Графические процессоры (graphics processing unit, GPU) — яркий пример того, как технология, спроектированная для задач графической обработки, распространилась на несвязанную область высокопроизводительных вычислений. Современные GPU являются сердцем множества сложнейших проектов в сфере машинного обучения и анализа данных. В нашей обзорной статье мы расскажем, как может использовать оборудование с GPU, и подумаем о будущем науки о данных и вычислительных устройств вместе с преподавателями «Школы анализа данных» от Яндекс...

В современном мире машинного обучения (ML) графические процессоры (GPU) играют ключевую роль в ускорении вычислений и повышении эффективности работы с большими объемами данных. Правильный выбор GPU может значительно повлиять на скорость обучения моделей и качество результатов. В этой статье мы рассмотрим основные аспекты, на которые стоит обратить внимание при выборе GPU для задач машинного обучения, не обойдём стороной и новинку от NVIDIA. Определение задач Первым шагом в выборе GPU является определение типа задач, которые вы планируете решать...