Расстояние между видеокартами в ферме оптимально
Обновлено: 03.07.2024
В 2017 году мы решили выпустить инструмент под названием V-Ray Benchmark. Идея была проста — и это был ответ на один из главных вопросов, которые многие наши пользователи задают нам каждый день: в какое оборудование мне следует инвестировать, чтобы получить максимальную отдачу от V-Ray?
Мы выпустили отдельное бесплатное приложение, которое позволило бы людям тестировать свое оборудование для рендеринга как на процессоре, так и на графическом процессоре. Затем они могли опубликовать свои результаты на нашей странице Benchmark и посмотреть, как их оборудование будет сравниваться с другими. И если они не хотели публиковать свои собственные результаты — или, возможно, у них еще не было оборудования для тестирования — они все равно могли проверить другие результаты в Интернете и сделать осознанный выбор оттуда.
С тех пор мы обновили приложение до V-Ray 5 Benchmark. Кроме того, мы также заметили, что не только пользователи используют это программное обеспечение. Многие производители аппаратного обеспечения и обозреватели аппаратного обеспечения также использовали приложение V-Ray Benchmark для тестирования последних и наиболее значительных инноваций в аппаратном обеспечении. Это сделало его одним из де-факто инструментов, используемых индустрией компьютерной графики и аппаратного обеспечения для тестирования производительности. Более того, в отличие от некоторых других тестовых инструментов, таких как Cinebench, V-Ray Benchmark использует программу, которую люди действительно будут использовать в своей работе.
Но сначала давайте вернемся назад и кратко рассмотрим историю этого инструмента и посмотрим, что он стал значить в индустрии компьютерной графики сегодня.
История V-Ray Benchmark
Первоначальные мысли об этом инструменте
Как мы уже говорили: этот инструмент появился из-за того, что наши пользователи хотели иметь что-то, что могло бы действительно сравнить их производительность V-Ray с другим оборудованием. Хотя некоторые эталонные сцены уже существовали в прошлом, пользователям требовалось загружать сцену в свое приложение DCC и отображать ее там. Но эти типы тестов не всегда надежны, так как некоторые настройки могут различаться у разных пользователей, а некоторые пользователи могут изменить некоторые настройки, чтобы исказить свои результаты. Кроме того, у некоторых пользователей может еще не быть лицензии на V-Ray, и они могут просто захотеть протестировать свое оборудование, прежде чем подумать о его покупке.
Поэтому мы решили создать отдельное бесплатное приложение, использующее то же ядро рендеринга, что и наши коммерческие продукты, — которое каждый может загрузить и запустить на своем компьютере. Делая его автономным, нам не нужно беспокоиться о настройках, которые может использовать приложение DCC. Затем мы удалили все другие настройки, которыми можно было манипулировать, чтобы получить истинное сравнение яблок с яблоками.
Почему существует два теста: ЦП и ГП?
Единственным исключением с точки зрения сравнения яблок с яблоками был рендеринг с помощью V-Ray и V-Ray GPU. V-Ray работает только на ЦП, а V-Ray GPU работает на ГП и/или ЦП. Как многие из вас, возможно, знают: V-Ray работает иначе, чем V-Ray GPU, даже если оба работают на процессорах. Таким образом, нет никакого способа получить истинное сравнение этих двух типов оборудования. Кроме того, несмотря на то, что V-Ray GPU также может использовать преимущества аппаратного обеспечения ЦП, есть определенные преимущества, которые выполняются в одном модуле визуализации, но не учитываются в другом.
Поэтому мы решили провести два разных теста с двумя разными сценами, чтобы по-настоящему разделить результаты каждого теста.
Как V-Ray Benchmark 1.0 устарел
Когда мы впервые создали V-Ray Benchmark в 2017 году, мы решили измерять результаты теста с точки зрения времени завершения рендеринга после достижения определенного порога шума. Наша первоначальная идея состояла в том, чтобы использовать сцену, которая заняла бы около одной-двух минут на довольно стандартном оборудовании. По мере того как популярность тестового приложения росла, мы заметили, что многие пользователи — и производители оборудования — тестировали его на некоторых чрезвычайно быстрых системах, как на процессоре, так и на графическом процессоре. Как только люди начали тестировать системы со 128 ядрами или 16 графическими процессорами, время тестирования быстро сократилось с одной или двух минут до 20 секунд или меньше. Когда время рендеринга становится таким низким, результаты теста становятся ненадежными, поскольку ввод-вывод начинает оказывать большее влияние на общее время по сравнению с фактическим временем вычислений.
Кроме того, исходная версия V-Ray Benchmark была основана на V-Ray 3. Начиная с V-Ray Next, мы обновили основной движок V-Ray, чтобы он стал намного быстрее и использовал преимущества новых аппаратных функций. Таким образом, V-Ray Benchmark 1.0 больше не будет хорошим тестом для людей, чтобы проверить свое оборудование или реальную производительность, которую может предложить текущий V-Ray.
Какие графические процессоры для майнинга самые лучшие и стоит ли увлекаться криптовалютами?Майнинг биткойнов и эфириума снова попал в заголовки газет, так как цены и прибыльность майнинга намного выросли по сравнению с последними парой лет. Все, кто не начал майнить в прошлый раз, корят себя за недальновидность. Неудивительно, что лучшие видеокарты и те чипы, которые находятся на вершине нашей иерархии тестов графических процессоров, в конечном итоге также являются очень хорошими вариантами для майнинга. Как хорошо? Это то, что мы здесь, чтобы обсудить, и у нас есть точные данные о производительности хеширования, ценах, мощности и многом другом.
Мы периодически обновляем эту статью, по крайней мере, основную таблицу, показывающую потенциальную прибыль и цены. В последнем обновлении используются данные о ценах за январь 2022 года в сочетании с текущими ценами на Ethereum.
Мы здесь не для того, чтобы поощрять людей заниматься майнингом, и мы определенно не предлагаем вам заложить свой дом или взять крупный кредит, чтобы попытаться стать следующей крупной сенсацией в горнодобывающей промышленности. В основном мы смотрим на данные, основанные на текущих рыночных условиях. Предсказать, куда пойдут криптовалюты дальше, еще сложнее, чем предсказать погоду, политику или следующий большой мем. Если у вас еще нет оборудования, необходимого для начала майнинга сегодня (или, точнее, около восьми месяцев назад), вы опоздали на вечеринку. Как и во время старой золотой лихорадки, больше всего разбогатеют те, кто продает оборудование шахтерам, а не сами шахтеры.
Если вы в последнее время искали новую или бывшую в употреблении видеокарту, текущие цены, вероятно, вызвали как минимум недоумение, а то и три! В нашем индексе цен на графические процессоры есть дополнительные детали, но на рынке был идеальный шторм из-за вызванного пандемией дефицита и повышенного спроса, а майнинг только ухудшил ситуацию. Мы слышали от людей, которые, по сути, говорили: «Я понял, что с запуском Ampere и RDNA2 пришло, наконец, время отказаться от моих старых GTX 1070/1080 или RX Vega 56/64. Затем я посмотрел на цены и понял, что моя старая карта продается за столько же, сколько я заплатил более трех лет назад!» Они не ошибаются. Карты Pascal и Vega, выпущенные три или четыре года назад, в настоящее время продаются по цене, близкой к их первоначальной стартовой цене, а иногда и выше. Если у вас есть старая видеокарта, вы можете даже продать ее самостоятельно (хотя найти замену может оказаться непросто).
Хорошая новость для тех, кто не интересуется майнингом, заключается в том, что прибыльность упала, а цены на графические процессоры последовали этому примеру (в меньшей степени). Сейчас как никогда мы настоятельно не рекомендуем людям пытаться разбогатеть с помощью крипто-майнинга. Даже при сниженных ценах на графические процессоры в лучшем случае сейчас требуется больше года непрерывного майнинга 7 дней в неделю только для того, чтобы окупиться. Эфириум должен перейти на доказательство доли до июля (возможно), плюс необходимо учитывать экологические издержки. Но рынок криптовалют крайне нестабилен, и многие готовы рискнуть сейчас в надежде получить большую прибыль позже.
В конечном счете, мы знаем, что многие геймеры и компьютерные энтузиасты расстроены отсутствием видеокарт, но мы охватываем все аспекты аппаратного обеспечения ПК, а не только игры. Мы много раз наблюдали за майнингом на GPU на протяжении многих лет, в том числе в 2011, 2014 и 2017 годах. Это все времена, когда цена биткойнов резко росла, вызывая интерес и спрос. 2021 год — последний в цикле майнинга криптовалют.
Единственный прогноз, который мы готовы сделать, — это прекрасная тавтология: цены на биткойны и эфириум будут меняться в ближайшие месяцы и годы — иногда вверх, а иногда вниз. И, как мы уже много раз видели, влияние на цены и доступность видеокарт будет продолжаться. Вы также должны знать, что, основываясь на прошлом личном опыте, когда некоторые из нас используют потребительские видеокарты 24/7, абсолютно возможно сжечь вентиляторы, VRM или другие элементы на вашей карте. Действуйте на свой страх и риск.
Лучшие графические процессоры для майнинга, проверенные и ранжированные
Отбросив преамбулу, давайте перейдем к главному: какие GPU для майнинга самые лучшие? Это отчасти на теоретическом уровне, так как по большей части вы не можете купить карты в розницу, но у нас есть решение и для этого. Мы собираемся использовать цены eBay для проданных списков, взятые из нашего индекса цен на графические процессоры. Сколько вы можете заработать на майнинге Эфириума с помощью видеокарты, и сколько времени потребуется, чтобы окупить стоимость карты, используя завышенные в настоящее время цены на eBay? Давайте посмотрим.
Для этого графика мы использовали текущую сложность в сочетании со средней ценой Ethereum за последнюю неделю, потому что сейчас ничто другое не приближается к Ethereum по прибыльности майнинга на GPU. Мы протестировали все эти графические процессоры на нашем стандартном тестовом ПК, в котором используются процессор Core i9-9900K, материнская плата MSI MEG Z390 ACE, 2 модуля ОЗУ Corsair DDR4-3600 по 16 ГБ, твердотельный накопитель XPG M.2 емкостью 2 ТБ и SeaSonic 850W 80 Plus Platinum. сертифицированный блок питания.
Мы оптимизировали производительность майнинга Ethereum, чтобы минимизировать энергопотребление и максимально увеличить скорость хеширования. Также обратите внимание, что мы используем реальные измерения потребляемой мощности для графических процессоров, собранные с помощью нашего аппаратного и программного решения Powenetics, поэтому наши показатели мощности не зависят от программных данных, которые могут отличаться от нескольких ватт до более 50 Вт, в зависимости от графического процессора.
Наконец, мы использовали 0,10 доллара США за кВт·ч для оплаты электроэнергии, что намного ниже, чем в некоторых регионах мира, но и выше, чем в других. Взяв скорость хэширования и текущую сложность, мы вычитаем стоимость энергии, чтобы получить ежедневную прибыль. Затем мы использовали приблизительную цену eBay, деленную на текущую дневную прибыль, чтобы вычислить время для погашения стоимости видеокарты. Следующая таблица отсортирована по времени достижения безубыточности (при условии, что цена и сложность не изменятся, а они обязательно изменятся).
Высококачественная визуальная графика необходима для таких отраслей, как медиа, кино, графический дизайн, анимация, космические исследования, архитектура, дизайн интерьера и т. д. Все эти отрасли зависят от процесса рендеринга, чтобы получить все результаты для различных профессиональные проекты. За последние несколько лет технология рендеринга на GPU вторглась в ИТ-индустрию, как внезапный и сильный шторм. Несмотря на то, что графический процессор разработан на основе архитектуры ЦП, считается, что он значительно быстрее ЦП и стоит гораздо дороже.
Что такое GPU-рендеринг (GPU Render) ?
GPU – это графический процессор. Его дизайн и конструкция напоминают обычный ЦП, но он был разработан для сложной обработки графики. Графический процессор разделяет ресурсы всей компьютерной обработки, отвечая за обработку вывода графики на экран. Однако в последние годы графические процессоры были разработаны для рендеринга с помощью специального программного обеспечения для рендеринга, доступного сегодня на рынке, такого как IRay от NVIDIA, VRay RT от Chaos Group, OctaneRender от Otoy; Redshift от MAXON и т. д. Сегодня в этой статье iRender укажет на многие аспекты, прежде чем решить, стоит ли вкладывать средства в GPU Render, и ответит на вопрос: какой лучший графический процессор стоит ваших вложений?
1. Лучший графический процессор для рендеринга Redshift
Непредвзятые движки, как правило, очень сложны для художников при рендеринге, поскольку они гораздо более точны в своих расчетах, касающихся таких процессов, как физика освещения. Тем не менее, Redshift является предвзятым движком, что означает, что у художника гораздо больше свободы для получения желаемого рендера без необходимости перегружать настройки, а это означает, что вы можете сосредоточиться исключительно на создании.
Как упоминалось выше, выбор видеокарты является определяющим фактором производительности Redshift. Чем быстрее, тем лучше, и вы также можете использовать несколько графических процессоров для дальнейшего ускорения рендеринга. Есть два аспекта видеокарты, которые влияют на возможности рендеринга: исходная скорость самого графического процессора и объем памяти на карте. Видеопамять будет ограничивать эффективность рендеринга больших и сложных сцен, хотя Redshift поддерживает рендеринг «вне ядра», что позволяет использовать системную память, если не хватает выделенной памяти графического процессора… но это связано с уменьшением скорость, поэтому лучше всего иметь видеокарты с достаточным объемом оперативной памяти, если это вообще возможно. Карты GeForce, как правило, имеют хорошую чистую производительность с приличным объемом видеопамяти, в то время как карты Quadro имеют больший объем видеопамяти, но и стоят дороже при том же уровне исходной производительности.
На диаграммах выше мы видим: NVIDIA RTX 3080 быстрее, чем любая карта серии RTX 20, и почти в два раза быстрее, чем RTX 2080 Super по той же цене. В сочетании с увеличением объема видеопамяти на 25 % по сравнению с 2080 Super это увеличение скорости рендеринга делает его фантастической ценностью.
NVIDIA RTX 3090 на 60 % быстрее, чем RTX Titan, которая была лучшей потребительской видеокартой последнего поколения, при этом стоит на 1000 долл. США дешевле и поддерживает тот же объем видеопамяти. Более того, RTX Titan был доступен только у NVIDIA с их решением для охлаждения с двумя вентиляторами, а это означает, что его нельзя было эффективно использовать в конфигурациях с несколькими графическими процессорами. Founders Edition RTX 3090, которую мы тестировали для этой статьи, возможно, тоже не идеальна для этого, но Gigabyte выпустила вариант 3090 в стиле вентилятора, который должен работать в конфигурации такого типа. Однако при потребляемой мощности 350 Вт на карту текущие блоки питания могут не справиться с полным набором из четырех карт.
При сравнении этих новых карт друг с другом необходимо учитывать множество компромиссов. RTX 3090 примерно на 15% быстрее для рендеринга в Redshift, чем 3080, что неплохо, но, учитывая, что он стоит более чем в два раза дороже, это тоже не фантастика.Тем не менее, 24 ГБ видеопамяти на RTX 3090 более чем в два раза больше, чем предлагает 3080 (10 ГБ), и 3090 также является единственной анонсированной картой серии 30, которая поддерживает NVLink. Это означает, что он будет гораздо лучше подходить для работы с большими сценами и детализированной геометрией. Попробуйте RTX 3090 здесь!
Вывод. Таким образом, с точки зрения цены и производительности выигрывает RTX 3080, но с точки зрения максимальной производительности, функций и поддержки рендеринга более сложных сцен GeForce RTX 3090 явно превосходит ее.
2. Лучший GPU для рендеринга Octane
Octane Render – это средство визуализации на базе графического процессора, которое легко обрабатывает алгоритмы, требующие большой нагрузки на процессор. На сегодняшний день он считается одним из самых быстрых программных плагинов для рендеринга в реальном времени на рынке. Используя интерактивную систему окна просмотра в реальном времени, он плавно ускоряет ваш рабочий процесс, по существу отображая окончательный рендеринг по мере того, как вы работаете, редактируете и размещаете материалы, а также композицию кадров.
Это программное обеспечение для рендеринга, являющееся идеальным кандидатом на роль архитектурной визуализации, также может похвастаться тем, что его всеобъемлющий интерфейс позволяет довольно быстро получать прекрасные результаты, а скорость обработки в 10–50 раз превосходит скорость других подключаемых модулей на основе графического процессора. В частности, Octane поддерживает только карты NVIDIA. К сожалению, графические процессоры AMD Radeon, какими бы хорошими и способными они ни были, не поддерживаются движком рендеринга Octane.
- RTX 3070 8 ГБ — бюджетная карта для тех, кто только начинает работать с графическим процессором или имеет ограниченный бюджет.
- RTX 3080 10 ГБ. Эта карта более доступна по цене, чем 3090, и предлагает более высокую производительность рендеринга на доллар, если рассматривать только карту. Однако меньший объем видеопамяти может ограничивать сложность сцен, которые вы можете визуализировать, а также отсутствует поддержка NVLink. Однако, если вы не работаете с очень сложными сценами, одна или две из них дадут отличные результаты за свою цену.
- RTX 3090 24 ГБ. Эта карта на 75 % быстрее, чем RTX Titan, которая была лучшей потребительской видеокартой последнего поколения, но при этом стоит на 1000 долл. США дешевле и поддерживает тот же объем видеопамяти. RTX 3090 примерно на 20% быстрее обрабатывает рендеринг, чем 3080, имеет на 140% больше встроенной памяти и поддерживает NVLink. Это означает, что он будет гораздо лучше подходить для работы с большими сценами и детализированной геометрией. Кроме того, Gigabyte выпустила двухслотовую версию этой карты с одним вентилятором, которая должна позволять использовать несколько графических процессоров в одной системе для повышения производительности.
Помимо того, какую карту использовать, стоит вопрос о том, сколько их. OctaneRender очень хорошо масштабируется для нескольких видеокарт, но системы охлаждения большинства старых моделей GeForce не рассчитаны на работу с несколькими графическими процессорами. Для наилучшей общей производительности идеально подходят варианты с одним вентилятором, отводящим тепло сзади (обычно называемые «выдувными» картами). Объединение нескольких из них даст фантастическую производительность рендеринга, хотя для этого требуется более крупное шасси, мощный источник питания и большой поток воздуха от корпусных вентиляторов. Вот почему мы рекомендуем серию RTX 30, особенно для RTX 3090. Попробуйте RTX 3090 здесь!
3. Лучший графический процессор для рендеринга Vray
V-Ray – это компьютерное приложение для рендеринга компьютерных изображений, разработанное болгарской Chaos Group, основанной в Софии в 1997 году. используется для визуализации и компьютерной графики в таких отраслях, как средства массовой информации, развлечения, производство фильмов и видеоигр, промышленный дизайн, дизайн продуктов и архитектура.
Однако для V-Ray RT выбор видеокарты является самым важным фактором скорости/производительности рендеринга. RT имеет несколько разных режимов, хотя не все версии плагинов поддерживают оба. В некоторых версиях существует режим OpenGL для использования с видеокартами AMD, но основное внимание уделяется режиму CUDA для карт NVIDIA. (Пользователи, использующие AMD, не получат ускорение Embree, потому что это бонус NVIDIA)
Не говоря уже о чистой эффективности, давайте поговорим о ценности. В каждом из этих тестов пара карт GeForce RTX 3070 может превзойти одну RTX 3090. Поскольку эти две карты 3070 будут стоить на 500 долларов меньше, это кажется привлекательным вариантом, а для некоторых людей он действительно может быть жизнеспособным. Однако при таких сравнениях следует помнить о нескольких вещах:
- VRAM. Поскольку у RTX 3070 всего 8 ГБ встроенной памяти, по сравнению с 24 ГБ у RTX 3090, она будет гораздо более ограниченной с точки зрения сложности сцены и разрешения текстур. Некоторые механизмы рендеринга могут использовать системную память для частей этих данных, но это обычно отрицательно сказывается на производительности.
- Емкость обновления. Если вы выберете две RTX 3070 (или даже 3080), то вы не сможете выполнить дальнейшую модернизацию, не вынимая их и не устанавливая новые карты, в то время как система с одной платой RTX 3090 может иметь одну или еще два добавлены в будущем. GeForce RTX 3090 — наша рекомендация для большинства клиентов, использующих GPU-рендеринг. RTX 3090 обеспечивает наилучшую производительность в V-Ray, а также имеет огромные 24 ГБ памяти. Он также доступен с вентиляторными кулерами, что позволяет при желании использовать несколько карт. Попробуйте RTX 3090 здесь!
Как мы видели в прошлом, рендеринг с помощью графического процессора очень хорошо масштабируется на нескольких видеокартах. И OctaneRender, и V-Ray Next имеют идеальное масштабирование: две карты обеспечивают вдвое большую производительность, чем одна карта, с очень небольшими отклонениями, которые находятся в пределах погрешности. Масштабирование со второй видеокарты по-прежнему достойное — улучшение в диапазоне от 83 до 93 %.
4. Лучший графический процессор для рендеринга Iray
Разработанный Nvidia, Iray – это модуль рендеринга на базе графического процессора, который является одним из лучших программ для 3D-рендеринга в САПР, предназначенным для начинающих, студентов и любителей, не обладающих экспертными знаниями в области рендеринга, а также для профессионалов. Эта интуитивно понятная, основанная на физических данных технология рендеринга использует шумоподавление ИИ, CUDA, NVidia OptiX и язык описания материалов (MDL) для создания фотореалистичных изображений с высокой скоростью и эффективностью, что делает ее одним из самых реалистичных программ для 3D-рендеринга.
Поддерживаемый графический процессор NVIDIA с драйверами Iray: технически поддерживаются все карты RTX, GTX, Quadro и TITAN поколений Turing, Pascal, Maxwell и Kepler/Fermi. Скорость рендеринга в первую очередь определяется количеством ядер CUDA (чем больше, тем лучше) и тактовой частотой графического процессора. К сожалению, графические процессоры AMD Radeon, какими бы хорошими и способными они ни были, не поддерживаются механизмом рендеринга Iray.
В приведенных выше диаграммах первое, на что следует обратить внимание, это явное отсутствие преимуществ использования Quadro перед GeForce. На самом деле Quadro M4000 была примерно на 20% медленнее, чем GTX 970, хотя GTX 970 стоит почти втрое дешевле. В частности, некоторые графические процессоры Quadro предлагают больший объем видеопамяти, но и стоят гораздо дороже при том же уровне чистой производительности, что и карты GeForce. Таким образом, мы рекомендуем серию NVIDIA Geforce, если IRAY является вашим основным приложением. По состоянию на октябрь 2020 г. это примерно верхний уровень графических процессоров потребительского уровня, от самых быстрых до самых медленных.
- RTX 3060 Ti (4864 ядра CUDA, 8 ГБ видеопамяти)
- RTX 3070 (5888 ядер CUDA, 8 ГБ видеопамяти)
- RTX 3080 (8704 ядра CUDA, 10 ГБ видеопамяти)
- RTX 3090 (10 496 ядер CUDA, 24 ГБ видеопамяти)
Во-вторых, когда дело доходит до использования нескольких графических процессоров, производительность Iray довольно хорошо масштабируется . Хотя вы не получаете вдвое большей производительности с двумя картами по сравнению с одной картой, вы получаете очень хороший прирост производительности. В среднем переход с одной карты на две сократил время рендеринга примерно на 33% (на треть). Переход от одной карты к трем приводит к уменьшению времени рендеринга примерно в два раза (точнее, на 49%), а переход с одной карты к четырем сокращает время рендеринга чуть менее чем на две трети (60%). Попробуйте RTX 3090 здесь!
5. Лучший графический процессор для рендеринга Blender
Blender широко использует ускорение графического процессора, а это означает, что хороший графический процессор может повлиять практически на все, что вы делаете в Blender. Однако не все графические процессоры одинаковы, и есть некоторые важные различия, о которых вы должны знать, прежде чем выбрать конкретную марку или цену. Blender выполняет рендеринг быстрее и работает более плавно на графических процессорах CUDA по очевидным причинам: CUDA создана для использования так, как ее использует Blender. OpenCL не предназначен для конкуренции с CUDA. Команда разработчиков Blender активно работает с Nvidia над полной интеграцией функций OptiX в Blender, и ускоренный рендеринг CUDA с помощью OptiX уже доступен наряду с существующими реализациями CUDA и OpenCL.
Интенсивное использование в Blender ускорения графического процессора и его надежная реализация CUDA делают видеокарту Nvidia безопасным выбором для большинства пользователей. Карты без CUDA (например, карты AMD) — не лучший выбор для рендеринга, но они по-прежнему хороши для пользователей, заинтересованных в стабильной производительности области просмотра.Если вы часто перемещаетесь по своей сцене, перемещая камеру в Blender или проигрывая анимацию, то графические процессоры Nvidia — хороший выбор.
Когда дело доходит до технических характеристик графического процессора, обратите внимание на количество вычислительных ядер (CUDA или OpenCL, в зависимости от того, какую марку вы покупаете) и объем видеопамяти. Blender так же нуждается в видеопамяти, как и в обычной ОЗУ, а за графический процессор с достаточным объемом видеопамяти стоит доплатить, если вы заинтересованы в скульптинге, высокополигональном моделировании или рендеринге на графическом процессоре.
По всем причинам, упомянутым выше, мы определенно рекомендуем:
- Выбор производительности: Nvidia RTX 3090 или RTX 3080
- Рекомендуемое значение: Nvidia RTX 3060 Ti и RTX 3070
- Бюджетный выбор: модель Nvidia GTX
Заключительная мысль
В заключение следует отметить, что ценность некоторых графических процессоров Quadro для рендеринга с помощью графического процессора ниже, чем у обычных или «игровых» графических процессоров, даже несмотря на то, что эти графические процессоры уровня «Pro» предлагают еще больше видеопамяти. Есть некоторые функции, такие как ECC VRAM, более высокая точность с плавающей запятой или официальная поддержка и драйверы, которые делают их ценными в глазах пользователей предприятий, машинного обучения или САПР, и это лишь некоторые из них. Точно так же RTX Titan был доступен только у NVIDIA с их решением для охлаждения с двумя вентиляторами, что означает, что его нельзя было эффективно использовать в конфигурациях с несколькими графическими процессорами. Для ваших потребностей в рендеринге с помощью графического процессора придерживайтесь основных графических процессоров RTX с наилучшей стоимостью, особенно зверя RTX 3090.
Плохая новость заключается в том, что возможности графических процессоров настолько велики, что они стали очень популярными устройствами, используемыми сообществом крипто-майнеров, что приводит к значительному росту цен и дефициту RTX 30 Series на рынке. Инвестировать 1500 долларов в видеокарту, не говоря уже о стоимости совместимости для сборки компьютера, тоже очень дорого. Это такая большая инвестиция для одиноких людей или фрилансеров. Тем не менее, iRender предлагает доступное решение для всех 3D-художников, позволяющее раскрыть свой творческий потенциал с помощью чудовищной RTX 3090 всего за 3,8 доллара США в час. iRender — профессиональный поставщик услуг облачного рендеринга с ускорением на GPU в области оптимизации ПК для задач рендеринга, CGI, VFX с более чем 16 000 клиентов, получивший высокую оценку во многих глобальных рейтингах (например, CGDirector, Lumion Official, Radarrender, InspirationTuts CAD, All3DP). Это единственная ферма рендеринга, на которой пользователи могут устанавливать любое программное обеспечение и плагины, необходимые для их проекта, получать полный контроль над машиной и использовать ее в качестве своих локальных компьютеров.
Теперь идите вперед и творите! Станьте членом сообщества iRender сегодня, чтобы перестать тратить часы на бессмысленную визуализацию. Всегда в авангарде передовых графических технологий, мы делаем рендеринг, творческий подход за вами!
Неоспоримый факт, что для глубокого обучения требуется много оборудования для решения сложных вычислительных задач. Исследователи данных быстро перешли с процессоров на графические процессоры. Они выделяют пропорционально больше транзисторов для арифметико-логических устройств и меньше для кэшей и управления потоком по сравнению с ЦП.
Saitech Inc , является авторизованным партнером-реселлером продуктов и услуг NVIDIA. Также ознакомьтесь с нашими продуктами в Google
Прежде чем мы узнаем о лучших графических процессорах для машинного обучения в 2021 году, давайте обсудим важность графических процессоров в глубоком обучении.
Машинное обучение – это подмножество функций искусственного интеллекта, которое предоставляет системе возможность учиться на основе данных без явного программирования.
Машинное обучение — это, по сути, математическая и вероятностная модель, требующая множества вычислений. Людям очень просто выполнять эти задачи, но вычислительные машины могут очень легко выполнять аналогичные задачи.
В этом посте мы расскажем о лучших графических процессорах для машинного обучения, доступных на рынке. Технические эксперты рекомендуют NVIDIA GPU Series 2021, когда речь идет о выборе высокопроизводительного графического процессора для корпоративного центра обработки данных. Давайте углубимся в тему и узнаем о ней больше. В 2021 году HP выпустит новые ноутбуки с беспроводными AirPods и обновленной графикой NVIDIA GeForce.
Важные факты:
ГП быстрее ЦП и подходят для вычислений в приложениях искусственного интеллекта и глубокого обучения. Графические процессоры оптимизированы для обучения моделей искусственного интеллекта и глубокого обучения, поскольку они могут одновременно обрабатывать несколько нейронных сетей.
Графические процессоры являются более безопасным выбором для быстрого машинного обучения, поскольку обучение модели обработки данных состоит из простых матричных математических вычислений, скорость которых может быть значительно увеличена, если вычисления выполняются параллельно. (Источник: Reddit)
ГП быстрее для вычислений, чем ЦП. При больших наборах данных ЦП выполняет задачу последовательно, что не рекомендуется для глубокого обучения. Графические процессоры оснащены памятью VRAM (Video RAM). Таким образом, память процессора можно использовать для других задач.
Проверили ли вы наши предыдущие сообщения:
Что такое графический процессор?
GPU — это графический процессор, логический чип, известный как процессор. В основном это помогает ПК или ноутбуку предлагать пользователю идеальную графику и визуальные эффекты. Это подходит для программистов, дизайнеров, видеоредакторов и практически всех, кому нужны первоклассные изображения.
Вы можете найти лучший графический процессор для глубокого обучения на карте подключаемого модуля. Он расположен в чипсете на материнской плате ПК. ЦП или центральный процессор считается основным функциональным блоком ПК или ноутбука, но его работа зависит от графического процессора.
Нужен ли GPU для глубокого обучения?
Итак, если вы планируете работать над другими областями машинного обучения или алгоритмами, GPU не нужен. Если ваша задача немного интенсивна и имеет управляемые данные, вам лучше подойдет достаточно мощный графический процессор. Ноутбук с выделенной графической картой высокого класса должен работать.
Концепция глубокого обучения включает в себя математические вычисления и экстремальные операции, в том числе умножение матриц. Это поле зависит от типа графического процессора, который вы планируете использовать для своих вычислений.
Итак, мы можем рассматривать GPU как неотъемлемое устройство для реализации концепции глубокого обучения. Выбор высокопроизводительного графического процессора не только поможет вам быстро выполнять вычисления, но и поможет достичь выдающейся производительности. Вы должны уметь разрабатывать продукты, которые вы планируете использовать, с помощью искусственного интеллекта.
Отличительный графический процессор поможет вам получить высококачественное изображение с разрешением HD. Инвестиции в покупку высококачественного графического процессора — это разумный шаг для достижения наилучших результатов, особенно при глубоком обучении.
Вы можете обрабатывать изображения и видео гораздо быстрее и повысить эффективность вашего процессора. Пользователи должны понимать, что их рабочий процесс может замедлиться, если не используется мощный графический процессор.
⭐️Параметры, которые следует учитывать при выборе графического процессора для глубокого обучения
На быстрорастущем рынке графических процессоров доступно множество вариантов, разработанных с учетом потребностей графического дизайнера, видеоредактора, консультанта по глубокому обучению или любого, кто интересуется искусственным интеллектом.
Совместимость — здесь под совместимостью понимается поддержка источника питания и достаточно места на устройстве. Лучшая синхронизация этих двух компонентов сделает работу графического процессора более эффективной.
Платформа. Глубокое обучение — это концептуальная концепция, для которой необходима улучшенная поддержка графики и высокая видимость на экране. Таким образом, при выборе графического процессора вы должны выбрать тот, который поддерживает все типы процессоров и последние версии дисплея.
Значение TDP. Время от времени графический процессор может нагреваться. Обозначается значением TDP. Вы должны убедиться, что ваш GPU имеет низкую температуру. Когда вашему устройству требуется больше энергии для работы, оно может нагреваться быстрее.
Емкость памяти. Большой объем памяти в устройстве считается преимуществом и главным требованием для запуска приложений искусственного интеллекта и глубокого обучения. В глубоком обучении мы используем интенсивную мощность и объем памяти. Те, у кого есть мониторы со сверхвысоким разрешением, могут захотеть использовать первоклассную оперативную память. Следовательно, требуются графические процессоры с памятью в ТБ.
Потоковые процессоры. Потоковый процессор также известен как ядро CUDA. Они подходят для профессиональных геймеров и глубокого обучения. Использование графического процессора с мощным ядром CUDA повышает эффективность работы в приложениях глубокого обучения.
Факторы GPU, которые следует учитывать при покупке или обновлении
Идеальный выбор графического процессора может помочь вам получить преимущества при интеграции и кластеризации приложений глубокого обучения. В долгосрочной перспективе все предприятия будут использовать эти сложные приложения в своей повседневной работе. Следовательно, выбор графического процессора производственного уровня или графического процессора для центра обработки данных является мудрым шагом.
Примечание. Мы рассмотрели графические процессоры NVIDIA с последними конфигурациями.
Возможность соединения графических процессоров
Взаимосвязи графических процессоров напрямую связаны с масштабируемостью вашей реализации и возможностью использования нескольких графических процессоров и стратегий распределенного обучения. Здесь мы должны отметить, что NVIDIA удалила межсоединения на графических процессорах ниже RTX 2080.
Вспомогательное программное обеспечение
Графические процессоры NVIDIA лучше всего поддерживаются 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.
Лицензирование
Еще один фактор, который следует учитывать, – рекомендации NVIDIA относительно использования 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.
3 фактора алгоритма, влияющие на использование графического процессора
Наш опыт помогает организациям оптимизировать крупномасштабные рабочие нагрузки глубокого обучения. Ниже приведены три ключевых фактора, которые следует учитывать при масштабировании алгоритма на нескольких графических процессорах.
- Параллелизм данных
- Использование памяти
- Производительность графического процессора
⭐️ Лучший GPU для глубокого обучения в 2021 году — 13 лучших
Выбор лучшего графического процессора — непростая задача, поскольку существует огромное количество определений. Некоторым нужен масштабируемый графический процессор, в то время как другие выбирают большую емкость. Вот несколько соображений, которые помогут вам выбрать графический процессор или набор графических процессоров, которые лучше всего подходят для ваших нужд.
- Расширенная видимость
- Больше никаких узких мест
- Более высокий уровень контроля
Некоторые из лучших графических процессоров в отрасли в 2021 году
Графическая карта NVIDIA TITAN XP (900-1G611-2530-000)
Этот продукт был профессионально проверен и протестирован продавцами на предмет полной функциональности. Карту можно установить на новейшие игровые автоматы, а также использовать на серверах. Продукт специально разработан для удовлетворения потребностей геймеров и майнеров.
Воспользуйтесь предложением на огромную коллекцию графических карт nvidia
Графическая карта NVIDIA Titan RTX
Эта карта идеально подходит для обучения нейронных сетей и логических выводов. Большой объем оперативной памяти, плюс поддержка интерконнекта NVLink для объединения пулов памяти двух таких карт. Это может обрабатывать огромные наборы данных.
Новая мощная видеокарта также рекламируется как инструмент для студий, которые работают над играми и виртуальными приложениями, основанными на трассировке лучей. Это доступное решение по сравнению с другими аналогичными вариантами, доступными на рынке.
Выберите видеокарту на свой вкус из нашей коллекции видеокарт RTX
ZOTAC GeForce GTX 1070 Mini 8 ГБ GDDR
Графический процессор с двухканальным портом DVI компактен и может эффективно обрабатывать VR-титры, поскольку он невероятно мощный. Он имеет впечатляющий разгон и довольно тихий. Однако он подходит только для новейших ПК или ноутбуков.
Ознакомьтесь с эксклюзивным ассортиментом видеокарт Zotac Geforce здесь
ASUS GeForce GTX 1080 8 ГБ
Считается одним из лучших для глубокого обучения с большим количеством ядер и быстрой памятью. и скорость. Это продукт с хорошим соотношением цены и качества, доступный со многими расширенными функциями и стабильной производительностью.
Просмотрите нашу огромную коллекцию графических карт Asus
Графические карты Gigabyte GeForce GT 710
Графические карты Gigabyte GeForce GT 710 имеют более высокую тактовую частоту, большее количество ядер и быструю память. Это доступный выбор, демонстрирующий отличную производительность с приложениями глубокого обучения. Дополнительными функциями являются компактный размер и разрешение 4K.
Полный ассортимент видеокарт Gigabyte здесь
EVGA GeForce RTX 2080 Ti XC
Эта видеокарта имеет в шесть раз более высокую производительность по сравнению с видеокартами предыдущего поколения.Благодаря ТРАССИРОВКЕ ЛУЧЕЙ в реальном времени в играх для ультрасовременной гиперреалистичной графики он оснащен двумя вентиляторами HDB, обеспечивающими более эффективное охлаждение и гораздо более тихий акустический шум. Графическая карта может подстраиваться под потребности ПК в освещении, настраивая служебные мониторы
Получите самую продаваемую коллекцию графических карт EVGA
Игровая видеокарта EVGA GeForce GTX 1080 Ti FTW3
Этот продукт был профессионально проверен и протестирован продавцами на предмет полной функциональности. Продукт имеет 9 дополнительных датчиков температуры для мониторинга памяти и VRM. Реальная базовая частота видеокарты составляет 1683 МГц, 11264 МБ памяти и совместимость с 32/64-битной ОС Windows. Видеокарта хороша для личных игр.
Получить широкий ассортимент EVGA GeForce GTX можно здесь
PNY NVIDIA Quadro RTX 8000
Безопасным продуктом, который может выдержать повреждения при установке, является одна из новейших видеокарт, обеспечивающая трассировку лучей в реальном времени. Одна плата Quadro RTX 8000 может отображать сложные профессиональные модели с физически точными тенями, отражениями и преломлениями, чтобы предоставить пользователям мгновенную информацию.
Выберите из нашей лучшей коллекции графических карт PNY NVIDIA Quadro RTX ту, которая подходит для вашего ПК.
Работая совместно с приложениями, использующими такие API, как NVIDIA OptiX, Microsoft DXR и трассировка лучей Vulkan, системы на базе Quadro RTX 8000 обеспечивают по-настоящему интерактивные рабочие процессы проектирования, обеспечивая немедленную обратную связь для беспрецедентного уровня производительности.
Графическая карта PowerColor VGA AXRX 570
Графическая карта PowerColor VGA AXRX 570 имеет эталонный дизайн AMD с увеличенной тактовой частотой и скоростью памяти. Тем не менее, его производительность превосходна для 1080 и 1440p. Он известен своим выдающимся охлаждением, которое является основным требованием приложения для глубокого обучения.
Выберите из нашей лучшей коллекции графических карт то, что подходит именно вам.
Графическая карта NVIDIA GeForce RTX 2080
Графическая карта Nvidia GeForce RTX 2080 Super входит в число лучших графических карт благодаря своей высокой производительности. Это предпочтительный выбор большинства предприятий из-за его эффективного охлаждения и автоматического разгона. Тем не менее, большой размер иногда доставляет неудобства при работе с современными компактными машинами.
Полный ассортимент видеокарт NVIDIA GeForce здесь
Лучшие графические процессоры Nvidia для глубокого обучения: наш лучший выбор на 2021 год 👌
Если вы ищете GPU для глубокого обучения, взгляните на лучшие решения Saitech Technologies, которые предприятия выбрали для запуска крупномасштабных проектов и центров обработки данных. Вот список лучших графических процессоров 2021 года от Saitech Technologies, США.
Наши лучшие решения для крупномасштабных проектов и центров обработки данных —
NVIDIA RTX 2080 Ti
RTX 2080 Ti — лучший графический процессор для глубокого обучения практически для всех. Несмотря на то, что она позиционируется как «игровая карта» потребительского уровня, она остается рабочей лошадкой для современных исследований среди аспирантов и преподавателей в каждом университете (даже в школах с относительно большими бюджетами, таких как MIT).
NVIDIA Tesla V100
(вычислительный процессор GPU — Tesla V100 — 16 ГБ — для UCS SmartPlay Select C240 M5, SmartPlay Select C240 M5L, SmartPlay Select C240)
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.
Nvidia Tesla p100
(вычислительный процессор GPU — Tesla P100 — для UCS C220 M4S, Smart Play 8 C240, Smart Play C220 M4, SmartPlay Select C220 M4S)
Nvidia Tesla p100 — это графический процессор на основе 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.
NVIDIA Тесла K80
(вычислительный процессор GPU – Tesla K80)
Nvidia Tesla K80 – это графический процессор на базе архитектуры NVIDIA Kepler, предназначенный для ускорения научных вычислений и анализа данных.
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.
Исходя из приведенного выше обсуждения, мы можем сказать, что существует множество вариантов выбора графического процессора для глубокого обучения. NVIDIA играет важную роль в удовлетворении спроса на высококачественные графические процессоры для центров обработки данных и предприятий. Серия RTX 3070 — одна из последних на рынке глубокого обучения.Графический процессор оптимизирован в соответствии с потребностями приложения ИИ. В игровых компьютерах и других приложениях для глубокого обучения это один из хороших вариантов.
Выбор правильного устройства имеет решающее значение для получения удовольствия от глубокого обучения и игрового процесса. Мы настоятельно рекомендуем серию NVIDIA как заслуживающую внимания. Каждый из продуктов имеет уникальные особенности. Они новейшие первоклассные и имеют похвальные характеристики.
Читайте также: