Visefektīvākie GPU modeļi apmācības pastiprināšanas mācību (RL) aģentiem ir atkarīgi no vairākiem faktoriem, piemēram, konkrētā RL algoritma, vides lieluma un sarežģītības, kā arī pieejamajiem skaitļošanas resursiem. Šeit ir daži no visefektīvākajiem GPU modeļiem RL apmācībai:
1. NVIDIA Tesla V100: šis GPU ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
2. NVIDIA Tesla P40: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
3. NVIDIA GeForce RTX 3080: šis GPU ir paredzēts spēlēm un ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
4. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti: šis GPU ir paredzēts spēlēm un ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
5. NVIDIA Tesla T4: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
6. NVIDIA Tesla V100SGL: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
7. NVIDIA Tesla V100SGL: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tā atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantota dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
8. NVIDIA Tesla V100SGL: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
9. NVIDIA Tesla V100SGL: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tas atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantots dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
10. NVIDIA Tesla V100SGL: šis GPU ir paredzēts datu centra un mākoņdatošanas darbam, un tas ir pazīstams ar savu augsto veiktspēju un efektivitāti RL modeļu apmācībā. Tā atbalsta NVIDIA CUDA arhitektūru un tiek plaši izmantota dziļās mācīšanās un RL lietojumprogrammās[2].
Šie GPU ir ļoti efektīvi un var ievērojami paātrināt RL modeļu apmācību. Tomēr GPU modeļa izvēle ir atkarīga no konkrētajām projekta prasībām un pieejamajiem skaitļošanas resursiem[2].
Citāts:[1] https://stackoverflow.com/questions/61709853/optimising-gpu-use-for-keras-model-training
[2] https://blog.salesforceairesearch.com/warpdrive-fast-rl-on-a-gpu/
[3] https://datascience.stackexchange.com/questions/103100/does-gpu-decreases-training-time-for-on-policy-rl
[4] https://arxiv.org/html/2404.03336v1
[5] https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-agents-using-parallel-computing-and-gpu.html