Насколько хороши внешние графические процессоры для машинного обучения / нейронных сетей в Linux?
У меня есть настольный компьютер, но его питание слишком ограничено для графического процессора, который я рассматриваю для машинного обучения - RTX 2080 - плюс я беспокоюсь о нагреве в этой машине, которая начинает сильно использовать вентиляторы когда даже один процессор работает на 100%. Внешнее решение также может сделать возможным добавление графических процессоров при необходимости.
Возможен вариант подключения внешнего графического процессора, но мне интересно, к какому результату это может привести? С подключением Thunderbolt 2 пару лет назад появились сообщения о 30% -ной потере производительности, но я бы использовал соединение T3 (или что-то новое / самое быстрое). С другой стороны, производительность / скорость обработки графических процессоров также существенно возросла по сравнению с тем, что было пару лет назад. RTX 2080 имеет пропускную способность памяти 40 Гбит / с, что является восьмой (я думаю) скоростью передачи T3 40 ГБ / с. Опять же, я не знаю, сколько нужно пропускной способности между видеокартой и остальной частью компьютера.
С этим связан вопрос, работает ли linux (я использую Ubuntu / Kubuntu) с внешними графическими процессорами / подключенными устройствами T3?
Есть мысли / опыт?
0 ответов на вопрос
Похожие вопросы
-
9
В чем разница между командами "su -s" и "sudo -s"?
-
4
Требуется хороший бесплатный образ Ubuntu Server VMWare
-
4
Каковы различия между основными дистрибутивами Linux? Я замечу?
-
-
2
Ограничить использование процессора для Flash в Firefox?
-
2
Как мне заставить мой микрофон работать под Debian GNOME?
-
2
Конки установки - образцы / идеи?
-
3
Каковы различия между оконными менеджерами Linux?
-
2
ThunderBird / Синхронизация освещения с SE k770i
-
4
Файловая система Linux
-
6
Полноэкранная медленная вспышка в KDE 4