Как выбрать видеокарту для нейронных сетей и глубокого обучения

💠 Как выбрать видеокарту для нейронных сетей и глубокого обучения

1. Разница между ЦП и ГП

Рис. 1. Архитектура центрального процессора (слева) и графического процессораРис. 1. Архитектура центрального процессора (слева) и графического процессора

Центральный процессор (ЦП) не оптимизирован для одновременного выполнения большого количества простых операций. Для параллельных вычислений лучше подходит графический процессор (ГП):

  • ГП состоит из множества арифметико-логических устройств ( АЛУ );
  • б о́ льшая часть транзисторов обрабатывает данные, а не занимается кэшированием и управлением потоками;
  • процесс создания, управления и удаления потоков происходит эффективнее, чем у ЦП.

Рис. 2. Иллюстрация сравнения скорости работы центрального процессора («рисует» смайлик) и графического процессора («рисует» Мону Лизу)

2. Устройство ГП

2.1. CUDA

Графический процессор состоит из набора независимых мультипроцессоров, которые включают в себя :

  • CUDA-ядра;
  • модули вычисления математических функций SFU;
  • конвейер;
  • разделяемую память и кэш.

Рис. 3. Структура графического процессораРис. 3. Структура графического процессора

На одном ядре CUDA (архитектура параллельных вычислений от NVIDIA) выполняется одна нить, иначе – поток. Каждому потоку соответствует один элемент вычисляемых данных. Потоки образуют блоки, которые общаются между собой через:

При частоте 1 ГГц процессор делает 10 9 циклов в секунду. Операции занимают больше времени, чем один цикл, поэтому создается конвейер , где для начала новой операции необходимо дождаться окончания предыдущей .

Мультипроцессор на каждом такте выполняет одну и ту же инструкцию над варпом (warp) – группой из 32 потоков. Потоки одного варпа принадлежат одному блоку и могут взаимодействовать только между собой. Каждому потоку и блоку присваивается идентификатор – трехмерный целочисленный вектор:

  • threadIdx – номер потока в блоке;
  • blockIdx – номер блока, в котором находится поток.

Рис. 4. Переменные нитей в CUDAРис. 4. Переменные нитей в CUDA

Блоки группируются в сетки блоков . Размеры блока и сетки блоков задаются переменными blockDim и gridDim при вызове ядра. Потокам из одного блока доступна разделяемая память (shared memory). Их выполнение может быть синхронизировано.

Рис. 5. Сетка блоков в CUDAРис. 5. Сетка блоков в CUDA

Алгоритм работы технологии CUDA выглядит следующим образом.

  1. Выделение памяти на ГП.
  2. Копирование расчетных данных в выделенную память ГП.
  3. Вычисления на ядрах ГП.
  4. Перенос результатов вычислений в оперативную память для обработки ЦП.
  5. Освобождение памяти ГП.

2.2. Иерархия памяти

Локальная память (local memory):

  • у каждого потока есть своя локальная память;
  • она существует на протяжении жизни потока.

Рис. 6. Локальная память в CUDAРис. 6. Локальная память в CUDA

Разделяемая память (shared memory):

  • доступна потокам внутри одного блока;
  • существует в течение жизни блока;
  • быстрее, чем локальный и глобальный виды.

Рис. 7. Разделяемая память блока нитей в CUDAРис. 7. Разделяемая память блока нитей в CUDA

Глобальная память (global memory):

  • доступна всем потокам во всех блоках;
  • сохраняет состояние в течение работы программы.

Рис. 8. Глобальная память сетки блоков в CUDAРис. 8. Глобальная память сетки блоков в CUDA

Константная память (constant memory):

  • кэширует данные.

Текстурная память (texture memory):

  • адресует и фильтрует данные.

Рис. 9. Иерархия памяти в CUDA: поток (локальная память) → блоки (разделяемая память) → сетка блоков (глобальная память)Рис. 9. Иерархия памяти в CUDA: поток (локальная память) → блоки (разделяемая память) → сетка блоков (глобальная память)

3. Как выбрать ГП

Последовательность шагов при выборе ГП.

  1. Определить область применения: соревнования в Kaggle, глубокое обучение, исследования в области компьютерного зрения, обработка естественного языка и т. д.
  2. Выбрать необходимый объем памяти.
  3. Узнать: сколько видеокарт поместится в системном блоке; правильно ли организована циркуляция воздуха в системном блоке; хватит ли мощности блока питания.

3.1. Когда достаточно менее 11 ГБ памяти

Базовые навыки в глубоком обучении можно освоить, тренируясь на небольших задачах с малыми входными параметрами , поэтому достаточно RTX 3070 (8 ГБ, GDDR6) и RTX 3080 (10 ГБ, GDDR6X). Для прототипирования лучший выбор – RTX 3080.

Рис. 10. Видеокарта NVIDIA RTX 3080Рис. 10. Видеокарта NVIDIA RTX 3080

3.2. Когда нужно больше 11 ГБ памяти

Не менее 11 ГБ памяти нужно при работе с архитектурой Transformer , распознаванием медицинских изображений, компьютерным зрением и работой с большими изображениями.

3.3. Тензорные ядра

Тензорные ядра быстрее CUDA-ядер , потому что им требуется меньше циклов для операций с матрицами. В чипах Ampere (линейка RTX 30) стало меньше тензорных ядер, но возросла их производительность .

Рис. 11. Архитектура тензорных ядер в GeForce RTX 2080 Super и GeForce RTX 3080Рис. 11. Архитектура тензорных ядер в GeForce RTX 2080 Super и GeForce RTX 3080

3.4. Пропускная способность памяти

Тензорные ядра быстрые и обычно простаивают до 70% времени, ожидая данные из глобальной памяти. Поэтому выбирайте ГП с максимальной пропускной способностью памяти. Еще нужна большая разделяемая память и кэш L1, чтобы сократить число обращений к внешней памяти и держать данные ближе к АЛУ.

Сколько нужно памяти:

  • при использовании предобученных моделей в Transformer ≥ 11 ГБ;
  • обучение больших моделей в Transformer или в сверточных нейронных сетях ≥ 24 ГБ;
  • прототипирование нейронных сетей ≥ 10 ГБ;
  • для Kaggle ≥ 8 ГБ;
  • компьютерное зрение ≥ 10 ГБ.

3.5. Система охлаждения

В конструкции системы охлаждения Reference RTX 30 (NVIDIA) первый вентилятор расположен на верхней стороне видеокарты. Он выдувает воздух в пространство, где расположена оперативная память и процессор. Второй вентилятор выдувает воздух сразу из корпуса (Рис. 12).

Рис. 12. Cистема охлаждения Reference RTX 30

Еще нет тестов, подтверждающих эффективность решения и необходимость замены штатной системы охлаждения. Установка нескольких ГП в одном корпусе может негативно сказаться на циркуляции потоков воздуха внутри корпуса и охлаждении видеокарт.

3.6. Электропитание

Картам может не хватить мощности блока питания. Четыре карты RTX 3090 потребляют на пике 1400 Вт. Продаются блоки питания на 1600 Вт, но остальным комплектующим 200 Вт может быть недостаточно.

Рис. 13. Блок питания Super Flower Leadex Titanium SF-1600F14HT на 1600 ВтРис. 13. Блок питания Super Flower Leadex Titanium SF-1600F14HT на 1600 Вт

3.7. Рекомендации для кластеров

Для кластеров важно надежное электропитание , доступное в дата-центрах, но по лицензионному соглашению карты RTX в них размещать запрещено . Для небольшой системы подойдет Supermicro 8 GPU.

Рис. 14. Сервер SuperMicro Superserver 4028gr-tvrt, до 8 Tesla v100 sxm2Рис. 14. Сервер SuperMicro Superserver 4028gr-tvrt, до 8 Tesla v100 sxm2

Для кластера из 256+ ГП – NVIDIA DGX SuperPOD.

Рис. 15. Суперкомпьютер NVIDIA DGX SuperPODРис. 15. Суперкомпьютер NVIDIA DGX SuperPOD

При 1024+ ГП – Google TPU Pod и NVIDIA DGX SuperPod.

Рис. 16. Суперкомпьютер Google TPU Pod на тензорных процессорахРис. 16. Суперкомпьютер Google TPU Pod на тензорных процессорах

3.8. Не покупайте эти карты

Не покупайте более одной видеокарты RTX Founders Editions или RTX Titans, если нет PCIe-удлинителей для решения проблем с охлаждением.

Рис. 17. Видеокарта NVIDIA RTX TitanРис. 17. Видеокарта NVIDIA RTX Titan

Tesla V100 или A100 рентабельны только в кластерах. Карты серии GTX 16 имеют низкую производительность, так как из них убрали тензорные ядра. Аналоги GTX 16: б/у RTX 2070, RTX 2060 или RTX 2060 Super.

Рис. 18. Видеокарта NVIDIA Tesla V100Рис. 18. Видеокарта NVIDIA Tesla V100

При наличии RTX 2080 Ti и выше, обновление до RTX 3090 невыгодно . Прирост производительности мал, а риск получить проблемы с питанием и охлаждением в картах RTX 30 высокий. Апгрейд оправдан, если для задач требуется больше памяти.

3.9. Нужен ли PCI 4.0?

Для бюджетной домашней сборки PCI 4.0 не нужен . PCI 4.0 позволит лучше распараллелить и ускорить передачу данных на 1-7% в сравнении с PCIe 3.0 при использовании более четырех ГП. При работе с большими файлами «узким местом» может оказаться SSD-диск, но не передача данных с ГП на ЦП.

3.10. Необходимы только 8x/16x PCIe-слоты?

Использовать исключительно 8x и 16x PCIe-слоты необязательно. Допускается работа двух ГП на слотах 4х. При установке четырех ГП предпочтение отдавайте слотам 8x на каждый ГП, так как производительность слота 4x ниже на 5-10%.

Рис. 19. Слоты PCIe x1, x4, x16Рис. 19. Слоты PCIe x1, x4, x16

3.11. Можно ли использовать разные карты вместе?

Да, можно! Но будет сложно эффективно распараллелить графические процессоры разных типов, т. к. быстрый ГП будет ждать, пока медленный ГП дойдет до точки синхронизации.

3.12. Что такое NVLink и полезно ли это?

NVLink – высокоскоростное соединение между ГП. В небольших кластерах (

Рис. 20. Производительность NVLink M40, P100, V100 и A100Рис. 20. Производительность NVLink M40, P100, V100 и A100

3.13. Что делать, если не хватает денег на топовые ГП?

Купить подержанные ГП, либо воспользоваться облачными сервисами. Бюджетные варианты (в порядке убывания цены и производительности):

  • RTX 2070 или RTX 2060;
  • GTX 1070 или GTX 1070 Ti;
  • GTX 980 Ti (6 GB) или GTX 1650 Super.

3.14. Итог

  • топовые карты: RTX 3080, RTX 3090;
  • вторая лига: RTX 3070, RTX 2060 Super;
  • бюджетный вариант: RTX 2070, RTX 2060, GTX 1070, GTX 1070 Ti, GTX 1650 Super, GTX 980 Ti;
  • новичкам: RTX 3070;
  • просто попробовать: RTX 2060 Super, GTX 1050 Ti, облачные сервисы;
  • соревнования Kaggle: RTX 3070;
  • компьютерное зрение, машинный перевод: четыре RTX 3090;
  • NLP с простыми вычислениями: RTX 3080;
  • кластеры менее 128 ГП: 66% 8x RTX 3080 и 33% 8x RTX 3090;
  • кластеры от 128 до 512 ГП: 8x Tesla A100;
  • кластеры более 512 ГП: DGX A100 SuperPOD;

Напоследок несколько сравнительных гистограмм характеристик различных GPU.

Рис. 21. Производительность видеокарт относительно RTX 2080 Ti.Рис. 21. Производительность видеокарт относительно RTX 2080 Ti. Рис. 22. Производительность на доллар (US) ГП относительно RTX 3080.Рис. 22. Производительность на доллар (US) ГП относительно RTX 3080. Рис. 23. Производительность на доллар (US) четырех ГП относительно четырех RTX 3080.Рис. 23. Производительность на доллар (US) четырех ГП относительно четырех RTX 3080. Рис. 24. Производительность на доллар (US) восьми ГП относительно восьми RTX 3080.Рис. 24. Производительность на доллар (US) восьми ГП относительно восьми RTX 3080.

В этом руководстве мы рассмотрели устройство графического процессора и определили параметры, которые влияют на производительность в задачах глубокого обучения. Если запускаете расчет нейросеток время от времени, то апгрейд можно проводить через одно поколение графических процессоров.

Какая видеокарта лучше для ноутбука? Разбираемся и выбираем

Какая видеокарта лучше для ноутбука? Разбираемся и выбираем

При выборе ноутбука многие задаются вопросом о производительности графики. Какая видеокарта лучше? Именно от ее производительности зависят функциональные возможности самого лэптопа. CHIP расскажет, в чем различия используемых в мобильных ПК графических карт и представит топ-5 ноутбуков из нашего рейтинга.

Видеокарта в ноутбуке, как и в настольном ПК, отвечает за обработку графики и вывод картинки на экран. Это не только расчет вывода графики и ускорение растеризации и текстурирования треугольников, но и осуществление неграфических вычислений, а значит серьезная помощь в обработке данных центральному процессору и повышение производительности системы в целом. Чем мощнее видеокарта в ноутбуке, тем больше задач на нем можно решать: редактирование фотографий, видео, 3D-моделирование и даже сложнейшие математические расчеты. Мы познакомим вас с основными типами видеокарт и расскажем, как из них наиболее оптимальная для ноутбука.

Интегрированная или дискретная: какая лучше?

Под термином «интегрированная» скрывается видеоядро, идущее в составе процессора, установленного в ноутбуке. Такое решение очень удобно как для производителя ноутбуков, так и для пользователей. Это обеспечивает централизованную систему охлаждения для CPU и GPU, компактные размеры, отсутствие сильного нагрева и минимальное потребление энергии, а значит и хорошую продолжительность работы. Пользователь получает относительно универсальный ноутбук с приемлемой производительностью за небольшие деньги. Минусом такого выбора является и заимствование графическим чипом в качестве видеопамяти части из оперативной памяти ноутбука.

Какая видеокарта лучше для ноутбука? Разбираемся и выбираем

Так выглядит процессор Intel 8-го поколения с интегрированным графическим ядром Intel UHD Graphics 630

Практически все современные ноутбуки поставляются с процессорами Intel или AMD, и каждый процессор оснащен интегрированной графикой собственной разработки.

Одним из наиболее оптимальных вариантов ноутбука с интегрированной графикой, на наш взгляд, можно назвать HP 15-bs111ur (2PP31EA) стоимостью около 58 000 рублей, в котором установлен процессор Intel Core i7 8-го поколения, видеоядро Intel HD Graphics 620, 8 Гб оперативной памяти, 1 Тб HDD и 128 Гб SSD. Есть и его аналог — Lenovo Ideapad 530s, но он стоит существенно дороже — около 72 000 рублей.

Под медными пластинами для отвода тепла скрывается весьма мощный графический процессор Nvidia Geforce GTX 1050. Фото: notebookcheck-ru

Под медными пластинами для отвода тепла скрывается весьма мощный графический процессор Nvidia Geforce GTX 1050. Фото: notebookcheck-ru

У каждого производителя имеются собственные технологии и разработки в области графической обработки и ускорения вычислений, в том числе для вывода изображения на многомониторные системы. По производительности чипы примерно сопоставимы, однако последние новейшие модели AMD показывают некоторое преимущество перед NVIDIA, но большей частью в топовом сегменте. В среднем ценовом диапазоне приоритет выбора стоит отдать видеокартам зеленого бренда.

Довольно мощной рабочей лошадкой можно назвать ноутбук HP PAVILION 17-ab316ur, оснащенный средним по производительности процессором Intel Core i5 7300HQ 2500 MHz, 17 дюймовым Full HD экраном для удобной работы с графикой и в играх и дискретной видеокартой NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti. Также стоит отметить 8 Гб оперативки, 1 Тб жесткий диск и Windows 10 Home. В общем, полный комплект для работы и увлечений.

Типы интегрированных видеокарт для ноутбуков

Современные ноутбуки уже оснащаются процессорами 8-го поколения Intel, где используются весьма мощные, но уже зарекомендовавшие себя графические чипы серии 630. Но если в процессорах 7-го поколения применялось графическое ядро Intel HD Graphics 630, то в свежем выпуске добавилась буковка U и графическая карта стала называться Intel UHD Graphics 630. В нем производитель увеличил количество ядер на 2 шт, кэш L3 примерно на 4 Мб (в зависимости от типа процессора Core i7, i5, i3) и немного увеличил частоту работы памяти. Добавились и новые функции, типа 3D сканирования лица, которые будут больше полезны в корпоративном сегменте, чем частным пользователям. По производительности новое видеоядро не сильно выше 7-го поколения. А значит, если вам предлагают ноутбук с Intel предыдущего выпуска и недорого, не стоит пренебрегать этим шансом.

Видеочипы процессоров Intel 7-го поколения (Kaby Lake)

НаименованиеЧастота, базовая/макс. (МГц)Максимальное количество памяти (Gb)Разрядность памятиКоличество универсальных процессоров
HD Graphics 630300/11506464/12824
HD Graphics 620300/10503264/12824
HD Graphics 615300/10501664/12824
HD Graphics 610300/10506464/12824

Как видно из таблицы, наиболее мощные интегрированные видеокарты — это HD Graphics 630 и 610.

Немного коснемся еще одного чипа встроенной графики — Intel Iris Plus Graphics. Это более продвинутое видеоядро, по производительности очень близкое к дискретным модулям. В них используется вдвое большее количество исполнительных ядер, по сравнению с HD Graphics и увеличенный вдвое объем кэша eDRAM. Это обеспечивает серьезный прирост мощности, сопоставимый с такими решениями, как NVIDIA GeForce 930M.

Какая видеокарта лучше для ноутбука? Разбираемся и выбираем

В ультрабуке Dell XPS 13 9370 используется интегрированная графическая карта Iris Graphics 640

Эти графические чипы используются в ноутбуках очень редко, и найти их можно, пожалуй, лишь в продуктах Apple, например, MacBook Pro 13 (2017).

Типы дискретных видеокарт для ноутбуков

Ноутбук с дискретной видеокартой стоит дороже и позиционируется в рейтинге производительности гораздо выше. Ведь отдельная видеокарта добавляет системе еще несколько десятков вычислительных ядер, которые лэптоп может задействовать и для ускорения вывода интернет-страницы в браузере, и для многопотокового рендеринга сложной растровой и 3D-графики. Но и стоят такие устройства примерно на 10 000 — 20 000 рублей дороже ноутбуков с интегрированной видеокартой.

Это интересно:

На рынке можно легко найти как относительно бюджетные модели с видеокартами предыдущего поколения, так и современные чипы среднего и топового сегмента стоимостью от 90 до 150 тыс. рублей. Самыми востребованными являются ноутбуки с графическими чипами NVIDIA, т.к. они лучше справляются с обработкой трехмерной графики не только в играх, но и CAD-системах. Стоит учесть это, если вы занимаетесь конструированием и моделированием. Также, новые разработки компании позволяют существенно ускорить видеомонтаж, т.к. компании по выпуску специализированного софта охотно внедряют технологии NVIDIA CUDA в свои продукты. У AMD также есть свои козыри в рукаве, но их наработки не столь популярны у производителей софта.

Ноутбук Ноутбук Acer Aspire 7 A717-71G-58RK оснащен весьма мощной дискретной видеокартой NVIDIA GeForce GTX 106, а также встроенной графикой Intel HD Graphics 630

Ноутбук Ноутбук Acer Aspire 7 A717-71G-58RK оснащен весьма мощной дискретной видеокартой NVIDIA GeForce GTX 106, а также встроенной графикой Intel HD Graphics 630

На текущий момент на рынке присутствую ноутбуки с видеокартами предыдущего 9 и нового 10 поколения компании NVIDIA и аппаратов, оснащенных видеокартами AMD серии R (2-7), Vega, RX и RX Vega. Встречаются следующие комбинации процессор + видеокарта:

  • AMD + Radeon
  • Intel + Radeon
  • Intel + NVIDIA

Первые два — самые недорогие решения для повседневных задач. Последняя — часто встречается в высокопроизводительных ноутбуках.

Видеокарты NVIDIA GeForce достаточно легко различить по номеру модели. У каждой видеокарты этой линейки есть префикс «GT» либо «GTX». Последний — более мощные видеокарты, способные обрабатывать за один такт в 2-4 раза больше информации, чем собратья «GT».

Какую видеокарту выбрать: 980 или 1070?

Как показывают тесты, графика на базе NVIDIA GeForce 980 по производительности примерно равна 1070. Поэтому, если первую вам предлагают дешевле второй, остановитесь именно на ней. Хотя, стоит отметить, что вторая более энергоэффективна и лучше экономит батарею ноутбука.

Acer Predator Helios 500

Acer Predator Helios 500

Пример с данными графическими картами для ноутбуков вовсе не случайный и связан с ценой на сами аппараты. Вариант с GeForce 980 сейчас найти очень сложно и в качестве примера назовем Acer Predator GX-791-747Q стоимостью около 141 000 рублей. С видеокартой 1070 можно найти массу игровых ноутбуков стоимостью начиная от 120 000 рублей.

Конфигурации ноутбуков и их применение

Как выбрать подходящую вам конфигурацию ноутбука с лучшей видеокартой? Для начала нужно определиться с задачами, которые вы планируете решать на ноутбуке. Если это офисный набор, то вам вполне будет достаточно ноутбука с процессором Intel Core i5 7-го поколения с интегрированной графикой Intel HD Graphics 620 стоимостью от 30 000 рублей или более продвинутого 8-го поколения с интегрированной графикой Intel UHD Graphics 630 стоимостью от 55 000 рублей.

Примерно также будут стоить и лэптопы с процессором и графикой от AMD. Самые мощные и производительные ноутбуки с чипами этого производителя являются устройства с графикой Vega и RX. Именно их стоит рассматривать и в качестве игровых вариантов. Но стоят модели с Vega и RX более 100 000 рублей.

В качестве игрового ноутбука начального уровня вполне подойдет конфигурация связки видеокарты NVIDIA GeForce GTX 1050 4 ГБ и процессора Intel Core i5-7300HQ.

Более серьезной машиной для игр и графики можно считать пару с видеокартой NVIDIA GeForce GTX 1070 и мощного процессора Core i7-7700HQ. Она позволит играть на высоких и даже ультравысоких настройках в современных играх. В 3Dmark11 эта связка выдает более 22810 очков.

Для наглядности мы приведем результаты замеров производительности различных сочетаний видеокарта + процессор. Но стоит отметить, что многое зависит и от фирмы производителя ноутбука и от типа оперативной памяти, используемой в видеокарте. Ниже вы можете оценить рейтинг мощности видеокарт для ноутбуков 2018-2019 с таблицей.

Конфигураций ноутбуков с результатами бенчмарка 3DMark 11

Видеокарта + процессор3DMark (1280×720 Cloud Gate)3Dmark11 (1280×720)
NVIDIA GeForce GT 930MX 2 Гб/ Intel Core i7-7500U91222092
NVIDIA GeForce GT 940M 2 Гб, Intel Core i5-6200U60982568
NVIDIA GeForce GTX 950M 2 Гб, Intel Core i5-6200U89064083
NVIDIA GeForce GTX 960M 4 Гб/ Intel Core i7-6700HQ170945533
NVIDIA GeForce GTX 1050 4 Гб/ Intel Core i5-7300HQ147588201
NVIDIA GeForce GTX 970M 3 Гб/ Intel Core i7-6700HQ204089421
NVIDIA GeForce GTX 980M 4 Гб/ Intel Core i7-6700HQ2286913581
NVIDIA GeForce GTX 1060 3 Гб/ Intel Core i7-7700HQ2597914732
NVIDIA GeForce GTX 1070 8 Гб/ Intel Core i7-7700HQ2667222810
NVIDIA GeForce GTX 1080 8 Гб/ Intel Core i7-7820HK3171128675
NVIDIA GeForce GTX 1070 2хSLI/ Intel Core i7-6820HK3169645279
NVIDIA GeForce GTX 1080 2хSLI/ Intel Core i7-6820HK
(1920×1080 Fire Strike Graphics)
3922150983

Видеокарта, видеопамять и GDDR5

Видеопамять GDDR5

Видеопамять GDDR5

В настоящее время можно встретить видеокарты, использующие видеопамять двух видов, GDDR3 и GDDR5. Первый тип по производительности, по сути, аналогичен всем привычной ОЗУ DDR3. А вот второй тип гораздо производительней. Делая выбор между двумя видеокартами, наличие памяти именно GDDR5 — существенный плюс. Например, в видеокарте Radeon R7 350 производитель может применять память как GDDR3, так и GDDR5, в следствии чего ее стоимость в первом случае несколько ниже, но и производительность существенно уступает варианту с GDDR5. В видеокартах AMD серии RX используются только чипы памяти GDDR5.

https://proglib.io/p/kak-vybrat-videokartu-dlya-neyronnyh-setey-i-glubokogo-obucheniya-2020-09-17
https://ichip.ru/podborki/kompyutery/kakaya-videokarta-luchshe-dlya-noutbuka-razbiraemsya-i-vybiraem-434002

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *