O Nvidia GTX 1660 Ti CUDA é compatível e está pronto para o treinamento de aprendizagem de máquinas?

Realisticamente falando, qualquer placa NVIDIA GTX nos últimos 5 ou mais anos com um preço superior a $100 pode fazer muito bem a aprendizagem na máquina. No entanto, com as novas placas RTX, a NVIDIA adicionou "Tensor Cores", chips feitos especificamente para acelerar a aprendizagem na máquina.

Felizmente a 1660 Ti não tem estes chips, no entanto a GTX 1660 Ti ainda é muito boa para a aprendizagem na máquina. O principal a considerar quando se considera se uma GPU vai ter um bom desempenho no treinamento de aprendizagem de máquina é a largura de banda de memória. O treinamento de aprendizagem de máquina envolve pegar uma grande matriz de dados e ajustar os pesos de cada variável na matriz. (Por "matriz grande" quero dizer a camada de entrada; por "pesos", estou falando da(s) camada(s) oculta(s).)

Esses ajustes são mantidos constantemente na memória da GPU, portanto, certifique-se de que a GPU tenha (1 memória suficiente e (2 um barramento de memória grande é MUITO crucial. O GTX 1660 Ti tem ambos cobertos. Ela tem 6GB de VRAM GDDR6 e um barramento de memória de 192 bits, que (pelo menos para rodar jogos) é MUITO bom!