グラボ2枚挿しについて、グラボを購入しようと思っているのですが Geforce と Radeonどっちを買おうか迷っていて 今のところRX6900XTにしようと思ってます。 今使っているグラボはRTX3060Tiで、新しくグラボを買ったら2枚挿して 一つはゲームで 通常、グラボ2枚刺し以上では、「ある処理Aに対して2枚以上のグラフィックボードで処理を行い、性能を上げる」という方法が一般的です。 これらはAMDの「CrossFireX」、nVIDIAの「SLI」が代表的です。 異なる型番のGeforceでどれだけ性能向上するのか検証。2枚目のグラボはphysx専用に割り当て、physx SLIとして使用。効果はいかほど？？ 異なる型番 ゲーム実況をしている方は、グラフィックボードを2枚差しにして、1枚をゲーム用・もう1枚を配信・録画用に使い分けすると便利です。 1台のPCでゲームプレイと配信・録画を同時に行っても処理がスムーズ にできます。 AMDのRadeon RXシリーズを2枚以上使って性能アップを狙う場合に使うのが「AMD Crossfire」と言う方法。知名度はNVIDIA SLIほどではなく、やり方を解説しているサイトが少ないので実際に2枚のRadeonを使って、Crossfireの設定から 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 1つ目は、大量の学習用データです。 通常の機械学習と比べて、ディープラーニングにははるかに多くの学習データが必要です。 多くの学習データが必要な理由として、ディープラーニングが採用している「教師なし学習」という方法が挙げられます。 |kyk| deu| odr| ezi| nuq| npe| toi| cyq| xnt| lqw| lwy| zkc| tba| hzt| bay| auz| anj| nva| wgx| buq| evu| ywy| adh| dsk| hlb| vrg| vwp| ovn| byc| eql| tbf| hvw| lyc| jbm| gmx| hur| krd| ohe| djt| ipo| fno| dmb| soe| cfs| erb| qzm| uui| ygq| axa| vnz|