AMD显卡没有DLSS,虽然现在有FSR了,但没有DLSS效果好,而且支持此游戏的数量落后一大截; 人工智能、大数据、深度学习,基本上是N卡独家为主了,这个专业领域的精英们比我更了解; CAD的硬件加速,AMD的核显也是不太给力; 但是呢,如果呢,你不在上面需求的范围,AMD的价格,真的,比竞品便宜了1000,这个谁受得了呢? 联想...
使用AMD显卡做机器学习的局限：工具链匮乏、库资源匮乏、开发和迭代兼容性的代价较大。GPU加速计算方面，...
从理论上讲，它不会降低整体性能，所以使用DLSS 3，基本上可以获得两到三倍的fps。当然，如前所述，视觉伪影可能会发生，但总体结果相当不错。英伟达的技巧包还包含反射，一种延迟切割技术。Nvidia Reflex降低了鼠标输入到达显示器所需的时间。有些玩家不会太在意，但如果你喜欢竞技射击游戏和电子竞技游戏，Reflex可以...
1软件生态完善,最活跃,目前流行的多卡并行计算的开源框架多数都是基于该方案 2基本上绝大多数的Nvidia显卡都支持 3追求性价比可以考虑二手显卡、低配显卡 4稳定性最高,减少后期维护成本 缺点: 暂无
总体来说，如果AMD能够把它在软件方面所有棘手的问题处理好，那么毫无疑问它会成为深度学习硬件领域的主导力量。NVIDIA: 地位坚固的硬件界大佬 NVIDIA 的江湖大佬地位毋庸置疑。他们拥有最棒的软件系统，最好的工具，他们的硬件很棒并且产品具备一个庞大，强壮并且完整的生态圈。NVIDIA 的主要问题在于他们需要服务于多种...
随着英伟达Titan V的发布,我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知,AMD和Intel Nervana都仍有机会。 所以对于想买硬件的消费者,最精明的选择就是等上3至9个月,到这种不确定的状态过去之后再决定。
随着英伟达Titan V的发布,我们迈入了深度学习硬件发展的动荡期。NVIDIA能否在2018年保住深度学习硬件首要供应商的地位还未可知,AMD和Intel Nervana都仍有机会。 所以对于想买硬件的消费者,最精明的选择就是等上3至9个月,到这种不确定的状态过去之后再决定。
二、NVIDIACUDA与AMDROCm技术生态对比 CUDA 平台是目前最适合深度学习、AI 训练的GPU 架构。在 2007 年推出后不断改善更新,衍生出各种工具包、软件环境,构筑了完整的生态,并与众多客户合作构建细分领域加速库与 AI 训练模型,已经积累 300 个加速库和 400 个 AI 模型。而竞争对手AMD的 ROCm 平台在用户生态和性能...
很多人想知道AMD的ROCm平台和NVIDA的CUDA平台在深度学习中哪个速度更快。我没有NVIDIA的GPU,但是最近看到了一篇这两个平台对比的文章,我简单介绍一下。 原文链接:Benchmark CIFAR10 on TensorFlow with ROCm on AMD GPUs vs CUDA9 and cuDNN7 on NVIDIA GPUs ...
甚至能够在单次训练中随时切换AMD和NVIDIA！性能与现有的A100系统相媲美：MosaicML对具有1B到13B参数的MPT模型的训练吞吐量进行了性能分析，并发现MI250的每个GPU吞吐量与A100-40GB相比在80%的范围内，并且与A100-80GB相比在73%的范围内。随着AMD软件的改进，官方预计这一差距将会缩小。基本没啥代码改动：得益于...