Data publikacji:
Jaka karta graficzna do AI?
Choć najpopularniejsze serwisy AI dostępne dla przeciętnego konsumenta, działają zdalnie w chmurze często na zasadzie płatnej subskrypcji, wiele osób zainteresowanych potencjałem sztucznej inteligencji i sieci neuronowych testuje i trenuje algorytmy AI lokalnie na własnych komputerach. Proces ten wymaga jednak ogromnej mocy obliczeniowej, którą mogą zapewnić tylko wysokiej klasy komponenty. Zarówno w przypadku graficznych, jak i tekstowych systemów AI ciężar obliczeń spada na karty graficzne, które dzięki swoim unikalnym cechom najlepiej i najszybciej radzą sobie z tego typu zadaniami. Jak zatem je wybrać i czym się kierować?
Zarówno firma AMD, produkująca układ graficzne z rodziny Radeon, jak i Nvidia, oferująca karty GeForce, od dłuższego czasu przygotowują się na rosnące zainteresowanie technologiami sztucznej inteligencji. Obie spółki zdają sobie sprawę z tego, że jeżeli ich konstrukcje lepiej radzić będą sobie z wyzwaniami, jakie stawia AI, tym w lepszej będą pozycji względem konkurencji.
Dlatego też najnowsze modele tych urządzeń są już od samego początku projektowane z myślą o wykorzystaniu sztucznej inteligencji. Obie firmy używają jej algorytmów do podbijania rozdzielczości oraz generowania dodatkowych klatek obrazu w czasie rzeczywistym, poprawiając tym samym wydajność komputerów w najbardziej wymagających grach.
Jakie parametry karty graficznej są istotne podczas pracy z AI?
Najważniejszym parametrem karty graficznej, na jaki zwracamy uwagę pod kątem wykorzystania z AI, jest liczba jej rdzeniu CUDA, odpowiadających za procesy obliczeniowe. Przyjmuje się, że w karcie do sztucznej inteligencji powinno być ich co najmniej 3000. Gwarantuje to, że układ poradzi sobie z najczęściej spotykanymi wyzwaniami.
W najnowszych modelach GPU od Nvidii znajdziemy też rdzenie Tensor, przystosowane wyłącznie do zadań związanych z AI, oryginalnie przystosowanych głównie do obsługi technologii DLSS, oferującej wspomniane już upskalowanie grafiki i generowanie dodatkowych klatek obrazu. Ich obecność daje karcie dużą przewagę GPU podczas w pracy ze sztuczną inteligencją. AMD wciąż pracuje nad podobnym rozwiązaniem.
Ostatnim fundamentalnym parametrem GPU istotnym z punktu widzenia AI jest ilość pamięci VRAM. Absolutnym minimum są tutaj konstrukcje z 8 GB pamięci. Zalecane jest jednak wybranie modeli z 12 GB lub 16 GB.
Jakie karty graficzne do AI
W przypadku pracy z AI specjaliści polecają przede wszystkim karty graficzne firmy Nvidia, wchodzące w skład najnowszych serii GeForce RTX 3000 i RTX 4000. Oferują one najlepsze softwarowe wsparcie dla zadań związanych z AI (sterowniki i dodatkowe oprogramowanie).
Zwróćmy uwagę na to, że optymalne efekty otrzymamy, korzystając z modeli z najwyższej półki, przeznaczonych dla entuzjastów. Mowa tu o kartach GeForce RTX 3080 i 3090, a także GeForce RTX 4080 i 4090. Poszukujący jeszcze większej wydajności mogą zainteresować się profesjonalnymi układami przeznaczonymi dla stacji roboczych. Chodzi tu o karty NVIDIA A6000 lub H100, mające na pokładzie do 80 GB pamięci RAM. Ze względu na olbrzymie ceny nie są one jednak dostępne dla zwykłych zjadaczy chleba, a jedynie dla klientów biznesowych.
Jeżeli AI zajmujemy się hobbystycznie, do pracy wystarczą nam tańsze układy, takie GeForce RTX 3060 lub 4070, a także AMD Radeon RX 6700 XT.
Pamiętajmy, że w trakcie długotrwałej pracy z AI karty graficzne znajdują się przez większość czasu pod maksymalnym obciążeniem, niezbędny jest więc zakup wysokiej klasy zasilacza komputerowego, a także wydajnego chłodzenia peceta.
Zdjęcie: Envato Elements
Polecamy:
Jaki laptop gamingowy Lenovo? Które modele są warte uwagi?
2024-04-17
Chłodzenie gamingowego PC. Jak to zrobić dobrze? Porównanie systemów chłodzenia
2024-04-15
Outcast: A New Beginning – cena, wymagania, platformy. Dlaczego warto zagrać?
2024-04-12
Jaki laptop 17 cali? Ranking polecanych dużych laptopów
2024-04-10
Najlepsze gry kooperacyjne
2024-04-09
Najlepsze gry na PS5. Ranking TOP10
2024-04-08
Autor: Michał Kułakowski