मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए सर्वश्रेष्ठ जीपीयू

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग सूचना प्रौद्योगिकी की दुनिया में दो सबसे चर्चित विषय हैं। इसमें हम मशीनें सिखाते हैं कृत्रिम होशियारी . हालाँकि कोई भी एकीकृत जीपीयू के साथ बुनियादी मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट बना सकता है, एक बार जब आप तंत्रिका इंजन और छवियों को प्रस्तुत करना शुरू कर देते हैं, तो आपको एक अच्छे जीपीयू की आवश्यकता होती है। इस पोस्ट में हम कुछ देखेंगे मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए सर्वोत्तम जीपीयू .

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए सर्वश्रेष्ठ जीपीयू

यदि आप मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में बेहतर काम करने के लिए कुछ बेहतरीन जीपीयू की तलाश कर रहे हैं, तो यहां बाजार में उपलब्ध कुछ बेहतरीन जीपीयू हैं:

1. एनवीडिया आरटीएक्स 3090 टीआई
2. एएमडी रेडॉन VII
3. निविडा आरटीएक्स 3070
4. ईवीजीए GeForce GTX 1080
5. एनवीडिया आरटीएक्स 3060 टीआई

आइए मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए इन जीपीयू की सेवाओं के बारे में जानें।

1] एनवीडिया आरटीएक्स 3090 टीआई

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आपके लिए पेश है मल्टी-टास्किंग, ऑल-इन-वन जीपीयू, एनवीडिया आरटीएक्स 3090। तो टेन्सर कोर से लेकर रियल-टाइम रे फेसिंग जैसी कुछ अद्भुत सुविधाओं तक, इस जीपीयू में सब कुछ है। 35.6 कंप्यूटिंग प्रदर्शन और 24 जीबी मेमोरी आकार के साथ अनुसंधान और डेटा विज्ञान से संबंधित समस्याओं का समाधान त्वरित हो जाता है।

हालाँकि GPU की कीमत बहुत अधिक है, लेकिन यह अपने उपयोगकर्ताओं को डीप लर्निंग सुपर सैंपलिंग, 4K विज़ुअलाइज़ेशन और रियल-टाइम ट्रेसिंग सुविधाओं की मदद से बेहतर वीडियो अनुभव की गारंटी भी देता है। कुल मिलाकर, भारी परिचालन को आसानी से और कम समय में निष्पादित करने में सक्षम होना NVIDIA RTX 3090 Ti पर एक-एक पैसा खर्च करने लायक है।

2] AMD Radeon VII

यदि आप GPU खोजने का प्रयास कर रहे हैं, विशेष रूप से गहन शिक्षण के लिए, AMD Radeon VII सबसे अच्छा विकल्प है। HBM2-16 GB का मेमोरी आकार उपयोगकर्ताओं की जटिल कार्यभार को संभालने और कठिन कार्यों को सुचारू रूप से संभालने की क्षमताओं का विस्तार करता है।

वेगा आर्किटेक्चर और सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटिंग इंजन की संयुक्त मदद से, आपके एआई-संबंधित सभी काम परेशानी मुक्त और तेज़ हो जाते हैं। जीपीयू में 13.8 टीएफएलओपीएस कंप्यूटिंग प्रदर्शन है जो जोरदार जटिल तंत्रिका नेटवर्क के लिए आवश्यक आवश्यकता को पूरा करता है। AMD Radeon VII में Tensor Cores नहीं हो सकते हैं, लेकिन वे OpenCL और ROCm फ्रेमवर्क का समर्थन करके इस नुकसान की भरपाई करते हैं, जब विभिन्न गहन शिक्षण फ्रेमवर्क और सॉफ़्टवेयर की बात आती है तो उपयोगकर्ताओं को विकल्प चुनने की अनुमति मिलती है।

3] एनवीडिया आरटीएक्स 3070

NVIDIA RTX 3070 डेटा साइंस, डीप लर्निंग और AI-प्रेमी समुदाय में एक जाना पहचाना नाम है। यह GPU कार्यभार को तनाव मुक्त बनाने के लिए कई प्रकार की सुविधाएँ प्रदान करता है जैसे कि 8GB GDDR6 मेमोरी, टेन्सर कोर, इत्यादि।

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कई उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकता होने के कारण, कभी-कभी RTX 3070 GPU के बारे में बात करते समय उपलब्धता की समस्या उत्पन्न हो जाती है। NVIDIA RTX 3090 की तरह, यह मॉडल भी रियल-टाइम रे ट्रेसिंग प्रदान करता है और DLSS को सपोर्ट करता है। क्योंकि RTX 3070 एक मजबूत GPU है, इसलिए गर्मी और उच्च बिजली की खपत की उम्मीद की जा सकती है। इस आसानी से हल होने वाली छोटी सी कमी के अलावा, NVIDIA RTX 3070 अवश्य खरीदना चाहिए।

4] ईवीजीए GeForce GTX 1080

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अगले GPU पर आगे बढ़ते हुए, EVGA GeForce 1080 8GB GDDR5X मेमोरी साइज़ प्रदान करता है, जो आपको बिना किसी परेशानी के काम को सुचारू रूप से करने के लिए पर्याप्त मेमोरी देता है। यह NVIDIA पास्कल आर्किटेक्चर पर काम करता है और AAA गेम्स का भरपूर आनंद लेने के लिए अत्याधुनिक दृश्य प्रदान करता है। EVGA GeForce GTX 1080′ आभासी वास्तविकता को अनुकूलित करने के लिए NVIDIA VRWorks का भी उपयोग करता है।

5] एनवीडिया आरटीएक्स 3060 टीआई

NVIDIA RTX 3060 Ti वर्तमान में बाज़ार में उपलब्ध सर्वोत्तम बजट-अनुकूल GPU में से एक है। यह GPU 8GB GDDR6 मेमोरी साइज, 4964 CUDA कोर के साथ आता है जो एक लचीला विकल्प प्रदान करता है। किसी भी अन्य NVIDIA GPU की तरह, आपके पास Tesnore Cores भी होगा, जो उत्कृष्ट त्वरण क्षमताएं प्रदान करता है।

NVIDIA RTX 3060 की सीमाओं में से एक यह है कि इसमें बाजार में कुछ प्रमुख जीपीयू जितना उच्च पावर स्केल नहीं है। हालाँकि, बजट-अनुकूल रेंज में आने वाले कई अन्य लाभों की तुलना में यह एकमात्र कमी है।

इतना ही!

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क्या GPU मशीन लर्निंग के लिए अच्छा है?

समानांतर गणनाओं को बेहतर ढंग से संभालने की क्षमता जीपीयू को मशीन लर्निंग के लिए अत्यधिक फायदेमंद बनाती है। हालाँकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी मशीन लर्निंग कार्यों के लिए GPU की आवश्यकता नहीं होती है, और हार्डवेयर का चुनाव प्रोजेक्ट की विशिष्ट आवश्यकताओं और पैमाने पर निर्भर करता है। और इसलिए हमने कुछ सर्वश्रेष्ठ सूचीबद्ध किए हैं जो आप मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट के लिए प्राप्त कर सकते हैं।

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क्या RTX 3050 गहन शिक्षण के लिए पर्याप्त है?

यह काफी हद तक व्यक्ति की जरूरतों पर निर्भर करता है, इसलिए यदि उपयोगकर्ताओं को छोटे से मध्यम आकार के गहन शिक्षण परियोजनाओं की आवश्यकता है, तो आरटीएक्स 3050 पर्याप्त है, इसमें टेन्सर कोर, पर्याप्त वीआरएएम है, और टेसनोर जैसे कुछ प्रसिद्ध गहन शिक्षण ढांचे का समर्थन करता है। फ्लो और पायटेक। यह अन्य हाई-एंड जीपीयू विकल्पों के बराबर नहीं हो सकता है, लेकिन फिर भी यह जांचने लायक है।

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