Existem muitas especificações diferentes fornecidas ao comparar GPUs. Por exemplo, algumas das muitas especificações incluem itens como:
- Computação “teórica” de ponto flutuante de precisão simples.
- Relógio de memória.
- Relógio do núcleo.
Então, quais são as especificações mais relevantes para comparar quando se olha para o uso da GPU para fins de aprendizado de máquina?
Não há nada de “estúpido” nessa questão, mas ela é ampla demais, aberta e você está nos solicitando conselhos de envio e não é isso que trata este site. Você está pedindo conselhos sobre compras e nos pedindo para tentar determinar o que é “melhor” quando se trata de uma ideia subjetiva. Você também pergunta: “Como o aprendizado de máquina em GPUs está decolando, seria útil ter uma estrutura sobre como entender as capacidades desses cartões para esses fins”. Isso é massivamente muito amplo. Desculpe, mas outro fórum - mais conversacional e aberto - pode ser o melhor lugar para uma pergunta como essa.
—
JakeGould
obrigado @JakeGould, vou tentar tornar o foco da questão mais restrito, e se não for possível, vou apagar. Obrigado pelo feedback!
—
Zroach
Ok, às vezes eu sou cínico sobre alguém dizendo que eles podem editar uma pergunta enorme em uma pergunta mais focada e apropriada. Você realmente fez um ótimo trabalho nisso! +1. Eu fui em frente e editei um pouco mais para clareza também e sinalizei para ser reaberto.
—
JakeGould
Obrigado @JakeGould Não poderia ter acontecido sem a sua entrada!
—
Zroach