Grafikkarte für Deep Learning

[JMan2000]

Hallo, ich möchte mir eine Grafikkarte Kaufen. Da ich in einer FilmAG bin, möchte ich mit meiner Karte Deepfakes erstellen (Mit DeepFaceLab) und Videos schneiden. Natürlich soll die Karte auch ab und zu zum Zocken verwendet werden. Ich möchte mich auch generell etwas mehr mit dem Thema Deep Learning beschäftigen.
Die frage ist, welche Grafikkarte ich mir holen soll. Ich möchte eigentlich nicht viel mehr als 400€ Ausgeben. Momentan stehen bei mir die GTX 1080 (Ti) (Gebraucht) und die RTX 2060 Super im Fokus. Eventuell ziehe ich auch eine GTX Titan X (Maxwell) (gebraucht) in Betrachtung, da sie etwas günstiger ist, und viel VRAM hat. Was mich eigentlich am meisten interessiert, ist welche Mehrleistung die Tensorcores der RTX 2060S erbringen oder ob die 11GB bzw. 12GB der anderen Karten einen größeren Nutzen erbringen. LG JMan2000

 

[madmax2010]

Welche libraries sollen denn verwendet werden?
Wie ist dein budget?
Wie gross sind die Modelle?

Wenn du mehr compute brauchst kann eine rtx2060 je nach library sinn machen - insbesondere tensorflow kann die kerne sehr gut nutzen.
Oft reichen die 6gb der 2060 jedoch nicht, da macht dann die 1080 mehr sinn. Das ist echt mega software stack abhaengig

 

[Compatiblewith]

Oft reichen die 6gb der 2060 jedoch nicht, da macht dann die 1080 mehr sinn. Das ist echt mega software stack abhaengig

Ich habe zwar keine Ahnung von Deep Learning, allerdings hat die von @JMan2000 erwähnte RTX 2600 Super 8GB VRAM, somit wäre das schon mal kein Hindernis gegenüber einer 1080.

 

[madmax2010]

Danke. Hatte ich falsch im Kopf.

 

[JMan2000]

Vielen Danke euch, für die schnellen Antworten.

Welche libraries sollen denn verwendet werden?
Wie ist dein budget?
Wie gross sind die Modelle?

Wenn du mehr compute brauchst kann eine rtx2060 je nach library sinn machen - insbesondere tensorflow kann die kerne sehr gut nutzen.
Oft reichen die 6gb der 2060 jedoch nicht, da macht dann die 1080 mehr sinn. Das ist echt mega software stack abhaengig

Ich möchte Tensorflow nutzen. Was meinst du mit Modellgröße?

 

[madmax2010]

Die groesse des zu nutzenden / trainierenden netzes. Das wird mit allen neuronen / verbindungen im vram gehalten - gerade im visuellen bereich werden oft mehr als 6gb benoetigt

 

[JMan2000]

Ok vielen Dank. Ich kann noch nicht sagen wie groß das wird. Aber du hast mir auf jeden fall stark weitergeholfen. LG

 

[Klüngels-22]

Ich möchte mich auch generell etwas mehr mit dem Thema Deep Learning beschäftigen.
Die frage ist, welche Grafikkarte ich mir holen soll

Derzeit bietet zu vernünftigen Preisen eigentlich nur die Nvidia Geforce RTX - Reihe "Deep-Learning" samt der zugehörigen "Tensor - Spezialkerne" .

Bei AMD kann das bislang nur die Radeon Vega VII , die dann allerdings erheblich über Deinem Budget von 400 Euro liegen würde , und somit keine Option wäre .

Damit schließe ich mich der Empfehlung des Members @Compatiblewith zu einer RTX 2060Super an .

Wegen des gewünschten Spezial-Features " Deep Learning + Tensor Cores " ginge im Zweifel aber auch für weniger Geld noch eine RTX 2060 "Standard" .

Die RTX 2060 Super liegt im groben Mittel ca. 15 % hinter einer GTX 1080Ti beim Gaming .

Für die besonderen Vorteile der "Tensor-Cores" beim Deep Learning muß ich Dir von meiner Seite leider bislang konkrete Erfahrungsberichte und Generationsvergleiche ( unabhängiger Berichterstattung ) schuldig bleiben und kann demnach hier nur auf Nvidia selbst verweisen .

https://www.nvidia.com/de-de/data-center/tensor-cores/

 

[JMan2000]

Danke für die ausführliche Antwort.