Таблица видеокарт по производительности 2018: Рейтинг видеокарт 2018, самые производительные (Тест + Таблица)

Содержание

Прогнозируемые даты выхода RTX 4070 и RTX 4060 Ti на основе статистики предыдущих поколений

Этот материал написан посетителем сайта, и за него начислено вознаграждение.

Анализ доступной статистической информации

Новые видеокарты от NVIDIA поколения RTX серии 40хх выходят с задержкой. Потребители более не могут точно спланировать наиболее финансово удобное время для обновления конфигурации своих ПК. Данная неопределенность может привести к незапланированным и неоправданным тратам.

Изображение 1 – Промо-материал видеокарты поколения RTX с официального сайта NVIDIA¹

рекомендации

Для того, чтобы внести хоть толику ясности о дате выхода и возможной мощности видеокарт новой серии RTX 40xx, был выполнен анализ следующей информации: дата выхода видеокарт предыдущего поколения, их стоимость и прирост производительности относительно одноименных продуктов прошлого поколения (таблица 1).

Таблица 1 – Сводная статистика о датах выхода, рекомендованной стоимости и приросте производительности видеокарт* серии RTX.

RTX хх60 серии
Модель видеокарты	Дата выхода	Рекомендуемая цена	Прирост производительности относительно предыдущей модели
RTX 2060	15.01.2019	350$	43%**
RTX 3060	12.01.2021	330$	12%
RTX 4060	—	—	—
RTX хх70 серии
Модель видеокарты	Дата выхода	Рекомендуемая цена	Прирост производительности относительно предыдущей модели
RTX 2070	20.09.2018	279$	25%**
RTX 3070	29. 10.2020	379$	23%
RTX 4070	—	—	—
RTX хх70 Ti серии
RTX 3070 Ti	31.05.2021	599$	—
RTX 4070 Ti	05.01.2023	799$	52%
RTX хх80 серии
Модель видеокарты	Дата выхода	Рекомендуемая цена	Прирост производительности относительно предыдущей модели
RTX 2080	20.09.2018	699$	17%**
RTX 3080	17.09.2020	700$	23%
RTX 4080	16. 10.2022	899$	55%

Как можно заметить, RTX 4080 вышла спустя 2-а года, после выхода RTX 3080, которая выходила спустя 2-а года после выпуска RTX 2080. Но, если в прошлый раз сначала на рынке появилась RTX 3070, а потом уже RTX 3070 Ti, то в случае с новой серией сначала вышла RTX 4070 Ti, а RTX 4070 до сих не обзавелась точной датой выхода. Это наталкивает на мысль, что последовательность выхода новых карт будет выглядеть следующим образом: RTX 4070 Ti -> RTX 4070 -> RTX 3060 Ti -> RTX 3060. Подобный маркетинговый ход определенно оказывает влияние на изменения в датах выхода новых видеокарт.

С чем связана задержка?

Основная причина – переизбыток видеокарт предыдущего поколения. Интерес ретейлеров к новой продукции напрямую зависит от рентабельности реализации предыдущих товаров данного типа. В текущих условиях, сокращения объёмов майнинга и увеличения товарооборота подержанных видеокарт, у крупных магазинов возникают опасения о неспособности к реализации видеокарт новых серий в тех количествах, которыми продавались предыдущие карты RTX 2060 или RTX 3060.

Ещё одна проблема связана с желанием потребителей получить больший прирост к производительности за меньшее количество потраченных средств. Данный тезис несёт в себе возможное решение для повышения готовности покупателей приобрести видеокарту из новой линейки, а именно – нужно значительно увеличить её мощность относительно предыдущего поколения. Например, в таблице 2 приведена статистика прироста производительности уже выпущенных видеокарт серии RTX 40xx.

Таблица 2 – Прирост производительности видеокарт новой серии RTX 40xx

Прирост производительности
	RTX 4070Ti относительно RTX 3070Ti	52%
	RTX 4080 относительно RTX 3080	55%
	RTX 4090 относительно RTX 3090	76%

Новая серия видеокарт от NVIDIA превосходит предыдущее поколение по производительности более чем на 50%. Для сохранения такой тенденции компании требуется дополнительное время для настройки мощности новой видеокарты, относительно предыдущего поколения и её более мощных братьев, таким образом, чтобы сохранить спрос на другие модели, но и предоставить покупателям достаточный стимул к приобретению нового оборудования.

NVIDIA, как и любая другая крупная компания, хочет получить максимально возможную прибыль от реализации своей продукции, а потому будет откладывать релиз RTX 4060 до тех пор, пока общий объём планируемой закупки со стороны ретейлеров не достигнет значения, предусмотренного текущей стратегией компании.

Когда ждать новые RTX 4070, RTX 4060 Ti и RTX 4060

Делая выводы из вышесказанного, можно не ждать RTX 4060 раньше, чем RTX 4070. Если называть более точные даты, то можно предположить, что RTX 4070 выйдет в 20-х числах марта 2023 года. Таким образом, RTX 4060 может не появится на рынке до 2024 года, но RTX 4060 Ti просто обязана появиться в розничных магазинах до ноября текущего года. При этом, мощность всей линейки RTX 40xx будет превосходить предыдущее поколение более чем на 50% (то есть, RTX 4060 будет на 50% мощнее RTX 3060, как минимум). Более подробно прогноз представлен в таблице 3.

Таблица — 3 прогнозируемые дата выхода, прирост производительности и стоимость новых видеокарт серии RTX 40xx

Видеокарта	Прогнозируемая дата выхода	Прогнозируемый прирост производительности относительно прошлого поколения	Прогнозируемая цена
RTX 4060	Январь 2024	От 50%	499$
RTX 4060Ti	Ноябрь 2023		599$
RTX 4070	Март 2023		699$

Однако, резкий рост спроса на видеокарты и следующая за этим бурная ликвидация видеокарт может сдвинуть прогнозируемые сроки в лучшую сторону.

* — информация о приросте производительности взята с сайта https://gpu.userbenchmark.com/

** — прирост относительно поколения GTX серии 10хх. Производительность RTX 2060 сравнивалась с таковой у GTX 1060 6GB

Источники: 1 — NVIDIA

Этот материал написан посетителем сайта, и за него начислено вознаграждение.

Майнинг (англ. mining – добыча полезных ископаемых) – метод получения криптовалюты, в частности, биткойнов. Добыча биткоинов – конкурентоспособный метод майнинга, и чем больше пользователей изучает этот вопрос, тем сложнее становится майнить новичкам.

Прежде чем начать майнить необходимо обзавестись необходимым оборудованием для добычи криптовалюты. Для успешного майнинга необходима ферма. Основой фермы является видеокарта. Чем она мощнее, тем выше продуктивность добычи.

Увеличение стоимости биткоина повлияло на рост пользователей в сети. С нагрузкой на систему не смогли справиться ни процессоры, ни дополнительные жесткие диски. Тогда, стали использоваться видеокарты, выдающие до 20 раз выше мощность обычного процессора.

Также, необходимо высокоскоростное интернет-соединение с хорошим пингом, чтобы скорость обработки запросов была выше. Системный блок должен обладать необходимой мощностью. Материнская плата и жесткий диск подбираются под видеокарту.

Нужен надежный блок питания. Далее, выбираете пул — веб-сервер, распределяющий вычислительную мощность между пользователями. Пул позволяет повысить шансы на успешную добычу криптовалюты. В заключение, выбираете криптовалюту и устанавливаете необходимые программы для майнинга.

Самым современным способом добычи криптовалюты является ASIC – облачный майнинг с функцией вычисления хешей, используемый для биткоинов. Производительность и энергоэффективность ASIC выше, но оборудование стоит дорого, поэтому на просторах СНГ популярно используются фермы на видеокартах.

Для повышения продуктивности фермы, необходимо сразу установить хорошую вентиляцию, чтобы предотвратить перегрев системы. Чтобы повысить ее эффективность, лучше установить несколько видеокарт, тогда обработка команд и алгоритмов будет занимать меньше времени.

Они окупаются быстрее, чем ASIC, а расход на электроэнергию – ниже, поэтому этот способ майнинга практичнее.Для повышения производительности и скорости вычисления фермы можно использовать несколько видеокарт, сопряженных между собой, что позволит быстрее вычислять алгоритмы криптовалюты и сделать добычу прибыльнее.

Enscape использует трассировку лучей для рендеринга в реальном времени, и почти все вычисления, которые выполняет Enscape, выполняются на графической карте (GPU). По этой причине ваш компьютер должен как минимум соответствовать минимальным рекомендуемым системным требованиям, изложенным ниже.

Enscape – это , а не , который предоставляется в качестве подключаемого модуля для Revit LT , поскольку Revit позволяет добавлять сторонние подключаемые модули только в полной версии. программного обеспечения. Это ограничение, установленное Autodesk.

В Windows подключаемый модуль Enscape будет установлен для всех вышеперечисленных хост-приложений по умолчанию, если иное не указано пользователем в процессе установки. Это означает, что вам не требуется специальный установщик для каждого отдельного хост-приложения, и вы можете указать, для каких CAD или CAD вы хотите установить Enscape во время процедуры установки.

Enscape выполняет рендеринг с использованием вашей графической карты (GPU), но GPU должен иметь выделенную VRAM, а не общую VRAM, как в чипах Intel Integrated Graphics. Если ЦП и ОЗУ вашей системы способны, например, обрабатывать Revit, и у вас есть способный графический процессор, Enscape должен работать. Хороший процессор может ускорить загрузку Enscape. Системные требования для запуска Enscape, а также для отдельных исполняемых файлов, которые можно экспортировать из Enscape, идентичны.

Также рекомендуется, чтобы ваше интернет-соединение было быстрым и стабильным, а также чтобы вы использовали прямое кабельное соединение и по возможности избегали использования соединения Wi-Fi, так как это может замедлить время загрузки библиотеки активов.

Примечание. Производительность рендеринга в реальном времени зависит от размера проекта, поэтому в следующей таблице приведены минимальные характеристики графического процессора, которые мы рекомендуем для тех случаев, когда регулярно выполняются крупные проекты CAD/BIM. Там, где указан VR, тактовая частота графического процессора (процессора) имеет большее значение, чем объем видеопамяти, хотя вы всегда должны стараться использовать графический процессор с максимально возможным объемом видеопамяти.

90 102 Выделенный графический процессор NVIDIA или AMD с 4 ГБ видеопамяти поддерживает Vulkan 1.1
NVIDIA GeForce GTX серии 900/серии Quadro M и новее
AMD Radeon серии RX 400/эквивалент серии Radeon Pro и новее
последние доступные драйверы или, по крайней мере, наши рекомендуемые драйверы

ОС Windows	Минимальные требования	Рекомендуемые требования	Требования к виртуальной реальности
Операционная система 900 54	Windows 10 или более поздней версии Возможно, Enscape также будет работать там, где установлена Windows 10. некоторые компьютеры Mac с процессором Intel через Bootcamp	Windows 10 или выше Enscape, возможно, также будет работать там, где Windows 10 установлена на некоторых компьютерах с процессором Intel через Bootcamp	Windows 10 или более поздней версии Возможно, Enscape также будет работать там, где Windows 10 установлена на некоторых компьютерах Intel Mac через Bootcamp
Видеокарта	NVIDIA GeForce RTX 2070 / Quadro RTX 4000 или эквивалент AMD (например, Radeon RX 5700 XT) 900 53 последних доступных драйвера или не ниже наши рекомендуемые драйверы	NVIDIA GeForce RTX 3070 / Quadro RTX 5000 или эквивалентный графический процессор AMD (например, Radeon RX 6700 XT) последние доступные драйверы или, по крайней мере, наши рекомендуемые драйверы
VRAM	4GB VRAM	6GB VRAM	8GB VRAM
VR-гарнитуры			Windows Mixed Reality Devices HTC Vive и HTC Vive Pro Oculus Rift и Rift S См. требования к оборудованию в нашем руководстве по гарнитуре виртуальной реальности
Дополнительные требования к программному обеспечению	Программа установки Enscape проверит наличие дополнительного программного обеспечения, необходимого для запуска Enscape. Если этого программного обеспечения нет, установщик предложит вам загрузить и установить то, чего не хватает в вашей системе. Для развертывания Enscape через командную строку, вот список необходимого программного обеспечения: .NET Framework 4.5.2 или выше (уже установлен для Windows 10) Visual C++ 2015–2019 Распространяемый компонент Vulkan Runtime
Неподдерживаемое оборудование	Мобильный графический процессор Radeon 6000 Встроенный графический процессор Intel 9004 1 SLI Примечание. вы все равно можете получить прирост производительности при использовании режима SLI AFR, который параметр, который можно выбрать в свойствах драйвера NVIDIA. В случаях, когда у вас несколько графических процессоров, Enscape будет использовать только один из них. Только док-станции, поддерживающие ускоренную графику, будут работать с Enscape.
Известные проблемы:	При использовании Revit существуют известные конфликты с двумя другими подключаемыми модулями Revit: Colorizer и Techviz. Чтобы избежать несовместимости, удалите их перед использованием Enscape. DLSS не поддерживается линейкой продуктов NVIDIA GTX 1660, и хотя карты GTX 1660 могут работать с функциями RTX, вы, вероятно, столкнетесь со многими проблемами производительности. В этом случае мы настоятельно рекомендуем отключить RTX для этих графических процессоров.

Enscape должен работать, если ваш графический процессор поддерживает минимальные рекомендуемые драйверы, перечисленные ниже. Хотя мы всегда советуем вам использовать последние доступные драйверы для вашего графического процессора, иногда последние доступные драйверы графического процессора могут вызывать непредвиденные проблемы, и в таком случае мы настоятельно рекомендуем вам вернуться к драйверам, перечисленным здесь:

*В рамках наши публикации на нашем веб-сайте, мы можем попросить вас оставить отзыв о соответствующей публикации. Здесь требуется только ввод ваших отзывов. Предоставление дополнительных данных, таких как адрес электронной почты, не является обязательным. Если вы предоставите дополнительные данные, такие как адрес электронной почты, мы будем использовать его, чтобы задать вам вопросы об обратной связи, если это необходимо, и, таким образом, еще более улучшить наши услуги. Правовой основой для обработки данных является ваше согласие (статья 6, пункт 1, пункт 1, буква a Общего регламента по защите данных). Предоставление согласия является добровольным и дается при предоставлении дополнительного адреса электронной почты, которое может быть отозвано в любое время в будущем. Ваши данные будут удалены, когда обработка больше не нужна для достижения цели, но не позднее, чем при отзыве вашего согласия.

Традиционно этап обучения конвейера глубокого обучения занимает больше всего времени. Это не только трудоемкий процесс, но и дорогостоящий. Наиболее ценной частью конвейера глубокого обучения является человеческий фактор: специалисты по данным часто часами или днями ждут завершения обучения, что снижает их производительность и время, необходимое для вывода новых моделей на рынок.

Чтобы значительно сократить время обучения, вы можете использовать графические процессоры для глубокого обучения, которые позволяют выполнять вычислительные операции ИИ параллельно. При оценке графических процессоров необходимо учитывать возможность соединения нескольких графических процессоров, доступное вспомогательное программное обеспечение, лицензирование, параллелизм данных, использование памяти и производительность графического процессора.

Самая продолжительная и ресурсоемкая фаза большинства реализаций глубокого обучения — фаза обучения. Эта фаза может быть выполнена за разумное количество времени для моделей с меньшим количеством параметров, но по мере увеличения вашего числа увеличивается и время обучения. Это имеет двойную стоимость; ваши ресурсы заняты дольше, и ваша команда остается ждать, тратя драгоценное время.

Графические процессоры (GPU) могут снизить эти затраты, позволяя быстро и эффективно запускать модели с огромным количеством параметров. Это связано с тем, что графические процессоры позволяют распараллеливать задачи обучения, распределяя задачи по кластерам процессоров и одновременно выполняя вычислительные операции. Графические процессоры

также оптимизированы для выполнения целевых задач, выполняя вычисления быстрее, чем неспециализированное оборудование. Эти процессоры позволяют быстрее выполнять одни и те же задачи и освобождать ЦП для других задач. Это устраняет узкие места, создаваемые ограничениями вычислительных ресурсов.

Выбор графических процессоров для вашей реализации имеет значительные последствия для бюджета и производительности. Вам необходимо выбрать графические процессоры, которые могут поддерживать ваш проект в долгосрочной перспективе и иметь возможность масштабирования за счет интеграции и кластеризации. Для крупномасштабных проектов это означает выбор графических процессоров производственного уровня или центров обработки данных.

При выборе графического процессора необходимо учитывать, какие блоки могут быть соединены между собой. Взаимосвязь графических процессоров напрямую связана с масштабируемостью вашей реализации и возможностью использования нескольких графических процессоров и стратегий распределенного обучения.

Как правило, потребительские графические процессоры не поддерживают взаимосвязь (NVlink для межсоединений графических процессоров внутри сервера и Infiniband/RoCE для связывания графических процессоров между серверами), и NVIDIA удалила межсоединения на графических процессорах ниже RTX 2080.

Графические процессоры NVIDIA поддерживаются лучше всего с точки зрения библиотек машинного обучения и интеграции с распространенными платформами, такими как PyTorch или TensorFlow. Набор инструментов NVIDIA CUDA включает в себя библиотеки с ускорением на GPU, компилятор и среду выполнения C и C++, а также средства оптимизации и отладки. Это позволяет вам сразу приступить к работе, не беспокоясь о создании пользовательских интеграций.

Другим фактором, который следует учитывать, является руководство NVIDIA по использованию определенных чипов в центрах обработки данных. После обновления лицензии в 2018 году могут быть ограничения на использование программного обеспечения CUDA с потребительскими графическими процессорами в центре обработки данных. Это может потребовать от организаций перехода на графические процессоры производственного уровня.

Исходя из нашего опыта помощи организациям в оптимизации крупномасштабных рабочих нагрузок глубокого обучения, ниже приведены три ключевых фактора, которые следует учитывать при масштабировании алгоритма на нескольких графических процессорах.

Параллелизм данных — Подумайте, сколько данных нужно обработать вашим алгоритмам. Если наборы данных будут большими, инвестируйте в графические процессоры, способные эффективно выполнять обучение с несколькими графическими процессорами. Для очень больших наборов данных убедитесь, что серверы могут очень быстро взаимодействовать друг с другом и с компонентами хранилища, используя такие технологии, как Infiniband/RoCE, чтобы обеспечить эффективное распределенное обучение.
Использование памяти — Собираетесь ли вы иметь дело с большими входными данными для модели? Например, модели, обрабатывающие медицинские изображения или длинные видеоролики, имеют очень большие обучающие наборы, поэтому вам следует инвестировать в графические процессоры с относительно большим объемом памяти. Напротив, табличные данные, такие как ввод текста для моделей НЛП, обычно имеют небольшой размер, и вы можете обойтись меньшим объемом памяти графического процессора.
Производительность графического процессора — Подумайте, собираетесь ли вы использовать графические процессоры для отладки и разработки. В этом случае вам не понадобятся самые мощные графические процессоры. Для настройки моделей в длительных прогонах вам нужны мощные графические процессоры, чтобы ускорить время обучения, чтобы избежать часов или дней ожидания запуска моделей.

Хотя потребительские графические процессоры не подходят для крупномасштабных проектов глубокого обучения, эти процессоры могут стать хорошей отправной точкой для глубокого обучения. Потребительские графические процессоры также могут быть более дешевым дополнением для менее сложных задач, таких как планирование моделей или низкоуровневое тестирование. Однако по мере масштабирования вы захотите рассмотреть возможность использования графических процессоров уровня центра обработки данных и высокопроизводительных систем глубокого обучения, таких как серия NVIDIA DGX (подробнее см. в следующих разделах).

В частности, было показано, что Titan V обеспечивает производительность, аналогичную графическим процессорам уровня центра обработки данных, когда речь идет о Word RNN. Кроме того, его производительность для CNN лишь немного ниже вариантов более высокого уровня. Titan RTX и RTX 2080 Ti не сильно отстают.

Стандартная версия обеспечивает 12 ГБ памяти, производительность 110 терафлопс, 4,5 МБ кэш-памяти второго уровня и 3072-битную шину памяти. Версия CEO обеспечивает 32 ГБ памяти и производительность 125 терафлопс, 6 МБ кэш-памяти и 4096-битную шину памяти. В последнем выпуске также используются те же стеки памяти 8-Hi HBM2, что и в устройствах Tesla на 32 ГБ.

Titan RTX — это графический процессор для ПК на базе архитектуры графического процессора NVIDIA Turing, предназначенный для творческих задач и задач машинного обучения. Он включает технологии Tensor Core и RT Core, обеспечивающие трассировку лучей и ускоренный ИИ.

GeForce RTX 2080 Ti — это графический процессор для ПК, разработанный для энтузиастов. Он основан на графическом процессоре TU102. Каждая GeForce RTX 2080 Ti имеет 11 ГБ памяти, 352-битную шину памяти, 6 МБ кэш-памяти и производительность примерно 120 терафлопс.

A100 — это графический процессор с тензорными ядрами, который включает в себя технологию многоэкземплярного графического процессора (MIG). Он был разработан для машинного обучения, анализа данных и высокопроизводительных вычислений.

Tesla A100 предназначена для масштабирования до тысяч единиц и может быть разделена на семь экземпляров графического процессора для рабочей нагрузки любого размера. Каждый Tesla A100 обеспечивает производительность до 624 терафлопс, 40 ГБ памяти, пропускную способность памяти 1555 ГБ и межсоединения 600 ГБ/с.

NVIDIA Tesla V100 — это графический процессор с тензорными ядрами, разработанный для машинного обучения, глубокого обучения и высокопроизводительных вычислений (HPC). Он основан на технологии NVIDIA Volta, которая поддерживает технологию тензорного ядра, предназначенную для ускорения обычных тензорных операций в глубоком обучении. Каждый Tesla V100 обеспечивает производительность 149 терафлопс, до 32 ГБ памяти и 4096-битную шину памяти.

Tesla P100 — это графический процессор на базе архитектуры NVIDIA Pascal, предназначенный для машинного обучения и высокопроизводительных вычислений. Каждый P100 обеспечивает производительность до 21 терафлопс, 16 ГБ памяти и 4096-битную шину памяти.

Tesla K80 — это графический процессор на базе архитектуры NVIDIA Kepler, предназначенный для ускорения научных вычислений и анализа данных. Он включает 4992 ядра NVIDIA CUDA и технологию GPU Boost™. Каждый K80 обеспечивает производительность до 8,73 терафлопс, 24 ГБ памяти GDDR5 и пропускную способность памяти 480 ГБ.

Блоки тензорной обработки Google (TPU) немного отличаются. TPU — это микросхемы или облачные специализированные интегральные схемы (ASIC) для глубокого обучения. Эти модули специально разработаны для использования с TensorFlow и доступны только на Google Cloud Platform.

Каждый TPU может обеспечить производительность до 420 терафлопс и 128 ГБ памяти с высокой пропускной способностью (HBM). Также доступны версии pod, которые могут обеспечить производительность более 100 петафлопс, 32 ТБ HBM и двухмерную тороидальную ячеистую сеть.

Системы NVIDIA DGX представляют собой полностековые решения, разработанные для машинного обучения корпоративного уровня. Эти системы основаны на программном стеке, оптимизированном для ИИ, многоузловой масштабируемости и поддержки корпоративного уровня.

Вы можете реализовать стек DGX в контейнерах или на «голом железе». Эта технология предназначена для работы по принципу plug-n-play и полностью интегрирована с библиотеками глубокого обучения и программными решениями NVIDIA. DGX доступен для рабочих станций, серверов или модулей серверного класса. Ниже представлены параметры сервера.

DGX-1 — это сервер с графическим процессором, основанный на операционной системе Ubuntu Linux Host. Он интегрируется с решениями Red Hat и включает в себя обучающее приложение для глубокого обучения DIGITS, SDK NVIDIA для глубокого обучения, набор инструментов CUDA и утилиту Docker Engine для графического процессора NVIDIA.

DGX A100 разработан как универсальная система для рабочих нагрузок машинного обучения, включая аналитику, обучение и логические выводы . Он полностью оптимизирован для CUDA-X. DGX A100 можно объединять с другими устройствами A100 для создания массивных кластеров ИИ, включая NVIDIA DGX SuperPOD.

К сожалению, простого ответа нет. Выбор лучшего графического процессора для вашего проекта будет зависеть от зрелости вашей операции ИИ, масштаба, в котором вы работаете, а также от конкретных алгоритмов и моделей, с которыми вы работаете. В предыдущих разделах мы предоставили множество соображений, которые могут помочь вам выбрать графический процессор или набор графических процессоров, которые лучше всего подходят для ваших нужд.

Run:AI автоматизирует управление ресурсами и оркестровку рабочей нагрузки для инфраструктуры машинного обучения. С помощью Run:AI вы можете автоматически запускать столько экспериментов с интенсивными вычислениями, сколько необходимо.

В сегодняшней высококонкурентной экономике предприятия обращаются к искусственному интеллекту в целом и машинному обучению и глубокому обучению в частности, чтобы преобразовать большие данные в полезную информацию, которая может помочь им лучше обращаться к своей целевой аудитории, улучшать свои процессы принятия решений, и оптимизировать свои цепочки поставок и производственные процессы, и это лишь некоторые из множества возможных вариантов использования. Однако, чтобы оставаться на шаг впереди и в полной мере использовать ML, компании должны стратегически использовать MLOps.

Таблица видеокарт по производительности 2018: Рейтинг видеокарт 2018, самые производительные (Тест + Таблица)

Прогнозируемые даты выхода RTX 4070 и RTX 4060 Ti на основе статистики предыдущих поколений

Анализ доступной статистической информации

С чем связана задержка?

Когда ждать новые RTX 4070, RTX 4060 Ti и RTX 4060

Видеокарты для майнинга 2018 — обзор и таблица

Что нужно, чтобы начать майнить на видеокартах

Плюсы/минусы майнинга на видеокарте

ТОП видеокарт для майнинга 2018

Системные требования — Windows — Enscape

Обзор

Необходимое ПО CAD/BIM

Системные требования

Рекомендуемые графические драйверы

Системная поддержка

Вам нужна помощь с Enscape? Пожалуйста, свяжитесь с нашей технической поддержкой здесь

Лучший графический процессор для глубокого обучения: Рекомендации для крупномасштабного ИИ

Лучший графический процессор для глубокого обучения

Почему графические процессоры важны для глубокого обучения?

Как выбрать лучший графический процессор для глубокого обучения?

Факторы GPU, которые следует учитывать

3 Факторы алгоритма, влияющие на использование графического процессора

Использование потребительских графических процессоров для глубокого обучения

Лучшие графические процессоры для глубокого обучения для крупномасштабных проектов и центров обработки данных

NVIDIA DGX для глубокого обучения в масштабе

Какой графический процессор лучше всего подходит для глубокого обучения?

Автоматизированное управление GPU для глубокого обучения с помощью Run:ai

См. наши дополнительные руководства по ключевым темам инфраструктуры искусственного интеллекта

MLOps

Читайте также:

Клавиатура настройка: Как настроить клавиатуру на телефоне с Андроид

Мощный ноутбук hp: Лучшие ноутбуки HP 2022 года | ТОП-10

Лучший домашний ноутбук 2018: Лучшие ноутбуки 2018 года: 15 моделей для любых целей