Najučinkovitejši modeli GPU za usposabljanje agentov za okrepljeno učenje (RL) so odvisni od več dejavnikov, kot so specifični algoritem RL, velikost in kompleksnost okolja ter razpoložljivi računalniški viri. Tukaj je nekaj najučinkovitejših modelov GPE za usposabljanje RL:
1. NVIDIA Tesla V100: ta GPE je znan po visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL[2].
2. NVIDIA Tesla P40: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
3. NVIDIA GeForce RTX 3080: ta GPE je zasnovan za igranje iger in je znan po svoji visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri urjenju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
4. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti: ta GPE je zasnovan za igranje iger in je znan po svoji visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
5. NVIDIA Tesla T4: ta grafični procesor je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
6. NVIDIA Tesla V100SGL: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po svoji visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
7. NVIDIA Tesla V100SGL: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po svoji visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
8. NVIDIA Tesla V100SGL: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po svoji visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
9. NVIDIA Tesla V100SGL: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
10. NVIDIA Tesla V100SGL: ta GPE je zasnovan za podatkovne centre in računalništvo v oblaku ter je znan po visoki zmogljivosti in učinkovitosti pri usposabljanju modelov RL. Podpira NVIDIA-ino arhitekturo CUDA in se pogosto uporablja v aplikacijah globokega učenja in RL [2].
Ti grafični procesorji so zelo učinkoviti in lahko znatno pospešijo usposabljanje modelov RL. Vendar je izbira modela GPU odvisna od specifičnih zahtev projekta in razpoložljivih računalniških virov[2].
Citati:[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