مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ انفارمیشن ٹیکنالوجی کی دنیا میں سب سے زیادہ زیر بحث موضوعات میں سے دو ہیں۔ اس میں ہم مشینیں سکھاتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت . اگرچہ کوئی ایک مربوط GPU کے ساتھ بنیادی مشین لرننگ پروجیکٹس بنا سکتا ہے، لیکن ایک بار جب آپ نیورل انجنوں کے ساتھ کام کرنا شروع کر دیتے ہیں اور تصاویر پیش کرتے ہیں، تو آپ کو ایک اچھے GPU کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس پوسٹ میں، ہم ان میں سے کچھ دیکھیں گے۔ مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے بہترین GPUs .
بٹ لاکر کی حیثیت
مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے بہترین GPU
اگر آپ مشین لرننگ پروجیکٹس میں بہتر کام کرنے کے لیے کچھ بہترین GPUs تلاش کر رہے ہیں، تو یہاں مارکیٹ میں موجود کچھ بہترین ہیں:
- NVIDIA RTX 3090 Ti
- AMD Radeon VII
- NIVIDA RTX 3070
- ای وی جی اے جیفورس جی ٹی ایکس 1080
- NVIDIA RTX 3060 Ti
آئیے مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے ان GPUs کی خدمات حاصل کریں۔
1] NVIDIA RTX 3090 Ti
آپ کو ایک ملٹی ٹاسکنگ، آل ان ون GPU، NVIDIA RTX 3090 کے ساتھ پیش کر رہا ہے۔ لہذا Tensor cores سے شروع ہو کر کچھ شاندار خصوصیات جیسے کہ ریئل ٹائم رے کا سامنا کرنا، اس GPU میں یہ سب کچھ ہے۔ 35.6 کمپیوٹنگ کارکردگی اور 24 جی بی میموری سائز کے ساتھ تحقیق اور ڈیٹا سائنس سے متعلق مسائل کو حل کرنا جلدی ہو جاتا ہے۔
اگرچہ GPU کی قیمت بہت زیادہ ہے، لیکن یہ ڈیپ لرننگ سپر سیمپلنگ، 4K ویژولائزیشن، اور ریئل ٹائم ٹریسنگ فیچرز کی مدد سے اپنے صارفین کو ویڈیو کے بہتر تجربے کی ضمانت بھی دیتا ہے۔ مجموعی طور پر، آسانی کے ساتھ اور کم وقت میں بھاری کارروائیوں کو انجام دینے کے قابل ہونا NVIDIA RTX 3090 Ti پر ایک ایک پیسہ خرچ کرنے کے قابل ہے۔
2] AMD Radeon VII
اگر آپ GPU تلاش کرنے کی کوشش کر رہے ہیں، خاص طور پر گہری سیکھنے کے لیے، AMD Radeon VII بہترین شرط ہے۔ HBM2-16 GB کا میموری سائز پیچیدہ کام کا بوجھ کرنے اور مشکل کاموں کو آسانی سے سنبھالنے کے لیے صارفین کی صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے۔
ویگا آرکیٹیکچر اور بہترین کمپیوٹنگ انجن کی مشترکہ مدد سے، آپ کے تمام AI سے متعلق کام کو ختم کرنا پریشانی سے پاک اور تیز تر ہو جاتا ہے۔ GPU میں 13.8 TFLOPS کمپیوٹنگ کارکردگی ہے جو بھرپور پیچیدہ نیورل نیٹ ورکس کی ضرورت کو پورا کرتی ہے۔ AMD Radeon VII کے پاس Tensor Cores نہیں ہوسکتے ہیں، لیکن وہ OpenCL اور ROCm فریم ورک کو سپورٹ کرکے اس نقصان کو پورا کرتے ہیں، جب مختلف گہرے سیکھنے کے فریم ورک اور سافٹ ویئر کی بات آتی ہے تو صارفین کو انتخاب کی اجازت دیتے ہیں۔
3] NVIDIA RTX 3070
NVIDIA RTX 3070 ڈیٹا سائنس، گہری سیکھنے، اور AI سے محبت کرنے والی کمیونٹی میں ایک مشہور نام ہے۔ یہ GPU کام کے بوجھ سے پاک بنانے کے لیے خصوصیات کی ایک وسیع صف پیش کرتا ہے جیسے 8GB GDDR6 میموری، ٹینسر کور، وغیرہ۔
بہت سے صارفین کی ترجیح ہونے کے ناطے، کبھی کبھی RTX 3070 GPU کے بارے میں بات کرتے وقت دستیابی کا مسئلہ پیدا ہو جاتا ہے۔ بالکل NVIDIA RTX 3090 کی طرح، یہ ماڈل ریئل ٹائم رے ٹریسنگ بھی پیش کرتا ہے اور DLSS کو سپورٹ کرتا ہے۔ کیونکہ RTX 3070 ایک مضبوط GPU ہے، گرمی اور زیادہ بجلی کی کھپت کی توقع کی جا سکتی ہے۔ اس آسانی سے حل ہونے والی معمولی خرابی کے علاوہ، NVIDIA RTX 3070 خریدنا ضروری ہے۔
4] EVGA GeForce GTX 1080
اگلے GPU کی طرف بڑھتے ہوئے، EVGA GeForce 1080 GDDR5X میموری سائز کا 8GB پیش کرتا ہے، جو آپ کو کام کو آسانی سے کرنے کے لیے کافی میموری فراہم کرتا ہے، اور پریشان ہوئے بغیر۔ یہ NVIDIA Pascal فن تعمیر پر کام کرتا ہے اور AAA گیمز سے مکمل مزہ نکالنے کے لیے جدید ترین بصری پیش کرتا ہے۔ EVGA GeForce GTX 1080′ ورچوئل رئیلٹی کو بہتر بنانے کے لیے NVIDIA VRWorks کا بھی استعمال کرتا ہے۔
5] NVIDIA RTX 3060 Ti
NVIDIA RTX 3060 Ti اس وقت مارکیٹ میں دستیاب بہترین بجٹ کے موافق GPUs میں سے ایک ہے۔ یہ GPU 8GB GDDR6 میموری سائز، 4964 CUDA cores کے ساتھ آتا ہے جو ایک لچکدار متبادل پیش کرتے ہیں۔ کسی دوسرے NVIDIA GPU کی طرح، آپ کے پاس بھی Tesnore Cores ہوں گے، جو تیز رفتاری کی بہترین صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں۔
NVIDIA RTX 3060 کی حدود میں سے ایک یہ ہے کہ اس میں پاور پیمانہ اتنا زیادہ نہیں ہے جتنا کہ مارکیٹ میں موجود کچھ زیادہ فلیگ شپ GPUs۔ تاہم، بہت سے دوسرے فوائد کے مقابلے میں یہ واحد خرابی ہے جو بجٹ کے موافق رینج میں آئے گی۔
یہی ہے!
پڑھیں: ونڈوز کمپیوٹر پر سی پی یو اور جی پی یو کو بینچ مارک کرنے کے لیے بہترین مفت ٹولز
کیا GPU مشین لرننگ کے لیے اچھا ہے؟
متوازی کمپیوٹیشن کو بہتر طریقے سے ہینڈل کرنے کی صلاحیت GPUs کو مشین لرننگ کے لیے انتہائی فائدہ مند بناتی ہے۔ تاہم، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ مشین لرننگ کے تمام کاموں کے لیے GPUs کی ضرورت نہیں ہوتی ہے، اور ہارڈ ویئر کا انتخاب پروجیکٹ کی مخصوص ضروریات اور پیمانے پر منحصر ہوتا ہے۔ اور اس لیے ہم نے کچھ بہترین چیزیں درج کی ہیں جو آپ مشین لرننگ پروجیکٹس کے لیے حاصل کر سکتے ہیں۔
پڑھیں: AMD Ryzen 9 3900x کے لیے بہترین گرافکس کارڈ
کیا RTX 3050 گہری سیکھنے کے لیے کافی ہے؟
اس کا زیادہ تر انحصار شخص کی ضروریات پر ہوتا ہے، لہذا اگر چھوٹے سے درمیانے درجے کے گہرے سیکھنے کے منصوبے صارفین کو درکار ہیں، تو RTX 3050 کافی ہے، اس میں Tensor Cores، کافی VRAM ہے، اور کچھ مشہور ڈیپ لرننگ فریم ورک جیسے Tesnore کو سپورٹ کرتا ہے۔ فلو اور پائی ٹیک۔ ہو سکتا ہے کہ یہ دوسرے اعلیٰ درجے کے GPU متبادلات کے برابر نہ ہو، لیکن پھر بھی یہ چیک کرنے کے قابل ہے۔
پڑھیں: مشترکہ GPU میموری بمقابلہ وقف GPU میموری کے معنی .
