#%D1%83%D1%81%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D0%BB%D0%B8_AMD

2025-04-28

Для каких типов обучений нейросетевых моделей подходят ускорители AMD

Привет, Хабр! В прошлом материале мы рассказывали про графические ускорители для ЦОД , пытаясь разобраться, какие альтернативы NVIDIA доступны на нынешнем рынке GPU/xPU, и что потенциально интересного стоит ожидать в ближайшее время. Среди комментариев, которыми откликнулись читатели Хабра был весьма интересный вопрос , заслуживающий отдельной темы для его раскрытия. А звучит он так: «Как сейчас обстоят дела с обучением transformers моделей на GPU от AMD? Есть ли такой опыт? Есть ли смысл брать AMD для обучения?» . Что ж…, давайте попробуем копнуть поглубже и получить исчерпывающий ответ, ведь решения AMD действительно являются потенциально интересной альтернативой монополии NVIDIA.

habr.com/ru/companies/fplus_te

#amd #видеокарты #видеокарты_AMD #nvidia #обучение_нейросетевых_моделей #fplus #обучение_моделей #gpu #ускорители_AMD #сравнение_видеокарт

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst