深度学习用什么卡比较给力？
2023-07-17 阅读 118
在深度学习中，使用GPU（图形处理单元）比使用CPU（中央处理单元）更为常见和高效。GPU具有并行计算的能力，可以加速深度神经网络的训练和推理过程。
在选择GPU时，以下几个因素需要考虑：
1. GPU架构：目前常见的GPU架构包括NVIDIA的CUDA和AMD的ROCm。NVIDIA的CUDA在深度学习领域应用更广泛，有更多的深度学习框架和工具支持。
2. 显存容量：深度学习模型通常需要大量的显存来存储模型参数和中间计算结果。因此，选择显存容量较大的GPU可以支持更大规模的模型训练和推理。
3. 性能和功耗：不同型号的GPU具有不同的性能和功耗特点。一般来说，选择性能较高且功耗较低的GPU可以提高深度学习的效率。
目前，NVIDIA的GPU在深度学习领域应用最为广泛，其中Tesla系列和GeForce系列是常见的选择。常用的型号包括Tesla V100、GeForce RTX 2080 Ti等。然而，具体选择哪款GPU还需要根据自己的需求和预算来决定。
更新于 2023年07月17日
