeForce GT 240GeForce GT 230GeForce GT 220GeForce 210Geforce 205GeForce GTS 150GeForce GT 130GeForce GT 120GeForce G100GeForce 9800 GTX+GeForce 9800 GTXGeForce 9800 GTSGeForce 9800 GTGeForce 9800 GX2GeForce 9600 GTGeForce 9600 GSO (G94)GeForce 9600 GSOGeForce 9500 GTGeForce 9500 GSGeForce 9400 GTGeForce 9400GeForce 9300GeForce 8800 ULTRAGeForce 8800 GTXGeForce 8800 GTS Rev2GeForce 8800 GTSGeForce 8800 GTGeForce 8800 GS 768MBGeForce 8800 GS 384MBGeForce 8600 GTSGeForce 8600 GTGeForce 8600 GSGeForce 8500 GT DDR3GeForce 8500 GT DDR2GeForce 8400 GSGeForce 8300GeForce 8200GeForce 8100GeForce 7950 GX2GeForce 7950 GTGeForce 7900 GTXGeForce 7900 GTOGeForce 7900 GTGeForce 7900 GSGeForce 7800 GTX 512MBGeForce 7800 GTXGeForce 7800 GTGeForce 7800 GS AGPGeForce 7800 GSGeForce 7600 GT Rev.2GeForce 7600 GTGeForce 7600 GS 256MBGeForce 7600 GS 512MBGeForce 7300 GT Ver2GeForce 7300 GTGeForce 7300 GSGeForce 7300 LEGeForce 7300 SEGeForce 7200 GSGeForce 7100 GS TC 128 (512)GeForce 6800 Ultra 512MBGeForce 6800 UltraGeForce 6800 GT 256MBGeForce 6800 GT 128MBGeForce 6800 GTOGeForce 6800 256MB PCI-EGeForce 6800 128MB PCI-EGeForce 6800 LE PCI-EGeForce 6800 256MB AGPGeForce 6800 128MB AGPGeForce 6800 LE AGPGeForce 6800 GS AGPGeForce 6800 GS PCI-EGeForce 6800 XTGeForce 6600 GT PCI-EGeForce 6600 GT AGPGeForce 6600 DDR2GeForce 6600 PCI-EGeForce 6600 AGPGeForce 6600 LEGeForce 6200 NV43VGeForce 6200GeForce 6200 NV43AGeForce 6500GeForce 6200 TC 64(256)GeForce 6200 TC 32(128)GeForce 6200 TC 16(128)GeForce PCX 5950GeForce PCX 5900GeForce PCX 5750GeForce PCX 5550GeForce PCX 5300GeForce PCX 4300GeForce FX 5950 UltraGeForce FX 5900 UltraGeForce FX 5900GeForce FX 5900 ZTGeForce FX 5900 XTGeForce FX 5800 UltraGeForce FX 5800GeForce FX 5700 Ultra /DDR-3GeForce FX 5700 Ultra /DDR-2GeForce FX 5700GeForce FX 5700 LEGeForce FX 5600 Ultra (rev. 2)GeForce FX 5600 Ultra (rev.1)GeForce FX 5600 XTGeForce FX 5600GeForce FX 5500GeForce FX 5200 UltraGeForce FX 5200GeForce FX 5200 SEGeForce 4 Ti 4800GeForce 4 Ti 4800-SEGeForce 4 Ti 4200-8xGeForce 4 Ti 4600GeForce 4 Ti 4400GeForce 4 Ti 4200GeForce 4 MX 4000GeForce 4 MX 440-8x / 480GeForce 4 MX 460GeForce 4 MX 440GeForce 4 MX 440-SEGeForce 4 MX 420GeForce 3 Ti500GeForce 3 Ti200GeForce 3GeForce 2 Ti VXGeForce 2 TitaniumGeForce 2 UltraGeForce 2 PROGeForce 2 GTSGeForce 2 MX 400GeForce 2 MX 200GeForce 2 MXGeForce 256 DDRGeForce 256Riva TNT 2 UltraRiva TNT 2 PRORiva TNT 2Riva TNT 2 M64Riva TNT 2 Vanta LTRiva TNT 2 VantaRiva TNTRiva 128 ZXRiva 128

Перейти к списку всех видеокарт

Сравнить

Можно одновременно выбрать
до 10 видеокарт удерживая Ctrl

UA | RU

Характеристики видеокарты AMD Radeon RX 590 / Overclockers.ua

Наименование	Radeon RX 590
Ядро	Polaris 30
Техпроцесс, нм	12
Транзисторов, млн	5700
Частота работы ядра, МГц	1469–1545
Частота работы шейдерных блоков, МГц	1469–1545
Шейдерных блоков	2304
TMU	144
ROP	32
Частота работы памяти (DDR), МГц	2000 (8000)
Шина памяти	256-bit GDDR5
Объем памяти	8192
ПСП, ГБ/с	256
Shaders Model	5. 0
Fill Rate, Mpix/s	49440
Fill Rate, Mtex/s	222500
DirectX	12
Интерфейс	PCI-E 3.0

Перейти

Перейти к списку всех видеокарт

Сравнить

Можно одновременно выбрать
до 10 видеокарт удерживая Ctrl

лучших графических процессоров для машинного обучения для вашего следующего проекта

Автор:

Ништа

Ништа — профессиональный технический аналитик контента в ProjectPro с более чем трехлетним опытом создания высококачественного контента для различных отраслей. Она имеет степень бакалавра в
Познакомьтесь с автором

Не знаете, какой графический процессор выбрать для своего проекта? В этом блоге рассказывается о 15 лучших графических процессорах для машинного обучения, а также рассказывается о важных факторах, которые следует учитывать, чтобы принять обоснованное решение при выборе графического процессора для вашего следующего проекта машинного обучения.

Создание моделей машинного обучения для оптимизации портфеля в R

Загружаемый код решения | Пояснительные видео | Техническая поддержка

Start Project

По данным JPR, ожидается, что к 2025 году рынок графических процессоров достигнет 3 318 миллионов единиц при годовом темпе роста 3,5%. Эта статистика является четким показателем того факта, что использование графических процессоров для машинного обучения в последние годы расширилось. Глубокое обучение (подмножество машинного обучения) требует работы с массивными данными, нейронными сетями, параллельными вычислениями и вычислением большого количества матриц. Все эти методы используют алгоритмы, которые обрабатывают большие объемы данных и преобразуют их в полезное программное обеспечение. Это требует использования графической карты для обработки для выполнения этих задач с помощью глубокого обучения и нейронных сетей. Здесь в игру вступают графические процессоры. Используя графические процессоры, вы можете разбивать сложные задачи и выполнять несколько операций одновременно. Кроме того, графические процессоры идеально подходят для разработки моделей глубокого обучения и искусственного интеллекта, поскольку они могут выполнять множество вычислений одновременно.

Прежде чем углубляться в лучшие графические процессоры для глубокого обучения, дайте нам больше информации о графических процессорах.

Содержание

Что такое GPU для машинного обучения?
Почему графические процессоры лучше ЦП для машинного обучения?
Как работают графические процессоры для машинного обучения?
Как выбрать лучший графический процессор для машинного обучения
Факторы, которые следует учитывать при выборе графических процессоров для машинного обучения
Факторы алгоритма, влияющие на использование графического процессора для машинного обучения
лучших графических процессоров для машинного обучения на рынке
15 лучших графических процессоров для глубокого обучения
5 лучших графических процессоров NVIDIA для глубокого обучения
5 лучших графических процессоров для глубокого обучения
5 лучших бюджетных графических процессоров для глубокого обучения
Ключевые выводы
Часто задаваемые вопросы о графическом процессоре для машинного обучения

Что такое GPU для машинного обучения?

GPU (Graphic Processing Unit) — это логическая микросхема, которая воспроизводит графику на дисплее — изображения, видео или игры. Графический процессор иногда также называют процессором или графической картой. Графические процессоры используются для различных видов работ, таких как редактирование видео, игры, разработка программ и машинное обучение. Таким образом, они идеально подходят для дизайнеров, разработчиков или тех, кто ищет высококачественные визуальные эффекты.

Однако можно найти графический процессор, встроенный в материнскую плату или в дочернюю плату графической карты. Изначально графические карты были доступны только на компьютерах с высокой конфигурацией. Но сегодня в большинстве настольных компьютеров для повышения производительности используется отдельная видеокарта с графическим процессором, а не встроенная в материнскую плату.

Почему графические процессоры лучше ЦП для машинного обучения?

Когда дело доходит до машинного обучения, даже самый простой графический процессор превосходит ЦП. Но почему так?

Графические процессоры
предлагают значительное ускорение по сравнению с центральными процессорами, когда речь идет о глубоких нейронных сетях.
Графические процессоры
быстрее для вычислений, чем ЦП. Это потому, что они идеально подходят для параллельных вычислений и могут выполнять несколько задач одновременно. В то время как процессоры выполняют последовательные задачи. Кроме того, графические процессоры идеально подходят для вычислений искусственного интеллекта и приложений глубокого обучения.
Поскольку обучение модели обработки данных основано на простых матричных операциях, графические процессоры можно безопасно использовать для глубокого обучения.
Графические процессоры
могут выполнять множество параллельных вычислений и повышать качество изображения на экране.
Графические процессоры
содержат множество специализированных ядер, которые обрабатывают огромные наборы данных и обеспечивают высокую производительность.
Графический процессор выделяет больше транзисторов для арифметической логики, чем ЦП для кэширования и управления потоком.
Графические процессоры
с глубоким обучением обеспечивают высокопроизводительные вычислительные мощности на одном чипе, поддерживая современные платформы машинного обучения, такие как TensorFlow и PyTorch, с минимальной настройкой или без нее.

Новые проекты

Освоение A/B-тестирования: практическое руководство для производства

Просмотр проекта

Бессерверный пример EMR для создания поисковой системы для COVID19

Просмотр проекта

90 005 Проект многокомпонентной классификации для прогнозирования режимов отгрузки

Посмотреть проект

Построить конвейер ETL на EMR с помощью AWS CDK и Power BI

Посмотреть проект

Проект анализа данных COVID-19 с использованием Python и AWS Stack

Посмотреть проект

Построить бессерверный конвейер с помощью AWS CDK и Lambda в Python

Посмотреть проект

Azure Data Factory и Databricks End-to-End Project

Посмотреть проект

Изучить эффективную обработку данных из нескольких источников с помощью Таленд ЭТЛ

View Project

Проект dbt Snowflake для освоения основ dbt в Snowflake

View Project

Сквозной проект Snowflake Healthcare Analytics на AWS-1

View Project

Просмотреть все новые проекты

Как работают графические процессоры для машинного обучения?

Графические процессоры (GPU) созданы специально для обработки графики, которая требует сложных математических вычислений, выполняемых параллельно для отображения изображений на экране. Графический процессор получает графическую информацию, такую как геометрия изображения, цвет и текстуры, от ЦП и выполняет их для рисования изображений на экране. Таким образом, именно так работает графический процессор для рендеринга изображений на экране. Этот полный процесс выполнения инструкций по созданию окончательного изображения на экране называется рендерингом.

Например, видеографика состоит из многоугольных координат, преобразованных в растровые изображения, а затем в сигналы, отображаемые на экране. Этот перевод требует огромной вычислительной мощности от графического процессора (GPU), что делает GPU полезными в машинном обучении, искусственном интеллекте и других задачах глубокого обучения, требующих сложных вычислений.

Зачем использовать графические процессоры для машинного обучения?

Следующий самый важный вопрос, на который нужно ответить, — зачем использовать графические процессоры для машинного обучения или почему графические процессоры лучше подходят для машинного обучения? Читай дальше что бы узнать!

Концепция глубокого обучения включает сложные вычислительные задачи, такие как обучение глубоких нейронных сетей, математическое моделирование с использованием матричных вычислений и работа с 3D-графикой. Все эти задачи глубокого обучения требуют выбора достаточно мощного графического процессора.

Уникальный графический процессор не только обеспечивает высокое качество изображения, но также повышает эффективность центрального процессора и обеспечивает выдающуюся производительность. Таким образом, инвестирование в высококачественный графический процессор лучше всего ускоряет процесс обучения модели.

С другой стороны, графические процессоры имеют выделенную видеопамять (VRAM), которая обеспечивает необходимую пропускную способность памяти для больших наборов данных, освобождая время процессора для различных операций. Они также позволяют распараллелить задачи обучения, разделив их между кластерами процессоров и одновременно выполняя вычислительные операции.

Графические процессоры могут выполнять одновременные вычисления, связанные с машинным обучением. Также важно отметить, что вам не нужны графические процессоры для изучения машинного обучения или глубокого обучения. Они необходимы только тогда, когда вы хотите ускорить работу со сложными моделями, огромными наборами данных и большим количеством изображений.

Но как выбрать лучший графический процессор для машинного обучения? Давай выясним!

Как выбрать лучший графический процессор для машинного обучения

Благодаря быстрорастущей области графических процессоров на рынке доступны различные варианты, удовлетворяющие потребности дизайнеров и специалистов по данным. Поэтому перед покупкой графического процессора для машинного обучения необходимо учитывать несколько факторов.

Факторы, которые следует учитывать при выборе графических процессоров для машинного обучения

Совместимость

Совместимость графического процессора с вашим компьютером или ноутбуком должна быть вашей главной заботой. Графический процессор вашего устройства работает хорошо? Вы также можете проверить порты дисплея и кабели для приложений глубокого обучения.

Объем памяти

Первым и наиболее важным требованием при выборе графических процессоров для машинного обучения является наличие большего объема оперативной памяти. Глубокое обучение требует большого объема памяти графического процессора. Например, для алгоритмов, использующих длинные видео в качестве обучающих наборов данных, требуются графические процессоры с большей памятью. По сравнению с этим основные наборы обучающих данных эффективно работают на облачных графических процессорах с меньшим объемом памяти.

Пропускная способность памяти

Для больших наборов данных требуется большая пропускная способность памяти, которую могут обеспечить графические процессоры. Это связано с наличием в графических процессорах отдельной видеопамяти (VRAM), которая позволяет сохранять память ЦП для других целей.

Возможность подключения графических процессоров

Возможность подключения нескольких графических процессоров тесно связана с вашей масштабируемостью и стратегиями распределенного обучения. В результате при выборе GPU для машинного обучения следует учитывать, какие блоки GPU могут быть связаны между собой.

Значение TDP

Графические процессоры иногда могут перегреваться, о чем свидетельствует значение TDP. Они могут нагреваться быстрее, когда им нужно больше электроэнергии для работы, поэтому необходимо поддерживать низкую температуру графических процессоров.

Процессоры Steam

Процессоры Steam, также называемые ядрами CUDA, подходят для профессиональных игроков и глубокого обучения. Графический процессор с мощным ядром CUDA повышает эффективность работы в приложениях глубокого обучения.

Факторы алгоритма, влияющие на использование GPU для машинного обучения

Когда дело доходит до использования графического процессора, алгоритмические факторы не менее важны и должны учитываться. Ниже перечислены три фактора, которые следует учитывать при масштабировании алгоритма на несколько графических процессоров:

Параллелизм данных

Важно учитывать, какой объем данных потребуется обработать вашим алгоритмам. Если набор данных большой, выбранный графический процессор должен эффективно работать при обучении с несколькими графическими процессорами. Если набор данных большой, необходимо обеспечить быструю связь серверов с компонентами хранилища, чтобы обеспечить эффективное распределенное обучение.

Использование памяти

Другим важным фактором, который необходимо учитывать при использовании графического процессора, являются требования к памяти для обучающих наборов данных. Например, алгоритмы, использующие длинные видеоролики или медицинские изображения в качестве обучающих наборов данных, требуют GPU с большим объемом памяти. С другой стороны, простые наборы обучающих данных, используемые для базовых прогнозов, требуют для работы меньше памяти графического процессора.

Производительность графического процессора

Производительность модели также влияет на выбор графического процессора. Обычные графические процессоры, например, используются для разработки и отладки. Для точной настройки модели требуются мощные и мощные графические процессоры, чтобы ускорить время обучения и сократить время ожидания.

Лучшие графические процессоры для машинного обучения на рынке

Итак, что же делает GPU идеальным для машинного обучения? Это происходит по разным причинам. Графические процессоры предназначены для параллельного выполнения нескольких вычислений, что отлично подходит для высокопараллельного характера алгоритмов глубокого обучения. Они также содержат большой объем памяти, что полезно для моделей глубокого обучения, которым требуется много данных.

Также важно отметить, что крупномасштабные операции редко покупают графические процессоры, если у них нет своего специализированного облака обработки. Вместо этого организации, использующие рабочие нагрузки машинного обучения, приобретают облачное пространство, оптимизированное для высокопроизводительных вычислений. Платформы этих облачных провайдеров оснащены высокопроизводительными графическими процессорами и быстрой памятью. Но откуда они покупают эти графические процессоры?

На рынке графических процессоров есть два основных игрока: AMD и Nvidia. Существует большое количество графических процессоров, используемых для глубокого обучения. Тем не менее, Nvidia делает большинство из лучших. Nvidia доминирует на рынке графических процессоров, особенно для глубокого обучения и сложных нейронных сетей, благодаря их существенной поддержке на форуме, программном обеспечении, драйверах, CUDA и cuDNN.

Исследовать категории в телекоммуникациях

NVIDIA пользуется популярностью благодаря своим библиотекам, известным как набор инструментов CUDA. Эти библиотеки упрощают настройку процессов глубокого обучения и обеспечивают основу для надежного сообщества машинного обучения, использующего продукты NVIDIA. Помимо графических процессоров, NVIDIA также предоставляет библиотеки для популярных сред глубокого обучения, таких как PyTorch и TensorFlow.

SDK NVIDIA Deep Learning добавляет ускорение GPU в популярные фреймворки глубокого обучения. Специалисты по данным могут использовать мощные инструменты и платформы для создания и развертывания приложений глубокого обучения.

Недостатком NVIDIA является то, что в последнее время она установила ограничения на использование CUDA. Из-за этих ограничений библиотеки можно использовать только с графическими процессорами Tesla, а не с менее дорогим оборудованием RTX или GTX. Это имеет значительные финансовые последствия для фирм, обучающих модели глубокого обучения. Это также проблематично, если учесть, что, хотя графические процессоры Tesla могут не обеспечивать значительно большей производительности, чем альтернативы, они стоят в десять раз дороже.

Графические процессоры AMD отлично подходят для игр, но Nvidia превосходит их, когда на сцену выходит глубокое обучение. Графические процессоры AMD используются реже из-за оптимизации программного обеспечения и необходимости частого обновления драйверов. В то время как на стороне Nvidia у них есть превосходные драйверы с частыми обновлениями, и, кроме того, CUDA и cuDNN помогают ускорить вычисления.

Графические процессоры AMD имеют минимальную программную поддержку. AMD предоставляет такие библиотеки, как ROCm. Все основные сетевые архитектуры, а также TensorFlow и PyTorch поддерживают эти библиотеки. Однако поддержка сообществом развития новых сетей минимальна.

15 лучших графических процессоров для глубокого обучения

Глядя на факторы, упомянутые выше при выборе графических процессоров для глубокого обучения, теперь вы можете легко выбрать лучший из следующего списка на основе ваших требований к машинному обучению или проекту глубокого обучения.

5 лучших графических процессоров NVIDIA для глубокого обучения

Ознакомьтесь с лучшими графическими процессорами NVIDIA для глубокого обучения ниже: задания. Этот графический процессор, созданный для специалистов по данным и исследователям искусственного интеллекта, оснащен архитектурой NVIDIA Turing™, обеспечивающей непревзойденную производительность. TITAN RTX — лучший графический процессор для ПК для обучения нейронных сетей, обработки массивных наборов данных и создания видео со сверхвысоким разрешением и 3D-графики. Кроме того, он поддерживается драйверами и SDK NVIDIA, что позволяет разработчикам, исследователям и создателям работать более эффективно и добиваться лучших результатов.

Технические характеристики

ядра CUDA: 4608
Тензорные ядра: 576
Память графического процессора
: 24 ГБ GDDR6
Пропускная способность памяти: 673 ГБ/с
API вычислений: CUDA, DirectCompute, OpenCL™

NVIDIA Tesla V100

NVIDIA Tesla — первый графический процессор с тензорным ядром, созданный для ускорения задач искусственного интеллекта, высокопроизводительных вычислений (HPC), глубокого и машинного обучения. Благодаря архитектуре NVIDIA Volta Tesla V100 обеспечивает производительность глубокого обучения 125 TFLOPS для обучения и логических выводов. Кроме того, он потребляет меньше энергии, чем другие графические процессоры. NVIDIA Tesla — один из лучших на рынке графических процессоров для глубокого обучения благодаря своей выдающейся производительности в приложениях искусственного интеллекта и машинного обучения. С этим графическим процессором специалисты по данным и инженеры теперь могут сосредоточиться на создании следующего прорыва в области искусственного интеллекта, а не на оптимизации использования памяти.

Технические характеристики

ядра CUDA: 5120
Тензорные ядра: 640
Пропускная способность памяти: 900 ГБ/с
Память графического процессора
: 16 ГБ
Тактовая частота: 1246 МГц
вычислительных API: CUDA, DirectCompute, OpenCL™, OpenACC®

NVIDIA Quadro RTX 8000

NVIDIA Quadro RTX 8000 — самая мощная в мире видеокарта, созданная PNY для умножения матриц с помощью глубокого обучения. Одна карта Quadro RTX 8000 может отображать сложные профессиональные модели с реалистично точными тенями, отражениями и преломлениями, предоставляя пользователям быстрое понимание. Основанная на архитектуре NVIDIA TuringTM и платформе NVIDIA RTXTM, Quadro предоставляет профессионалам новейшие аппаратно-ускоренные функции трассировки лучей в реальном времени, глубокого обучения и расширенного шейдинга. При использовании с NVLink его память может быть расширена до 96 ГБ.

Технические характеристики

ядра CUDA: 4608
Тензорные ядра: 576
Память графического процессора
: 48 ГБ GDDR6
Пропускная способность памяти: 672 ГБ/с
API вычислений: CUDA, DirectCompute, OpenCL™

NVIDIA Tesla P100

Графический процессор Nvidia Tesla p100 основан на архитектуре NVIDIA Pascal и создан для машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. Tesla P100 с технологией NVIDIA NVLink предоставляет молниеносные узлы, которые значительно сокращают время решения для крупномасштабных приложений. С помощью NVLink серверный узел может подключить до восьми Tesla P100 с пропускной способностью, в 5 раз превышающей пропускную способность PCIe.

Технические характеристики

ядра CUDA:
Тензорные ядра:
Память графического процессора:
Пропускная способность памяти:
Вычислительных API:

NVIDIA RTX A6000

Одним из новейших графических процессоров является NVIDIA RTX A6000, который отлично подходит для глубокого обучения. Основанный на архитектуре Тьюринга, он может выполнять как алгоритмы глубокого обучения, так и обычные задачи обработки графики. RTX A6000 также имеет функцию Deep Learning Super Sampling (DLSS). Эта функция может отображать изображения с более высоким разрешением, сохраняя при этом качество и скорость. Геометрический процессор, ядро сопоставителя текстур, ядро растеризатора и ядро видеодвижка — вот некоторые из других функций этого графического процессора.

Технические характеристики

ядра CUDA: 10 752
Тензорные ядра: 336
Память графического процессора
: 48 ГБ

5 лучших графических процессоров для глубокого обучения

Найдите ниже пять лучших графических процессоров для глубокого обучения:

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti

NVIDIA GeForce RTX 3 090 Ti — один из лучших графических процессоров для глубокого обучения, если вы специалист по данным, который выполняет задачи глубокого обучения на вашем компьютере. Его невероятная производительность и функции делают его идеальным для питания самых передовых нейронных сетей, чем другие графические процессоры. Основанный на архитектуре NVIDIA Ampere, он обеспечивает максимально возможную скорость. С этим графическим процессором NVIDIA Geforce RTX любители игр могут наслаждаться максимальными настройками 4K, играми с трассировкой лучей с максимально возможной скоростью и даже играми с ускорением 8K NVIDIA DLSS на мониторах, поддерживающих 8K 60 Гц, как указано в HDMI 2.1.

Технические характеристики:

EVGA GeForce GTX 1080

EVGA GeForce GTX 1080 — один из самых передовых графических процессоров, предназначенных для обеспечения максимально быстрого и эффективного игрового процесса. Основанный на архитектуре NVIDIA Pascal, он обеспечивает значительные улучшения производительности, пропускной способности памяти и энергоэффективности. Кроме того, он обеспечивает передовые визуальные эффекты и технологии, которые переопределяют ПК как платформу для наслаждения играми AAA и полного использования виртуальной реальности с помощью NVIDIA VRWorks.

Технические характеристики:

ZOTAC GeForce GTX 1070

GeForce GTX 1070 Mini — один из лучших графических процессоров для глубокого обучения благодаря своим первоклассным характеристикам, низкому уровню шума и небольшому размеру. Графический процессор имеет разъем HDMI 2.0, который можно использовать для подключения компьютера к телевизору высокой четкости или другому устройству отображения. Кроме того, ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini совместим с технологией NVIDIA G-Sync, которая снижает задержку ввода и разрывы экрана, одновременно повышая скорость и плавность при разработке алгоритмов глубокого обучения.

Технические характеристики:

ядра CUDA: 1920 ядер
Память графического процессора
: 8 ГБ GDDR5
Тактовая частота: 1518 МГц

GIGABYTE GeForce RTX 3080

GIGABYTE GeForce RTX 3080 — лучший графический процессор для глубокого обучения, поскольку он был разработан с учетом требований новейших методов глубокого обучения, таких как нейронные сети и генеративно-состязательные сети. RTX 3080 позволяет обучать модели намного быстрее, чем с другим графическим процессором. GeForce RTX 3080 также предлагает вывод на дисплей 4K, что позволяет подключать несколько дисплеев и быстрее разрабатывать нейронные сети.

Технические характеристики

MSI Gaming GeForce GT 710

Еще одним отличным графическим процессором для глубокого обучения является MSI Gaming GeForce GT 710 благодаря безвентиляторному радиатору и энергоэффективной архитектуре. Благодаря своим компактным физическим размерам GeForce GT 710 легко установить на большинстве ПК, и он достаточно мал, чтобы поместиться в ограниченном пространстве. Кроме того, он оснащен 2 ГБ оперативной памяти DDR3, что позволяет вам без проблем выполнять ваши модели глубокого обучения. Вы можете запускать на нем программное обеспечение для глубокого обучения, такое как TensorFlow, потому что это процессор NVIDIA, который безупречно работает с языками программирования NVIDIA CUDA и AMD OpenCL.

Технические характеристики

Что делает Python одним из лучших языков программирования для проектов машинного обучения? Ответ кроется в этих решенных и сквозных проектах машинного обучения на Python. Проверьте их сейчас!

5 лучших бюджетных графических процессоров для глубокого обучения

NVIDIA Quadro RTX 4000

NVIDIA QUADRO RTX 4000 Использует Turing Architecture и обеспечивает Ray Ray Ray Tracing Ray-Ray. Этот графический процессор был разработан с учетом анализа данных и машинного обучения, и он имеет тензорные ядра для сокращения времени обработки для обучения модели глубокого обучения. Обладая низким энергопотреблением, NVIDIA Quadro RTX 4000 идеально подходит для приложений глубокого обучения и искусственного интеллекта, особенно если у вас ограниченный бюджет.

Технические характеристики:

ядра CUDA: 2304
Тензорные ядра: 288
Память графического процессора: 8 ГБ GDDR6
Пропускная способность памяти: 416 ГБ/с
Вычислительные API: CUDA, DirectCompute, OpenCL™

GTX 1660 Super

Одним из лучших недорогих графических процессоров для глубокого обучения является GTX 1660 Super. Его производительность не так хороша, как у более дорогих моделей, потому что это графическая карта начального уровня для глубокого обучения.

Этот графический процессор — лучший вариант для вас и вашего кошелька, если вы только начинаете изучать машинное обучение.

Технические характеристики

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti

NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti — идеальный графический процессор для глубокого обучения и искусственного интеллекта, как с точки зрения цены, так и с точки зрения производительности. Он оснащен двумя вентиляторами HDB, которые обеспечивают более эффективное охлаждение, значительно меньший акустический шум и трассировку лучей в реальном времени в играх для ультрасовременных гиперреалистичных визуальных эффектов. Архитектура вентилятора RTX 2080 позволяет создавать гораздо более плотные конфигурации системы, включая до четырех графических процессоров на одной рабочей станции. Кроме того, NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti — это недорогое решение, которое лучше всего подходит для небольших рабочих нагрузок по моделированию, чем для крупномасштабных учебных разработок, поскольку у каждой карты меньше памяти графического процессора (всего 11 ГБ).

Технические характеристики

Наиболее просматриваемые проекты

Проект модели линейной регрессии в Python для начинающих, часть 1

Просмотр проекта

Snowflake Хранилище данных в реальном времени Проект для начинающих-1

Посмотреть проект

Проект PySpark -Создание конвейера данных с использованием Kafka и Redshift

Посмотреть проект

Практический проект PySpark в реальном времени для начинающих

Посмотреть проект

Прогноз приемлемости кредита с использованием классификатора Gradient Boosting

Просмотреть проект

Просмотреть все самые просматриваемые проекты

NVIDIA Tesla K80

NVIDIA Tesla K80 — самый популярный и недорогой графический процессор в мире, который значительно снижает затраты на центр обработки данных предлагает значительный прирост производительности с меньшим количеством более мощных серверов. Например, если вы использовали Google Colab для обучения Mask RCNN, вы заметили, что Nvidia Testa K80 входит в число графических процессоров, которые предоставляет Google. Он идеально подходит для глубокого обучения, но не является идеальным вариантом для специалистов по глубокому обучению в своих проектах.

Технические характеристики

EVGA GeForce GTX 1080

Видеокарта EVGA GeForce GTX 1080 FTW GAMING на базе архитектуры NVIDIA Pascal с ядром, разогнанным на заводе, обеспечивает значительное повышение производительности и пропускной способности памяти. , и мощность эффективность по сравнению с высокопроизводительной архитектурой Maxwell. Кроме того, он обеспечивает передовые визуальные эффекты и технологии, которые переопределяют ПК как платформу для наслаждения играми AAA и полностью используют виртуальную реальность с NVIDIA VRWorks.

Технические характеристики

Ключевые выводы

Рынок графических процессоров будет продолжать расти в будущем по мере того, как мы внедряем инновации и прорывы в области машинного обучения, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений. GPU-ускорение всегда будет полезно для студентов и разработчиков, стремящихся проникнуть в этот сектор, тем более что их затраты продолжают снижаться.

Если вы все еще не можете выбрать подходящий графический процессор для обучения машинному обучению или глубокому обучению, эксперты ProjectPro всегда готовы помочь вам. Вы также можете запланировать индивидуальную сессию наставничества с нашими отраслевыми экспертами, чтобы помочь вам выбрать правильный графический процессор для вашего следующего проекта машинного обучения, пока вы начинаете свою карьеру в машинном обучении.

Часто задаваемые вопросы о GPU для машинного обучения

Какой GPU лучше всего подходит для глубокого обучения?

NVIDIA, лидер рынка, предлагает лучшие графические процессоры для глубокого обучения в 2022 году. Лучшие модели NVIDIA — Titan RTX, RTX 3090, Quadro RTX 8000 и RTX A6000.

Можно ли использовать графические процессоры для машинного обучения?

Да, GPU могут выполнять несколько вычислений одновременно. Это позволяет распределять процессы обучения, что может значительно ускорить процесс машинного обучения. Вы можете создать много ядер с графическими процессорами, которые потребляют меньше ресурсов без потери эффективности или мощности.

Сколько GPU достаточно для глубокого обучения?

Все зависит от обучаемой модели глубокого обучения, количества доступных данных и размера нейронной сети.

Подходят ли игровые графические процессоры для машинного обучения?

Графические процессоры (GPU), изначально разработанные для игровой индустрии, имеют много вычислительных ядер и значительный объем оперативной памяти. Графические процессоры все чаще используются в приложениях глубокого обучения, поскольку они могут значительно ускорить обучение нейронных сетей.

Инстансы Amazon EC2 G4 — Amazon Web Services (AWS)

Amazon EC2

Обзор
Функции
Цены
Типы экземпляров
Часто задаваемые вопросы
Начиная
Ресурсы

Закрыть
Ресурсы для разработчиков
Видео продукта
Клиенты
Оптимизация затрат

Закрыть
Сведения о типе экземпляра
Обозреватель типов экземпляров

Самые экономичные в отрасли экземпляры GPU для машинного обучения и приложений, интенсивно использующих графику

Инстансы

Amazon EC2 G4 — это самые экономичные и универсальные в отрасли инстансы GPU для развертывания моделей машинного обучения, таких как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание речи, а также для приложений с интенсивным использованием графики, таких как удаленные графические рабочие станции, потоковая передача игр и графика. рендеринг. Инстансы G4 доступны с графическими процессорами NVIDIA (G4dn) или AMD (G4ad).

Инстансы G4dn оснащены графическими процессорами NVIDIA T4 и специализированными ЦП Intel Cascade Lake и оптимизированы для получения выводов машинного обучения и обучения в небольших масштабах. Эти инстансы также обеспечивают высокую производительность приложений с интенсивным использованием графики, включая удаленные рабочие станции, потоковую передачу игр и рендеринг графики. Эти инстансы также идеально подходят для клиентов, которые предпочитают использовать программное обеспечение NVIDIA, такое как виртуальная рабочая станция RTX, и библиотеки, такие как CUDA, CuDNN и NVENC.

Инстансы G4ad оснащены новейшими графическими процессорами AMD Radeon Pro V520 и процессорами AMD EPYC 2-го поколения. Эти экземпляры обеспечивают наилучшее соотношение цены и качества в облаке для графических приложений, включая удаленные рабочие станции, потоковую передачу игр и рендеринг графики. По сравнению с сопоставимыми экземплярами они предлагают на 45 % лучшую цену и производительность для приложений с интенсивным использованием графики.

новых инстанса Amazon EC2 G4ad (1:59)

инстансов Amazon EC2 G4dn

Инстансы G4dn на базе графических процессоров NVIDIA T4 являются самыми дешевыми инстансами на базе графических процессоров в облаке для получения выводов машинного обучения и обучения в небольших масштабах. Они также обеспечивают высокую производительность и являются экономичным решением для графических приложений, оптимизированных для графических процессоров NVIDIA с использованием библиотек NVIDIA, таких как CUDA, CuDNN и NVENC. Они обеспечивают до 8 графических процессоров NVIDIA T4, 96 виртуальных ЦП, сеть со скоростью 100 Гбит/с и 1,8 ТБ локального хранилища SSD на основе NVMe, а также доступны в виде экземпляров без операционной системы.

Преимущества

Повышение производительности и снижение затрат на машинное обучение

Инстансы G4dn оснащены графическими процессорами NVIDIA T4, которые обеспечивают до 40 раз более высокую пропускную способность с низкой задержкой, чем ЦП, поэтому в режиме реального времени можно обслуживать больше запросов. Кроме того, инстансы G4dn оптимизированы для обеспечения рентабельности машинного обучения, что может составлять до 90 % общих операционных расходов на инициативы по машинному обучению.

Экономичное небольшое обучение

Экземпляры G4dn также полезны для небольших или начальных заданий по обучению машинному обучению для тех предприятий или учреждений, которые менее чувствительны к времени обучения. Инстансы G4dn обеспечивают производительность до 65 TFLOP с производительностью FP16 и являются привлекательным решением для небольших учебных заданий.

Высокая производительность для приложений с интенсивным использованием графики

Инстансы G4dn имеют в 1,8 раза более высокую графическую производительность и в 2 раза больше возможностей транскодирования видео по сравнению с инстансами G3 предыдущего поколения. Клиенты могут настроить виртуальные рабочие станции с доступом к рабочим станциям NVIDIA RTX без дополнительных затрат.

Особенности

На базе графических процессоров NVIDIA T4

Графические процессоры NVIDIA T4 ускоряют выполнение разнообразных облачных рабочих нагрузок, включая обучение глубокому обучению, логические выводы и графику. Основанные на новой архитектуре NVIDIA Turing, графические процессоры T4 оснащены высокоточными тензорными ядрами Turing и новыми ядрами RT. Технология Turing Tensor Core с мультиточными вычислениями для машинного обучения обеспечивает революционную производительность от FP32 до FP16 и INT8, а также точность INT4. Он обеспечивает повышение производительности до 9,3 раз по сравнению с ЦП при обучении и до 36 раз при выводе данных.

Высокопроизводительная сеть и хранилище

Экземпляры G4dn предлагают скорость до 100 Гбит/с для приложений, требующих высокой пропускной способности. Инстансы G4dn также поддерживают адаптер Elastic Fabric (EFA), который позволяет клиентам запускать приложения, требующие высокого уровня межузловой связи в масштабе. Эти экземпляры предлагают до 1,8 ТБ хранилища SSD на основе NVMe для приложений, которым требуется быстрый доступ к локально хранящимся данным.

RTX и игровые драйверы

инстансов G4dn предлагают клиентам NVIDIA RTX и игровые драйверы без дополнительной платы. Драйверы RTX можно использовать для предоставления высококачественных виртуальных рабочих станций для широкого спектра рабочих процессов с интенсивным использованием визуальной информации. Игровой драйвер обеспечивает беспрецедентную поддержку графики и вычислений для разработки игр.

инстансов Amazon EC2 G4ad

инстансов G4ad на базе графических процессоров AMD Radeon Pro V520 обеспечивают наилучшее соотношение цены и производительности для приложений с интенсивным использованием графики в облаке. Эти инстансы предлагают на 45 % лучшую цену и производительность по сравнению с инстансами G4dn, которые уже были самыми дешевыми инстансами в облаке, для графических приложений, таких как удаленные графические рабочие станции, потоковая передача игр и рендеринг, которые используют стандартные API-интерфейсы, такие как OpenGL, DirectX и Вулкан. Они обеспечивают до 4 графических процессоров AMD Radeon Pro V520, 64 виртуальных ЦП, сеть 25 Гбит/с и 2,4 ТБ локального хранилища SSD на основе NVMe.

Преимущества

Экземпляры с самой высокой производительностью и самой низкой стоимостью для приложений, интенсивно использующих графику

Экземпляры G4ad — это экземпляры G4ad с самой низкой стоимостью в облаке для приложений, интенсивно использующих графику. Они обеспечивают до 45 % лучшее соотношение цены и производительности, в том числе до 40 % лучшую графическую производительность по сравнению с сопоставимыми экземплярами для графических приложений, таких как удаленные графические рабочие станции, потоковая передача игр и рендеринг, которые используют стандартные API-интерфейсы, такие как OpenGL, DirectX и Vulkan. .

Упрощенное управление виртуальными рабочими станциями с наименьшими затратами в облаке

Экземпляры G4ad позволяют клиентам настраивать виртуальные рабочие станции с высокопроизводительными возможностями моделирования, рендеринга и проектирования за считанные минуты, что позволяет клиентам быстро масштабироваться. Клиенты могут использовать программное обеспечение AMD Radeon Pro для предприятий и высокопроизводительный протокол удаленного отображения NICE DCV с экземплярами G4ad без дополнительных затрат для управления средами своих виртуальных рабочих станций с поддержкой до двух мониторов 4K на каждый GPU.

Надежность в сторонних приложениях

Профессиональное графическое решение AMD включает обширный процесс тестирования и сертификации приложений независимыми поставщиками программного обеспечения (ISV), называемый программой сертификации Day Zero. Это помогает разработчикам использовать новейшие функции программного обеспечения AMD Radeon Pro для предприятий в сочетании с надежностью сертифицированного программного обеспечения в день выпуска драйвера.

На базе графических процессоров AMD Radeon Pro V520

Графические процессоры AMD Radeon Pro V520 обеспечивают ускорение высокой производительности для графики, такой как виртуальные рабочие станции, компьютерные изображения (CGI), потоковая передача игр и создание цифрового контента (DCC). Эти графические процессоры построены на архитектуре AMD RDNA, которая является сверхэффективной, с малой задержкой и высокой пропускной способностью между процессорами и графическими процессорами, необходимой для обеспечения высококачественных рабочих станций и игр. Архитектура RDNA с улучшенным графическим конвейером предназначена для более быстрого рендеринга игр с более высокой производительностью за такт.

Локальное хранилище экземпляров

Экземпляры G4ad предлагают до 2,4 ТБ локального хранилища NVMe для быстрого доступа к данным, что позволяет клиентам эффективно создавать фотореалистичный 3D-контент с высоким разрешением для фильмов, игр и приложений AR/VR.

Графические драйверы профессионального уровня

Экземпляры G4ad предоставляют графические драйверы профессионального уровня без дополнительной платы. Эти драйверы можно использовать для обеспечения наилучших возможностей виртуальной рабочей станции для широкого спектра рабочих процессов с интенсивным использованием визуальной информации, а также непревзойденной поддержки графики и вычислений для разработки игр.

Ubitus — инновационная компания, занимающая лидирующие позиции в разработке технологий облачных игр. Благодаря их платформам пользователи могут наслаждаться игрой уровня AAA на любом устройстве, включая смартфоны, планшеты, игровые приставки, смарт-телевизоры и компьютеры, если они подключены к широкополосной сети.

«Ubitus использовала возможности графического процессора AWS в партнерстве с IO Interactive, чтобы выпустить облачную версию Hitman 3 для высокопортативного игрового устройства. С внедрением инстансов Amazon EC2 G4ad мы смогли разместить до 50 % больше одновременных потоков на инстанс без изменения какого-либо кода, что позволило нам оптимизировать наши расходы. Более низкая стоимость структуры позволяет нам предлагать больше игр, таких как Hitman 3, геймерам по всему миру».

Уэсли Куо, генеральный директор Ubitus.

«Land F/X использует ускорение графического процессора, чтобы помочь профессионалам в области дизайна при максимальной производительности и стоимости. Land F/X использовал инстансы G4dn для своей разработки и с запуском G4ad смог быстро перенести их использование, что привело к повышению производительности при рендеринге на 67% при экономии на 25% по сравнению с их предыдущим использованием графического процессора».

Джеремайя Фармер Генеральный директор/разработчик — Land F/X

Duolingo — это бесплатная платформа для изучения иностранных языков, которая стала самым популярным способом изучения языков онлайн. Ученые Duolingo по изучению языков, инженеры по машинному обучению и эксперты по искусственному интеллекту используют данные более 300 миллионов учащихся, чтобы постоянно повышать эффективность платформы.

«По мере роста наших команд машинного обучения и исследовательских групп мы решили обновить нашу существующую вычислительную инфраструктуру на базе Amazon ECS для поддержки типов инстансов Amazon EC2 P3 и G4 на базе графических процессоров, чтобы лучше масштабировать нашу модель разработки. Нам помогли AMI Amazon, оптимизированные для ECS, для инстансов с графическими процессорами. Мы очень быстро настроили и запустили новый кластер, и мы обнаружили, что инстансы G4 удвоили скорость обучения ML по сравнению с инстансами P2, что привело к экономии средств на 33 %, а инстансы P3 увеличили производительность в четыре раза и обеспечили экономию затрат в 15 раз. %. В целом, инстансы G4 подходят для наших общих случаев использования, поскольку они обеспечивают хороший баланс стоимости и производительности, а инстансы P3 идеально подходят, когда дополнительная скорость имеет решающее значение для конкретной рабочей нагрузки».

Макс Блейз, инженер по эксплуатации персонала — Duolingo

«Blacknut — это ведущая независимая облачная игровая служба, предоставляющая широкой публике возможность «нажми и играй» на любом устройстве из каталога из более чем 500 видеоигр. Чтобы выполнить нашу миссию по обеспечению низкой задержки, быстрой загрузки и плавный игровой процесс, мы должны находиться как можно ближе к игрокам. С инстансами EC2 G4dn мы можем обеспечить нашим игрокам среднее время загрузки 10 секунд или меньше для каждой игры, гарантируя общий положительный игровой опыт. — выход нашего решения на новые рынки менее чем за 2 месяца, и эта оперативность позволила нам каждый месяц с 2020 года развертывать новых глобальных партнеров, включая Telecom Italia, Swisscom, POST, Drei Austria и Ais в Таиланде. 40+ рынков».

Паскаль Манчон, Блэкнат Технический директор

В 2018 году у компании Snap Inc. (Snap), известной своим приложением для обмена сообщениями Snapchat, возникла интригующая новая идея: создать серию анимационных видеороликов с участием каждого пользователя Bitmoji, персонализированного мультяшного аватара, который является визитной карточкой Snapchat. Каждую неделю Bitmoji TV будет выпускать новые эпизоды, состоящие из глупых, профессионально написанных и анимированных видеороликов продолжительностью от 3 до 8 минут, в которых Bitmoji пользователей и их друзей будут звездами, занимаясь всем, от борьбы с зомби до соревнований в условиях низкой гравитации. Лунные олимпийские игры». С инстансами Amazon EC2 G4 компания Snap смогла создать забавный и смелый вид персонализированных развлечений, которые рендерятся достаточно быстро, чтобы миллионы могли одновременно наслаждаться ими, сохраняя при этом низкие затраты на вычислительные ресурсы.

«Используя инстансы Amazon EC2 G4 по сравнению с инстансами Amazon EC2 G3, мы получали 50-процентный прирост при на 10 % большей стоимости».

Брэд Котсополус, инженер-программист, Snap Inc.
Компания

Nearmap была основана в Перте, Австралия, в 2007 году и выросла из небольшого стартапа в лидера в области цифровых изображений. Компания специализируется на создании 2D- и 3D-изображений из аэрофотоснимков ландшафтов, что является ценным ресурсом для самых разных отраслей. Для компании Nearmap влияние перехода на инстансы Amazon EC2 G4 было незамедлительным и значительным: компания смогла обрабатывать в три раза больше данных по той же цене, что и инстансы Amazon EC2 G2, в процессе, который казался легким, а интеграция — бесшовной. с инструментами AWS, которые он уже использовал.

«Наши клиенты полагаются на нас в предоставлении высокоточных 3D-моделей реальности, рассчитанных на основе многоракурсной аэрофотосъемки в обширных зонах покрытия. Мы используем около 870 тысяч ядер графического процессора в день. Раньше мы запускали этот конвейер на инстансах Amazon EC2 G2, но перешли на инстансы Amazon EC2 G4 и сократили наши расходы на 67 %».

Джон Корбетт, директор компании Vision Systems

Прочитать пример из практики »

Untold Studios развернули различные конфигурации виртуальных рабочих станций AWS, включая экземпляры G4, которые оснащены графическими процессорами NVIDIA T4 и технологией RTX и оптимизированы для рабочих процессов VFX и анимации. Благодаря расширенным параметрам экземпляра Untold Studios может более точно сопоставлять типы виртуальных машин с конкретными рабочими нагрузками, что является выгодным как с творческой, так и с экономической точки зрения.

«G4 оказала огромное влияние на то, как мы работаем. Мы можем обновить целый парк рабочих станций одной строкой кода, чтобы художники могли работать быстрее, повышая творческий потенциал во всем, что мы делаем».

Сэм Рид, руководитель отдела технологий, Untold Studios

Подробнее

Рабочие станции были впервые развернуты с экземплярами Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) G3. Но когда стали доступны инстансы Amazon EC2 G4 на базе графических процессоров NVIDIA T4 Tensor Core (последнее поколение графических процессоров NVIDIA) и технологии NVIDIA RTX, новейшей технологии для высокопроизводительного моделирования, рендеринга и проектирования, Hive VFX можно было легко обновить. и быстро.

«Обновление экземпляра G3 до G4 было простым, и за считанные минуты художники получили доступ к новому поколению графических процессоров NVIDIA, которые обеспечивают новейшие достижения в области компьютерной графики и производительности. Производительность рабочей станции, которую мы получаем с инстансами G4, намного выше, чем даже у некоторых крупных студий, и более чем достаточна для наших нужд».

Берни Кимбахер, основатель Hive VFX

Рекламный ролик Doritos Super Bowl 2020 продемонстрировал танец между 75-летним актером Сэмом Эллиоттом и 21-летним рэпером Лил Нас Икс. Соревнование стало возможным благодаря технологии искусственного интеллекта, разработанной стартапом Humen, материнской компанией. позади Суэй. Эта крошечная компания смогла заключить партнерство с мегакомпанией Doritos для кампании Super Bowl и запустить Sway, приложение, которое возглавило чарты в App Store, с помощью Amazon Web Services (AWS). Чтобы взять на себя колоссальную нагрузку по запуску приложения с интенсивным использованием графики во время Суперкубка, Хьюмен использовал инстансы Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) G4 и добился превосходных результатов.

«Благодаря инстансам Amazon EC2 G4 я смог примерно за 6 месяцев сделать Sway способным справляться с масштабами Суперкубка».

Джесси Майерс, инженер — Humen

Прочитать пример »

«Программное обеспечение для визуальных эффектов все больше и больше зависит от мощности графического процессора, и когда оно вам нужно, оно вам действительно нужно, но не каждый день. Как малый бизнес, мы не можем позволить себе купить гоночный автомобиль, чтобы ездить в продуктовый магазин; мы не можем позволить себе что-то купить и не пользоваться этим каждый день. Мы также не можем купить 10 из них для одного проекта с уникальными требованиями. Но с инстансами G4 у нас есть доступ к парку гоночных автомобилей с графическим процессором, которые лучше и быстрее, чем все, что мы могли бы купить, но без накладных расходов на их оплату, когда они нам не нужны. Художники рады получить доступ к гоночным автомобилям, и мы будем рады вернуть их, когда они больше не понадобятся!»

Крис Хилер, президент The Molecule

«В PureWeb мы стремимся предоставить лучшую в мире платформу для потоковой передачи интерактивного контента в режиме реального времени для предприятий. Поэтому, когда Женевский международный автосалон был отменен из-за COVID-19, Volkswagen обратился к нам с инновационным решением, предоставив виртуальный демонстрационный зал, чтобы их клиенты могли адаптироваться к этой отмене.Работая в тесном сотрудничестве с AWS, а также с нашими партнерами-творческими агентствами, мы смогли получить виртуальную копию демонстрационного зала, созданную в Unity Game Engine, работающую на нашей платформе с использованием экземпляров Amazon EC2 G4dn всего за три недели. В результате тысячи пользователей смогли насладиться стендом Volkswagen на автосалоне в Женеве, не выходя из дома. Учитывая временные и технические ограничения проекта, мы уверены, что AWS — единственный поставщик облачных услуг, который мог бы помочь нам выполнить работу и предоставить стабильный, масштабируемый, экономичный и по-настоящему глобальный пользовательский интерфейс».

Крис Джарабек, старший архитектор программного обеспечения, PureWeb

Показать меньше

* Цены указаны для региона AWS Восток США (Северная Вирджиния). Цены на зарезервированные экземпляры на 1 год и 3 года указаны для вариантов оплаты «Частичная предоплата» или «Без предоплаты» для экземпляров без опции частичной предоплаты.

Начните работу с инстансами G4dn

Используя предварительно созданные образы AMI и контейнеры от AWS

С помощью образов AMI или контейнеров глубокого обучения Amazon Deep Learning можно быстро запускать инстансы Amazon EC2 с предустановленными популярными платформами и интерфейсами глубокого обучения, такими как TensorFlow, PyTorch и MXNet для обучения сложных пользовательских моделей ИИ, экспериментов с новыми алгоритмами или изучения новых навыков и методов. Чтобы узнать больше, посетите страницу продукта Amazon Deep Learning AMI или страницу продукта AWS Deep Learning Containers.

Образы AMI для виртуальных рабочих станций NVIDIA RTX поддерживают запуск до четырех дисплеев 4K на каждый графический процессор для приложений визуализации. Образы NVIDIA Gaming AMI отображают видео со скоростью 60 кадров в секунду и поддерживают работу с одним дисплеем 4K для каждого графического процессора.

Создание собственного пользовательского образа AMI с помощью драйверов NVIDIA

Драйверы NVIDIA Data Center обеспечивают наилучшую производительность для высокоинтенсивных вычислительных рабочих нагрузок, которые часто встречаются в глубоком обучении, науке о данных и высокопроизводительных вычислениях.

Драйверы NVIDIA RTX можно использовать для включения программного обеспечения NVIDIA RTX Virtual Workstation. RTX vWS предлагает поддержку до четырех дисплеев 4K на каждый GPU. Драйверы NVIDIA Gaming поддерживают самые передовые в мире видеокарты, игровые решения и игровые технологии. Этот драйвер обеспечивает поддержку одного дисплея 4K для каждого графического процессора.

Чтобы узнать, как установить эти драйверы на свой экземпляр, перейдите по этим ссылкам для Linux и Windows.

Начало работы с экземплярами G4ad

Использование готовых образов AMI от AWS

Программное обеспечение AMD Radeon Pro для предприятий обеспечивает высокопроизводительную графику для виртуальных рабочих станций, потоковой передачи игр, рендеринга и других графических приложений. Чтобы быстро приступить к работе, вы можете использовать предоставленные AWS образы AMI, включающие предустановленное программное обеспечение AMD Radeon Pro для предприятий. Эти образы AMI доступны на торговой площадке AMD Radeon Pro.

Создание собственного образа AMI с помощью драйверов AMD

Программное обеспечение AMD Radeon Pro для предприятий можно использовать для настройки экземпляров с мощной и надежной графикой профессионального уровня. Рабочие станции с этими драйверами могут поддерживать до двух дисплеев 4K.

Чтобы узнать, как установить эти драйверы на свой экземпляр для создания собственного пользовательского образа AMI, перейдите по этим ссылкам для Linux и Windows.

Ресурсы

Блог AWS Compute

Подробный обзор новых инстансов Amazon EC2 G4ad

Читать блог »

Блог AMD

Полное руководство: настройка инстансов Amazon EC2 G4ad

Читать блог »

Блог AMD 9 0015

Amazon EC2 на базе AMD Экземпляры G4ad ускоряют рабочие процессы игрового движка в облаке

Читать блог »

Блог AMD

Доступ к вашим данным и проектам в любом месте с Autodesk® Inventor® и Amazon EC2 Экземпляры G4ad

Читать блог »

Блог AMD

Полное руководство: настройка инстансов Amazon EC2 G4ad

Читать блог »

Зарегистрируйте учетную запись AWS

Учитесь с помощью 10-минутных учебных пособий

Начните разработку с AWS

Начните разработку с помощью пошаговых руководств, которые помогут вам запустить
проект АВС.

Войдите в консоль

Узнайте об AWS

Что такое AWS?
Что такое облачные вычисления?
AWS Инклюзивность, разнообразие и справедливость
Что такое DevOps?
Что такое контейнер?
Что такое озеро данных?
Облачная безопасность AWS
Что нового
Блоги
Пресс-релизы

Ресурсы для AWS

Начало работы
Обучение и сертификация
Библиотека решений AWS
Архитектурный центр
Часто задаваемые вопросы по продуктам и техническим вопросам
Аналитические отчеты
Партнеры AWS

Разработчики на AWS

Центр разработчиков
SDK и инструменты
.NET на AWS
Python на AWS
Java на AWS
PHP на AWS
JavaScript на AWS

Amazon является работодателем с равными возможностями:
Меньшинства / Женщины / Инвалидность / Ветеран / Гендерная идентичность / Сексуальная ориентация / Возраст.

Классификация видеокарт radeon: Список-таблица видеокарт AMD ATI Radeon

Характеристики видеокарты AMD Radeon RX 7900 XTX / Overclockers.ua

Характеристики видеокарты AMD Radeon RX 590 / Overclockers.ua

лучших графических процессоров для машинного обучения для вашего следующего проекта

Содержание

Инстансы Amazon EC2 G4 — Amazon Web Services (AWS)

Самые экономичные в отрасли экземпляры GPU для машинного обучения и приложений, интенсивно использующих графику

инстансов Amazon EC2 G4dn

Преимущества

Повышение производительности и снижение затрат на машинное обучение

Экономичное небольшое обучение

Высокая производительность для приложений с интенсивным использованием графики

Особенности

На базе графических процессоров NVIDIA T4

Высокопроизводительная сеть и хранилище

RTX и игровые драйверы

инстансов Amazon EC2 G4ad

Преимущества

Экземпляры с самой высокой производительностью и самой низкой стоимостью для приложений, интенсивно использующих графику

Упрощенное управление виртуальными рабочими станциями с наименьшими затратами в облаке

Надежность в сторонних приложениях

На базе графических процессоров AMD Radeon Pro V520

Локальное хранилище экземпляров

Графические драйверы профессионального уровня

Начните работу с инстансами G4dn

Используя предварительно созданные образы AMI и контейнеры от AWS

Создание собственного пользовательского образа AMI с помощью драйверов NVIDIA

Начало работы с экземплярами G4ad

Использование готовых образов AMI от AWS

Создание собственного образа AMI с помощью драйверов AMD

Ресурсы

Блог AWS Compute

Блог AMD

Блог AMD 9 0015

Блог AMD

Блог AMD

Узнайте об AWS

Ресурсы для AWS

Разработчики на AWS

Читайте также:

Разгон intel core i5 7500: Обновлены рекорды XTU для Core i5-7400 и Core i5-7500

Киевстар перезвоните мне: Услуга Киевстар «Перезвони мне»

Ноутбук dell или hp: Dell против ноутбуков HP — узнайте, что лучше • TechLila