Как стать автором
Обновить

Подходит ли Nvidia RTX A4000 ADA для машинного обучения?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение14 мин
Количество просмотров5.6K
Всего голосов 5: ↑5 и ↓0+5
Комментарии5

Комментарии 5

У меня есть опыт работы с "старшим братом" этого графического процессора RTX A6000 Ada. На рабочем компе стоит 2 x RTX A6000 Ada. Сам адаптер где-то на 10% быстрее RTX 4090 и на нем больше памяти 48G. Но самое главное он действительно потребляет значительно меньше енергии чем RTX 4090 -- смело можно ставить в один десктоп корпус 2 карты (без переживаний за то что будут перегреваться).
Из недостатков -- адаптер издает больше шума, ну и ценник под 6000$. В общем продукт нишевый для ML-задач.

Было бы правильно добавить в табличку со сравнением A4000 Ada c RTX 4080, который построен на 5 нм чипе AD103.

Спасибо за отличную идею. Попробуем сделать.

Нужно всегда брать топовую карту. Например, 4090Ti, а не продукт предыдущего поколения (3090) потому что расход электроэнергии важен только при массовом применении и где-нибудь в энергодефицитной Европе. А в России гораздо важнее стоимость "входного билета"

.

Спасибо за комментарий. Основное сравнение в статье идет между картами A4000 ADA и A4000. Характеристики RTX 3090 представлены для наглядности, да и распространена эта карта пока больше, нежели 4090Ti

4090Ti ещё не вышла вообще-то. Сейчас топовая игровая – это 4090 без Ti.

Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий