5 Mejores GPU para Deep Learning (Reviewed)

5 Mejores GPU para Deep Learning [Reviewed]

Mejores GPU para El Aprendizaje Profundo

¿Está buscando el mejor GPU para el aprendizaje profundo? , si Sí, entonces estás en el lugar correcto. Hemos revisado la 5 mejor GPU para Deep Learning para ti.

Para el aprendizaje profundo o el aprendizaje automático, es muy importante tener un sistema informático de gama alta. Los PC de gama alta permiten que uno adquiera experiencia práctica rápidamente. Esta experiencia práctica es la clave para ser la experiencia que le permite aplicar el aprendizaje profundo a nuevos problemas. Una GPU con alta velocidad de procesamiento puede acelerar el proceso.

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Usted no tiene que comprar las piezas más caras de PC y PC. Pero Deep Learning se puede hacer con un buen ordenador con especificaciones muy altas es un requisito imprescindible porque en DL tienes que tratar y manejar una gran cantidad de datos.

Seguramente, que hay un montón de características que usted debe estar buscando antes de comprar una nueva GPU y para ahorrar su tiempo hemos escrito blog que enumera la mejor GPU para el aprendizaje profundo.

5 Mejores GPU para Deep Learning [Reviewed]

¿Qué es la GPU?

Al igual que la placa base, una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) es una placa de circuito que incluye un procesador y RAM. El circuito también tiene un chip BIOS de entrada y salida, que es la fuente principal de la configuración del ordenador, el chip almacena la configuración de la tarjeta. En el momento del inicio, la GPU realiza un diagnóstico en la memoria.

No es muy diferente entre CPU y GPU. La GPU está diseñada específicamente para resolver y manejar cálculos geométricos y matemáticos complejos que son necesarios para la representación de gráficos. GPU produce imágenes y que las imágenes necesitan ser almacenadas en algún lugar y para este propósito se utiliza la RAM de la tarjeta, cada parte de la imagen, cada color, cada píxel y su ubicación se almacena en la pantalla.

Diferentes tarjetas gráficas de diferentes empresas cuentan con diferentes técnicas para ayudar a la GPU a permitir cambios en los colores, patrones, sombreado y texturas. Algunas de las GPU más rápidas tienen más transistores en comparación con el promedio de CPU. Esta es la razón por la que las GPU producen más calor y debido a que producen mucho calor, se colocan debajo del ventilador o un disipador de calor.

Gracias a su potencia de procesamiento rápido, utiliza un lenguaje especial mediante el cual analiza o datos de usuario. ATI y Nvidia son las dos principales empresas que han estado durante mucho tiempo porque producen GPU de gama alta en el mercado. Hay dos filtros utilizados para mejorar la calidad de la imagen.

Antialiasing de escena completa (FSAA): esto ayuda a suavizar los bordes de cualquier objeto 3D.

Filtrado anisotrópico (AF): esto ayuda a hacer que la imagen sea más nítida.

El Ram también funciona como búfer Frame, que contiene las imágenes hasta que se muestran. La RAM de vídeo funciona a muy alta velocidad, y la RAM de vídeo es de doble puerto, lo que significa que el sistema puede leer y escribir los datos al mismo tiempo. El Ram está conectado al convertidor digital a analógico (DAV), que convierte la imagen en señales analógicas que hacen que la imagen sea utilizable para un monitor. También se llaman RAMDAC. Algunas GPU tienen más de un RAMDAC que mejoran el rendimiento. Múltiples RAMDAV pueden soportar más de un monitor.

Aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una técnica para enseñar a la ordenadora qué y cómo hacer lo que es natural para las personas. Podemos detectar fácilmente técnicas de aprendizaje profundo en nuestros productos de la vida diaria como el control por voz en varios dispositivos como televisores, teléfonos, tabletas y altavoces Bluetooth.

Deep Learning recibió mucha atención últimamente. ¿por qué? La razón detrás de su repentina atención es que puedes hacer lo que antes no era posible. Hoy en día, Aquel que tiene experiencia en el aprendizaje profundo puede lograr los resultados que sus antepasados alguna vez soñaron.

En Deep Learning, se hace un modelo informático para realizar tareas leyendo las imágenes, texto o sonidos. La ayuda del aprendizaje profundo puede lograr una precisión de vanguardia que está por encima del rendimiento humano.

Estos modelos de equipos se entrenan bajo datos etiquetados y arquitecturas neutrales con muchas capas. Aprenda con el ejemplo: un módulo de vehículo sin conductor está diseñado para operar y reconocer la señal de parada, y reconocer entre una farola y un peatón.

Vamos a sumergirnos.

Mejor GPU para deep Learning

NVidia GeForce GTX 1660Ti -(Mejor tarjeta gráfica para el aprendizaje profundo)

Aprendizaje profundo con GPU
NVidia GeForce GTX 1660Ti Revisión

Es difícil superar nVidia GeForce GTX 1660Ti, ya que es una GPU de presupuesto, pero no subestima su poder. A diferencia de otras tarjetas gráficas que ni siquiera pueden jugar el juego a 1080p, esta máquina es mucho más que eso.

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En resumen, gobierna sobre todo en esta categoría de presupuesto. Entre los estudiantes profundos, esta GPU es una buena opción, y ofrece cálculo de media precisión en el punto flotante 16 que aumenta la velocidad y a veces en un 40% – 50% en comparación con los cálculos de punto flotante 32.

Para competir con AMD, NVidia lanzó una serie de GTX 1660Ti con núcleos tensores, y vino con 6 GB de memoria de vídeo cuando fue lanzado. El último modelo de GTX 1660 super es diferente de la GTX 1660 normal, pero sólo en términos de memoria que es GDDR6 en lugar de GDDR5. Y debido a este parámetro de oro, esta GPU se ha convertido en un récord de la serie GTX.

Proporciona al usuario un ancho de banda de 336 GB por segundo. En las especificaciones, esta GPU es un 75% más alta que el modelo anterior y un 16% más fiable que la «serie de titanio». En términos de comparación de RAM, el GTX 1080 y RTX 2060 viene con una velocidad de 352 GB por segundo y 332 GB por segundo y se destaca.

Mientras que NVidia GeForce le ofrece 336 GB por segundo. Este dispositivo viene con 6 GB de GDDR6 VRAM que es perfecto para deep Learning, además de que podría darle impulso de reloj central de hasta 1770 MHz, pero el último modelo le dará 1860 MHz

Según muchos expertos, la velocidad de ancho de banda de la memoria es la principal clave de importancia en su construcción de redes neutrales, no la potencia informática. Lo bueno es que viene con muchas variedades de opciones portuarias, y tiene 3 puertos de pantalla 1.4 y también un puerto HDMI, en definitiva, es la mejor opción para aquellos que buscan la bestia gráfica en este presupuesto.

Lo Mejor

  • Mucho mejor que otra GPU es este rango de precios.
  • Tiene muchas buenas características.
  • Bastante buen dispositivo para el aprendizaje automático.
Lo Peor

  • No es compatible con el rastreo de rayos en tiempo real.

RTX 2070 super (tarjeta gráfica barata 2020)

Aprendizaje profundo con GPU
RTX 2070 super Revisión

Una GPU que se une a las filas de la mejor tarjeta gráfica para Deep Learning. Después del lanzamiento de 5700XT que es 10% más rápido que RTX 2070 y en realidad cuesta 50 menos que RTX 2070 super, el NVidia mejora el sistema, lo que resulta en la GPU TU104 con núcleos y rendimiento adicionales.

El GTX super puede dar hasta 1815 MHz de velocidad de reloj de núcleo. No hay ningún cambio en la arquitectura, ya que viene con la misma arquitectura Turing que las tarjetas RTX anteriores, pero los núcleos CUDA adicionales y una mayor velocidad del reloj hacen que la GPU sea más rápida que los modelos RTX anteriores.

El GTX 2070 super viene con 40 procesadores de streaming y cada SM contiene 8 núcleos tensores, 1 núcleo RT, 4 unidades de textura y 64 núcleos CUDA. Viene con una velocidad de 448 GB por segundo y 8 GB de VRAM. En resumen, el GTX 2070 super se recorta a RTX 2080.

La velocidad de impulso de referencia registrada es 1770MHz que es mayor que el reloj de impulso de edición overclocked 2070 t de 1710 MHz Esto incluye los 4 SM adicionales, lo que significa que el rendimiento es 22% más rápido que RTX 2070, teóricamente.

Obviamente, no podemos confiar sólo en teorías por lo que, en las observaciones llegamos a saber que el ancho de banda de memoria y las configuraciones son iguales que RTX 2070, pero en la práctica, hay resultados están más cerca de 10 – 15%. Tenga en cuenta que, la venta de RTX 2070 regular reduce debido a la llegada de RTX 2070 súper, otra razón de RTX 2070 menos ventas es que, con cualquier mejora de la tarjeta, los precios aumentan mientras que en el otro lado el 2070 Super viene con el precio base de 499.

Con el rastreo de rayos en tiempo real habilitado, es bueno robar con un precio para el aprendizaje automático. No hay duda de que esta GPU será el jefe en el día de la venta del Viernes Negro.

Las configuraciones se ven emocionantes a este precio porque nadie está esperando esto a estos precios. GPU está repleto de un impresionante número de transistores y su procesador CUDA lo hace un 20% más rápido que la memoria de vídeo GDDR6.

Desafortunadamente, la GPU no admite el emparejamiento de varias GPU a través de SLI. Además, NVidia presenta esta nueva característica de conector de puente NV Link de ancho de banda mucho más alto con turing y esta GPU no es compatible con este nuevo conector también.

Hablando de su punto de referencia de juego, no eran satisfactorios en absoluto. Aunque cuenta con impresionantes juegos 4K que no se esperaba a este precio. Las características únicas que ofrece son el trazado de rayos y DLSS.

Lo Mejor

  • Impresionante rendimiento sintético.
  • Consumir poca energía del sistema.
  • Admite DLSS y seguimiento de rayos.
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Lo Peor

  • Expencomo un producto de «gama media».
  • No hay opción SLI.

RTX 2080 Super – (Mejor GPU para Deep Learning)

Aprendizaje profundo con GPU
RTX 2080 Super Review

Siguiendo la serie de RTX aquí viene el RTX 2080 basado en el chip TU104 y con memoria gráfica GDDR6. Una tarjeta de memoria de aspecto fresco con color negro y tres ventiladores en la parte delantera y armado con el sistema sobrealimentado y super reloj. Desde el punto de vista de los juegos, es el dispositivo porque contiene el DLSS (Tensor), lo que los jugadores estaban esperando, y jugar juegos de gama alta de una manera trazada por Ray.

Debido a RT y tarjetas sin tensor, la gente se dirigía hacia este dispositivo. Ha activado un procesador de sombreadores 3072, que sólo se puede ver en una super edición. Viene con 64 unidades de canalización de operaciones ráster (ROP) y 192 unidades de textura. Relojado con una velocidad de 1815 MHz en la versión de los fundadores.

Esta GPU también está llena de memoria GDDR6 más rápida de 15,5 Gbps 8 GB de ella. La tarjeta puede dar TDP de 250 vatios. Ofrece un puerto HDMI, tres puertos de visualización y un conector USB de enlace virtual. Dos conectores de alimentación auxiliares alimentan el dispositivo. Tanto los 8 pines como la entrada de alimentación de 6 pines están disponibles allí que son necesarios para conectarse a la GPU.

La tarjeta también tiene puerto USB Type-C que es un puerto estándar que puede soportar fácilmente los siguientes dispositivos XR. No, las especificaciones de la tarjeta aún no han terminado. Sí, está equipado con 128 sombreadores adicionales en los procesadores. En la comparación, la tarjeta esto es 15 MHz más sobre la versión no súper. Los colores del dispositivo aportan unas mos sentimientos más metálicos a la tarjeta. Su competente Radeon VII, RTX 2080 lo supera con las especificaciones de matanza.

Las especificaciones de juego sólo se agregaron para hacerle saber acerca de todas las características de GPU, y sabemos que está aquí para encontrar un dispositivo que es adecuado para Deep Learning. Por lo tanto, para los cálculos científicos, esta GPU vale la pena considerar debido a sus núcleos tensores y 8 GB de memoria GDDR6.

A prueba podemos saber que esta placa es 4 veces más rápida que la serie GTX y 2 veces más rápida que Tesla P100 Variant. Si Tesla es caro para ti y todavía desea las especificaciones como el flujo tensor y el trazado de rayos, entonces RTX 2080 es una gran alternativa para ti. Tenga en cuenta que debe tener una fuente de alimentación lo suficientemente potente y una carcasa bien ventilada para apoyar la tarjeta.

Lo Mejor

  • Impresionante en overclocking.
  • En general, buen rendimiento.
Lo Peor

  • Un poco caro.

NVidia GeForce RTX 2080Ti – (Mejor GPU 4k para Deep Learning)

Aprendizaje profundo con GPU
NVidia GeForce RTX 2080Ti Revisión

Una potente tarjeta gráfica que no te decepcionará y superará los 60 FPS en 4K mientras juegas. En el momento de su lanzamiento, era la tarjeta de juego GeForce más rápida del planeta. Esta pieza de silicio fue bellamente diseñada tanto en diseño como en turing de GPU. Pero desafortunadamente fue golpeado cuando el Titan RTX fue lanzado.

Pero lo bueno es que no ha caído del segundo lugar. Es una tarjeta de selector de píxeles que se justifica a sí misma con fines de aprendizaje profundo o aprendizaje automático. Pero para NVidia GeForce, debe tener dinero en efectivo en su bolsillo. Dejar caer más de 1000 no será un problema porque el dispositivo vale la pena el dinero después de todo fue el dispositivo más rápido del mundo a la vez.

Es un dispositivo de tres ventiladores en color negro mate que suena perfecto para construir un PC con fines de aprendizaje profundo. Casi la gente, pero para trabajos orientados a recursos pesados que son Deep Learning o aprendizaje automático. Seguramente necesitará una fuente de alimentación monstruo para ejecutar RTX 2080Ti con una gran placa base que puede manejar presiones extremas.

Usted puede nombrar esta placa «Un gigante» y habría objeciones porque viene con 11 GB de VRAM GDDR6 que puede dar hasta 1,635 MHz reloj de impulso.

Lo mejor es que puede soportar fácilmente hasta 4 monitores que son impresionantes para porque a algunas personas les encanta practicar y realizar aprendizaje profundo o aprendizaje automático en múltiples pantallas. Gracias a su soporte de tres ventiladores que es una gran fuente para la refrigeración. La GPU TU102 es el corazón del dispositivo. Viene con 68 SMs y 4,352 núcleos CUDA. Con su transistor de 12 nm instalado en su huella de 754 mm2, está gobernando el mundo de la GPU.

El monstruo es igual al doble de tamaño de la GPU de GTX 1080. Con 11 GB de memoria GDDR6 que se ejecuta a la velocidad de 14 Gb por segundo en un bus de memoria agregado de 352 bits dedicado. Esto permite que el dispositivo se ejecute a 616 GB/s de ancho de banda de memoria que es dos veces de 1080 GPU.

Como una tarjeta RTX, contiene silicio RTX en el interior y RTX 2080Ti tiene 68 núcleos RT resentidos en él. El dispositivo contiene 544 Núcleos tensores centrados en la inteligencia artificial, lo que hace que el dispositivo sea la mejor opción para el aprendizaje profundo. Es una máquina de especificaciones de gama alta con trazado de rayos y un potencial impresionante para manejar la IA funciona fácilmente.

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El rendimiento no es igual a ningún otro dispositivo. Seguramente tocarás el cielo con esta obra de arte. No hay duda en eso, y uno debe tener mucho dinero en efectivo en su cuenta bancaria para comprar esta tarjeta, por otro lado Es imposible encontrar una mejor tarjeta gráfica para deep Learning con las mismas especificaciones en este presupuesto de precios.

Lo Mejor

  • DLSS con toneladas de potencial.
  • Establece un nuevo registro para el rendimiento de una sola GPU.
Lo Peor

  • Muy caro.

GTX 1660 Super – (GPU barata para el aprendizaje profundo)

Aprendizaje profundo con GPU
GTX 1660 Super Review

Sabes, la super serie comenzó con este modelo y continuó. Es un dispositivo que es perfecto para que usted comience su carrera de aprendizaje automático. Si estás en comenzar su carrera de aprendizaje automático que esta GPU se adapta a usted y su bolsillo muy bien.

Lo bueno es que es más bajo en precios que GTX 1660Ti, pero no será capaz de darle un rendimiento como 1660Ti. Es una tarjeta gráfica de nivel básico para estudiantes profundos. No hay mucha diferencia entre estos dos dispositivos, y puede seleccionar cualquiera de ellos para deep Learning.

Una placa con procesadores básicos y dos ventiladores al frente a todos no es un mal negocio. Entre las series de 1660Ti, 1650, GTX 1660, esta placa se encuentra en la mejor tarjeta gráfica. Desafortunadamente, no podemos obtener el trazado de rayos en este modelo, pero tiene sentido en este rango de precios. No, no estoy diciendo que la tarjeta es mala de ninguna manera, tiene recuentos de núcleos GPU y velocidades de reloj de la vainilla GTX 1660.

La mejora que se hizo es que viene con la memoria GDDR6 que es la principal diferencia entre las otras 16 series. Aquí hay algo más interesante acerca de los dispositivos es que está overclockeado a 14Gbps a diferencia de 12 Gbps de GTX 1660 Ti. ¿No es raro que la versión inferior se pone tanto mejor y más baja especificaciones que el nivel superior existente.

Tenga en cuenta que tiene una buena fuente de alimentación porque esta GPU necesita la potencia de 127.4W en casos extremos. Casi obtenemos la misma GPU que 1660, y tiene las mismas 22 unidades SM y 1408 núcleos CUDA que se cronometran a 1530 MHz y la misma velocidad de reloj de aumento de GPU de 1785 MHz, y las mismas unidades de textura. En otras palabras, es lo mismo que en 1660. La RAM se ha actualizado a 14 GB/s con GDDR6, lo que resulta en un cambio masivo del 75 % en el ancho de banda de memoria.

Existe la falta de disponibilidad de la función de seguimiento de rayos, pero la suya es compatible con el controlador para DirectX Ray-tracing (DXR), pero no obtendrá más de 30 fps incluso a 1080p. En resumen, el nuevo GTX 1660 super look goof desde ambos puntos de vista que es de los juegos y para el aprendizaje profundo de nivel de entrada.

Se basa en la misma arquitectura que otras GPU NVidia y que está cambiando la arquitectura. Viene con varias opciones de conectividad, y tiene 3 puertos de pantalla 1.4 y HDMI 2.0B. El 1660 súper en este precio nocave la serie GTX 1060 con RX 580 y 590.

Lo Mejor

  • Buen rendimiento 1080p.
  • Una mejor opción que 1660Ti.
Lo Peor

  • Faltan características RTX.

Diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo

No se confunda pensando que el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son las mismas cosas. No, no lo son. En el campo del aprendizaje automático, el equipo está capacitado para realizar una tarea específica.

Por ejemplo: considera una máquina diseñada para reconocer que el coche no reconocerá las motos porque no está diseñada para ello.

Mientras que, en el aprendizaje profundo, una máquina no sólo está preparada para realizar una tarea, sino que también se enseña a dar su opinión.

Por ejemplo, asistente de Google.

Envolviendo

En este blog, hemos mencionado todo lo mejor de GPU de todo el rango de precios. Así que no será difícil para ti elegir qué GPU se adapta a usted y su bolsillo. Todas las GPU anteriores son perfectas para el aprendizaje automático y el propósito de juego también. Tenga en cuenta que la GPU tiene una VRAM más alta resultará en un mejor rendimiento porque utilizan tamaños de lote más grandes que ayudan a saturar los núcleos CUDA.

por lo tanto, aquellos GPU que viene con VRAM más alto tendrán tamaños de lote más grandes. Aquí hay algunos cálculos de sobre que resultan como GPU que tienen 24 GB de VRAM puede arreglar un lote 3 veces más grande como comparar con las GPU que tienen 8Gb de VRAM. Así que eso es todo amigos.

Si necesitas ayuda o alguna guía sobre GPU no dudes en dejar un comentario al que te pondremos en marcha en breve. Nos vemos en el siguiente artículo.

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