Количество слотов PCI Express (PCIe), необходимое для работы с нейронными сетями, зависит от множества факторов, включая размер и сложность моделей нейронных сетей, а также программного обеспечения и оборудования, которое вы используете для их обучения и инференции.
Для видеокарт поддерживающих PCIe 4.0, интерфейс x2 (два линии PCIe) будет явно ограничивать пропускную способность по сравнению с полным использованием x16 слота. При использовании видеокарты для работы с нейросетями следует иметь в виду, что передача больших объемов данных между оперативной памятью компьютера и видеопамятью карты может стать узким местом при использовании урезанной конфигурации PCIe.
Нейросети, особенно в процессе обучения, требуют большого количества обмена данными. В то время как майнинг криптовалют обычно не требует такой высокой пропускной способности, поскольку алгоритмы майнинга после их запуска в основном задействуют вычислительные мощности GPU и им не требуется интенсивный обмен данными с центральным процессором или оперативной памятью.
Тем не менее, если нейронная сеть размещается полностью в видеопамяти и требует минимального обмена данными с хост-системой во время инференции, пропускная способность PCIe x2 может оказаться достаточной. Но если вы планируете процесс обучения или работу с очень большими нейронными сетями, то вам может потребоваться большая пропускная способность PCIe для эффективной передачи данных.
В общем случае для задач машинного обучения рекомендуется использовать полную пропускную способность доступную для видеокарты (т.е. x16 для PCIe 3.0 или 4.0), чтобы максимизировать производительность. Выбор оборудования также зависит от ваших конкретных потребностей и ограничений. Если у вас есть возможность, лучше консультироваться с техническими специалистами или проводить собственные тесты, чтобы убедиться, что конфигурация оборудования соответствует вашим требованиям.