Razem: 0,00 zł
Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji, w tym m. in. deep learning, przyczynia się do tworzenia algorytmów, które coraz skuteczniej naśladują sposób działania ludzkiego mózgu. Otwiera to wiele nowych możliwości, które pozwalają poprawiać nasze bezpieczeństwo, metody leczenia czy codzienne funkcjonowanie na wielu płaszczyznach. Obsługa zaawansowanych algorytmów, przetwarzających ogromne wolumeny danych, wymaga jednak odpowiedniej mocy. Dostarczają ją m.in. karty graficzne NVIDIA GeFroce RTX 4090 i RTX 3090. Jakie parametry oferują? Która z nich skuteczniej wesprze projekty wykorzystujące głębokie uczenie?
Czym jest deep learning i dlaczego wymaga wydajnej karty graficznej?
Sztuczna inteligencja to niezwykle pojemny termin, który obejmuje zagadnienia takie jak machine learning czy deep learning. Idea AI polega najogólniej rzecz ujmując na wykorzystaniu komputerów do naśladowania sposobu działania ludzkiego mózgu. Odpowiednikiem neuronów w ludzkim mózgu są w świecie sztucznej inteligencji sieci neuronowe, które mają za zadanie doszukiwać się wszelkich wzorców i prawidłowości w surowych danych. O ile w przypadku uczenia maszynowego proces ten jest w pewnym sensie pobieżny, deep learning sięga znacznie głębiej. Wykorzystuje wiele warstw węzłów sieci neuronowych, dzięki czemu jest w stanie zapewnić znacznie bardziej precyzyjne wyniki – tj. tworzyć jeszcze trafniejsze rekomendacje czy podpowiadać najlepsze rozwiązania dla zadanych problemów.
Choć o sztucznej inteligencji mówi się od lat, rozwój jej podkategorii, jaką jest deep learning przyspieszył dopiero w ostatnich latach. Dlaczego? Powód jest bardzo prozaiczny. Przez długi czas procesory graficzne nie były w stanie zaoferować zainteresowanym odpowiednio wysokiej wydajności. Wysokie koszty i ograniczona dostępność wydajnych kart graficznych sprawiały, że szersze wykorzystanie deep learning było mocno ograniczone. Sytuacja zmieniła się wyraźnie w ostatnich latach, kiedy to mogliśmy obserwować niezwykle szybki i wręcz wykładniczy wzrost wydajności kart graficznych. Swój udział w tym procesie ma oczywiście NVIDIA, która jest jednym z liderów rynku. Jakie możliwości zapewniają jej karty graficzne GeForce RTX 3090 i GeForce RTX 4090?
Żródło: https://stock.adobe.com/pl/images/budapest-hungary-circa-2020-nvidia-geforce-rtx-3090-graphics-card-manufactured-by-evga-shiny-new-hardware-detail-glowing-in-blue-light-in-an-rgb-gamer-battlestation-setup-rtx-30-series-flagship/403029569
Karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 3090
NVIDIA GeForce RTX 3090 to flagowy konsumencki procesor producenta z Santa Clara, który spełnia wymagania zarówno graczy, jak i studentów, badaczy czy twórców. Jego największą zaletą jest niewątpliwie wysoka wydajność za rozsądną cenę.
Karta dostępna jest w dwóch wariantach – GeForce RTX® 3090 Ti i GeForce RTX® 3090. Zasilana jest architekturą RTX drugiej generacji firmy NVIDIA – Ampere, posiada dedykowane rdzenie Ray Tracing drugiej generacji, rdzenie Tensor trzeciej generacji, multiprocesory strumieniowe i aż 24 GB pamięci G6X. Model GeForce RTX® 3090 Ti wyposażono w 10 752 rdzeni CUDA, zaś GeForce RTX® 3090 w 10 496.
Karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 4090
Dostępna w ofercie od października 2022 roku karta NVIDIA GeForce RTX 4090 to najnowszy procesor graficzny w ofercie producenta, który jest niejako następcą NVIDIA GeForce RTX 3090. Czy jest dużo bardziej wydajny? Jak najbardziej! Jest to obecnie najlepszy procesor graficzny GeForce, który zapewnia wyraźną poprawę jakości i wydajności działania względem poprzednika. By zapewnić graczom jak najlepsze doświadczenie, a twórcom i badaczom maksymalnie przyspieszyć pracę, RTX 4090 zbudowano na architekturze Ada Lovelace i wyposażono w 24 GB pamięci G6X. Przeprowadzone przez producenta testy na kilku najpopularniejszych grach jasno pokazują, że wydajność w porównaniu do GeForce RTX® 3090 jest od 2 do 4 razy wyższa!
GeFroce RTX 4090 vs RTX 3090 w starciu z głębokim uczeniem
Wymaganiom, jakie niesie za sobą chęć zbudowania modelu głębokiego uczenia sprosta zarówno GeForce RTX 3090, jak i GeFroce RTX 4090. Nie ma zatem obaw, że zakup któregokolwiek z procesorów pokrzyżuje plany i uniemożliwi realizację własnych celów badawczych. Trzeba się jednak liczyć z tym, że parametry obu kart są istotnie różne, co bezpośrednio przekłada się na wyniki testów porównawczych, które na przestrzeni ostatnich miesięcy zostały przeprowadzone przez wielu specjalistów i obserwatorów rynku.
Wnioski płynące z ich analiz są raczej oczywiste. Nikogo nie powinno dziwić, że w starciu z głębokim uczeniem znacznie lepiej radzi sobie RTX 4090. Karta zapewnia znaczny wzrost wydajności względem poprzedniej generacji, co znajduje odzwierciedlenie w wynikach przeprowadzonych testów. Czy oznacza to, że każdy zainteresowany realizacją projektów analitycznych powinien zdecydować się na najnowszą generację procesorów NVIDIA? Wybór powinien być każdorazowo poprzedzony gruntowną analizą potrzeb. Poprzednia generacja kart oferowana jest w istotnie niższej cenie i niewątpliwie zapewnia rozsądny stosunek ceny do jakości. Jeśli jednak czas procesowania danych ogrywa istotną rolę przy planowanym przedsięwzięciu, a kwestie finansowe mają charakter drugorzędny, rozsądniejszym wyborem będzie niewątpliwie zakup RTX 4090.
