rPman

К сожалению, весь современный софт заточен на nvidia решения. С некоторыми оговорками на amd и скорее всего не на долго (т.е. скоро окончательно будет все), например stable diffusion еще запускают на топовых amd, с заметной деградацией скорости (т.е. карта в играх будет типа быстрее nvidia но в нейронках будет хуже, это вопрос исключительно софта и скорее всего политики).

Самое главное для нейронок - это vram видеокарты, все остальное - частоты, количество процессоров, шина и прочее конечно важно, но обычно идет в комплекте если выбирать решения с большой памятью.

Если денег мало, то имеет смысл обратить взор на медленную (еще вопрос на сколько, в играх это ~30%..50% от топовых но для нейронок возможно не так плохо) но с большим объемом vram - nvidia geforce rtx 3060 16gb с ценами порядка 35т.р. когда как остальные решения стартуют от 50т.р. а заканчиваются на 300т.р. (я про потребительские решения, серверные найти вообще нереал и цены там зашкаливают, соотношение цена/производительность у серверных хуже всего)

Если денег меньше, то бери любую nvidia с максимумом vram, построив табличку цена, fps и выбирая наибольшее соотношение цена/fps или индекс производительности (бери один и тот же тест).

ВАЖНЫЙ момент! почти все алгоритмы нейронных сетей могут быть распаралелены на несколько gpu (либо легко модифицированы для этого), я имею в виду когда размер самой нейросети такой огромный либо нейросеть маленькая но обучающая выборка большая, отсюда интересный вариант, если нужно больше чем 16гб vram, может оказаться дешевле набить материнку несколькими 3060 (она вообще самая дешевая за гигабайт), и за счет возможности загружать данные в несколько gpu одновременно, это даст интересный буст на решения, которые упираются в pci-e (не говоря о цене, nvidia 24гб начинаются по ценам от 110т.р., а 2x3060 обойдутся в 70т.р.)

p.s. вопросы энергопотребления даже не рассматриваю, пока у тебя нет кластера на сотни gpu (или если тебе не повезло жить в какой-нибудь 'жопе мира', где энергия стоит порядка 1евро за киловат час)

upd. минимальное требование по vram к stable diffusion - 3gb (минимальный размер картинок меньше 512x512, batch меньше 4, опции --xformers и --lowvram и невозможность генерации видео), рекомендуется 6Gb

для генерации видео на stable diffusion нужно минимум 8gb лучше больше

минимальный размер адекватной языковой модели 7Gb mistral может заработать на 8Gb с 8бит квантизацией, так же я слышал что llama13b тоже работает на 8gb видеокартах

чтобы дообучать, потребуется больше vram, так как квантизация недоступна (можно использовать peft с 8-битной, но это только тюнинг качества для конкретного промпта)

Если выбирать при работе с нейронными сетями - больше памяти = лучше почти всегда (чтобы в память влезали нейронки, обучающая выборка и тесты и еще осталось), в идеале конечно и кеш больше но это архитектура (новее = лучше почти всегда). Выбор nvidia почти всегда для нейронок лучше, вопрос не железа, оно у них даже может быть хуже (соотношение цена/результат), вопрос софта, почти весь популярный ЛУЧШЕ или вообще работает с nvidia.

Если тебе для обучения, видеокарта не нужна, она только экономит время (от 10х до 100х кратно быстрее на gpu). pytorch это не единственное место, где можно использовать ускорение gpu, скорее может оказаться что стартовая подготовка данных будет занимать значимо больше времени чем само обучение, и возможность ускорить этот этап с помощью gpu (используй напрямую opencl чтобы хотя бы на этом этапе не привязываться к зеленым, для начинающих разницы нет) будет значима... именно тут можно получить 100х кратное ускорение по сравнению с cpu

p.s. стоимость видеокарты намекает на покупку с рук БУ, почти наверняка с майнинга, будь осторожен, можешь получить горелую.

Восстановить конечно же, так как восстанавливают платы с гораздо большими повреждениями, технически проблем с этим нет, но есть вопрос цены.

Отнеси в сервис, спроси о стоимости ремонта.

В домашних условиях, т.е. забесплатно с риском потери железки, можно пропилить/процарапать в нужном месте бороздку, вложить в нее кусочек медной проволочки (сначала длиньше чем надо чтобы удерживать ее внутри канавки, потом отрежешь) и залить припоем, затем зашлифовать результат до плоского. Без канавки припой держаться не будет (кстати наверняка и на это есть реактивы, просто я не знаю какие), а без проволочки в ней припой туда не зайдет.

Из инструментов - микродрель с разными дисками дисками и насадками и паяльник, смартфон в качестве микроскопа.

Вручную без опыта это делать гиблое дело, но если потренироваться на мертвых устройствах, то почему нет.

Очень неоднозначный выбор, если смотреть на 4к и ультра настройки (когда видеокарта больше влияет) то 3070 лучше (она быстрее в техническом плане, больше шина памяти, больше потоковых процессоров) но если смотреть различные тесты то там все по разному и как я понимаю очень сильно зависит уже от процессора ноутбука. 4060 чуть меньше TDP но там считанные ватты, реальное потребление давно уже не соответствует паспортному.

И да, питания не хватает и как только куцая система охлаждения перегревается, все уйдет в тротл.

Это как нужно себя ненавидеть, чтобы играть на ноутбуке (адски дорогой конфиг с кучей неудобств)! Правильный игровой 'ноутбук' - это стационарный компьютер.

Посмотри внимательно на свою видеокарту, нет ли на ней DVI-i выхода? так как существуют пассивные переходники (с ценами 100р) на dvi (причем тебе подойдет любой dvi-i или dvi-d) в любую сторону, включая просто кабели, практически все видеокарты прошлых лет имели три или больше видеовыхода, правда это были div + dsub/dvi + hdmi + опционально display port

Абсолютно все видеокарты на рынке сейчас pci-e и подойдут к твоей материнке, но осторожно с блоком питания (за твой бюджет ты наврят ли выйдешь за то что уже имеешь).

За 20т.р. можно подобрать rtx3050 8гб vram (в dns в регионах 23т.р.) или 1650super 192bit 6gb vram /2060 и т.п., настоятельно рекомендую выбирать железки с vram >6гб и nvidia (за эту опцию придется переплатить 10-15% при равной производительности).

Почему больше памяти - потому что таковы требования к современным и будущим играм, плюс такие видеокарты обычно снабжают большей шириной шины (любят производители с этим мухлевать) что тоже очень важно чтобы не было случайных лагов в играх.

Почему nvidia? потому что при наличии vram >6гб позволяет играться с нейронными сетями, например stable diffusion, при наличии 8+ vram можно генерировать к примеру видео, при наличии 24+vram можно играть с младшими языковыми моделями и т.п.

Лучше хуже - вопрос личного восприятия.

Низкочастотные мониторы 'имеют аппаратный морф' изображения между кадрами (светотень, кстати ее может не быть, если матрица высокоскоростная но процессор поставили слабый), считай между сменой изображения тебе добавляют несколько высокоскоростных кадров плавного перехода (правда там есть разница между отсутствием света и присутствием, т.е. светотень черного по белому и наоборот будет разной), можно придумать ситуации когда это кому то может нравиться (прямо вижу как говорят - теплое ламповое движение а не сухое и острое при высокоскоростной смене кадров).