admin管理员组

文章数量:1655717

深度学习常用显卡比较_cuda核心_studyeboy的博客-CSDN博客

官方说明在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络。显存越高，意味着性能越强大，因为显存越大，batch size就越大，CUDA核可以更加接近满负荷工作。

深度学习GPU选择
GPU几个比较重要的参数：

GPU架构：
不同款的GPU可能采用不同设计架构，比如GeForce 10系列的GTX 1080/1080Ti采用的是Pascal架构，而GeForce 20系列的RTX 2080/2080Ti采用的是Turing架构。不同架构的GPU，即使其他参数差不多，性能差别可能非常大。
CUDA核心数量
CUDA核心数量越大越好，Geforce GTX 1080的CUDA核心数量是2560个。而Geforce RTX 2080Ti的CUDA核心数高达4352个。
显存位宽
代表GPU芯片每个时钟周期内能从GPU显存中读取的数据大小，这个值越大代表GPU芯片和显存之间数据交换的速度越快，性能越好。Geforce GTX 1080的显存位宽为256bit，Geforce RTX 2080Ti显存位宽为352bit。
GPU工作频率
代表GPU每秒钟工作次数，单位为MHz，跟CPU的频率类似。该值越大代表性能越好。
显存带宽
代表GPU芯片每秒与显存交换的数据大小，这个值等于 显存位宽*工作频率，单位为GB/秒，该值越大，代表GPU性能越好。Geforce GTX 1080的显存带宽为320GB/秒，而它的升级版Geforce RTX 2080的带宽为448GB/秒。
显存容量
显存越高，意味着性能越强大，因为显存越大，batch size就越大，CUDA核可以更加接近满负荷工作。Geforce GTX 1080的显存为8GB，而该系列的旗舰版Geforce GTX 1080Ti的显存为11GB。Tesla系列显卡由于特殊的应用场景，有些型号的卡显存高达16G/24G不等。
功耗
GPU能耗，像Geforce这种消费级的显卡一般功耗非常高，Geforce GTX 1080的最大功耗为175W，Tesla P4的最大功耗为75W。像那种数据中心大规模级别的GPU部署，低功耗的显卡一年电费能省很多。

本文标签： 个人电脑显卡深度常用

版权声明：本文标题：深度学习常用显卡_个人电脑 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：https://www.elefans.com/dianzi/1729710712a1210889.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。