У вас есть вопрос, у нас — ответ!

Q: Что лучше подходит для deep learning: Titan X или GTX 1080 Ti?

Q: Что лучше подходит для deep learning: Titan X или GTX 1080 Ti?

A: Если вы выполняете тренировку нейронных сетей или инференс (вычисления FP32), разницы в производительности для двух карт не будет никакой – они обе основаны на архитектуре GP102, которая идеально подходит для вычислений одинарной точности. Если же вы выполняете вычисления F16 (половинной точности), то в таком случае лучше воспользоваться картами из линейки Tesla. Для вычислений FP32 мы рекомендуем все же использовать карты GTX 1080 Ti, поскольку они выигрывают по тактовым частотам (по сравнению с Titan X). 

Остались вопросы? Пишите!

Принимая Соглашение, Вы подтверждаете, что ознакомились и согласны с вышеизложенным соглашением, Условиями использования сайта, Политикой конфиденциальности и Условиями возврата денежных средств, и даете согласие на обработку своих персональных данных.