딥러닝 GPU 스펙 최소_최대

텐서플로우 GPU 추천 최소 사양

퍼옴:  https://hiseon.me/data-analytics/tensorflow/tensorflow-requirements/

최신 버전의 텐서플로우를 사용하기 위해서는, NVIDIA GPU 에서 지원되는 Compute capability(Version, 계산 능력)이 3.5 이상이 되어야 합니다. Compute capability란 GPU 에서 지원되는 연산 특징 버전으로서, NVIDIA GPU에서 지원되는 Compute capability는 아래의 페이지에서 확인 하실 수 있습니다.

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

Quadro , Tesla, NVS 비싸서 패스 ㅜ.ㅜ

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NVIDIA TITAN RTX

NVIDIA TITAN RTX is built for data science, AI research, content creation and general GPU development. Built on the Turing architecture, it features 4608, 576 full-speed mixed precision Tensor Cores for accelerating AI, and 72 RT cores for accelerating ray tracing. It also includes 24 GB of GPU memory for training neural networks with large batch sizes,

현재 최신 NVIDIA 드라이버 버전인 410.x 이상을 지원하는 NVIDIA GPU이어야 합니다. 갖고 계신 NVIDIA GPU의 드라이버가 410.x 이상을 지원하는지 확인하기 위해서는 아래 사이트에서 방문 하신뒤에 조회하시면 됩니다.

http://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us

실제 텐서플로우에서 개발된 모델을 학습하고, 테스트하기 위해서는 GeForece GTX 시리즈를 권장해 드립니다. GeForce GTX 750, GeForce GTX 750 Ti 그리고 GeForce GTX 780이상의 모델들입니다.

필요한 Bert 파일은 modeling.py, optimization.py, run_squad.py, tokenization.py이며, Pre-trained Model은 BERT-Base Multilingual Cased로 여러 국가의 언어로 pre-train된 모델입니다. BERT는 학습 권장 GPU 메모리가 최소 12g를 요구하는 큰 모델입니다.

Bert 학습하고 테스트 하고 싶으면 최소사양은 달라 집니다. 

GeForce GTX 1080 Ti   11G  120만원

GeForce GTX 2080 Ti   11G  160만원