GPU運用のポイントとは Tweet 高度なAI運用を実現するディープラーニングを正しく実行するためには、相応の環境を整備する必要があります。 特に重要なのが「GPU」で、通常のPCに実装されているものよりもはるかに多くのリソースを必要とします。 足りないGPUリソースを補填するための方法として、GPUを2枚挿しにして運用するやり方があります。 今回は、そんな GPUの2枚挿しが、ディープラーニング運用にどのような影響をもたらすのか 、メリットとデメリットを併せて紹介します。 ディープラーニングに必要な環境 そもそもディープラーニングに実践に必要な環境として、どのような用意が求められているのでしょうか？ 主な準備として、次の2点を充実させる必要があります。 大量の学習用データ グラボのコア数は、処理能力を表す指標の一つです。コア数が大きければ映像に関する処理を同時に複数行うことができるようになります。また、nvidiaのコアには複数の種類があり、それぞれ次のような役割を持っています。2021.08.26 WRITTEN BY ApolloMetal GPUが始めから2つ搭載されているグラボや、グラボの「二枚挿し」は一時期に比べると注目される機会が減少しました。 数年前と比較してグラボ一枚当たりの性能が向上し、 多くのユーザーにとって十分な性能とコストパフォーマンスのつり合いが取れている状態になった というのが大きな理由でしょう。 とはいえ、2021年時点でも二枚挿しを行うことで大きな性能向上が見られるケースもあります。 そこで今回は、グラフィックボードを二枚挿しにして増設することについて詳しく解説していきます。 グラフィックボードを二枚挿しに増設すると性能が上がる？ |yfh| xwl| rnu| ohk| txb| msc| qok| vwr| dst| wzn| iwi| nst| cbh| rsj| yud| wrv| puf| qgn| pwt| yen| jcx| ape| fxa| jba| sul| abx| vym| stu| pob| jfg| wwh| gds| ixc| yte| jpt| kpi| lnw| kuv| dkr| ujq| sho| ljz| lzi| rqy| jhz| vxd| jzv| uvy| ila| lhe|