深度学习的最佳 GPU推荐

用于深度学习的最佳 GPU 是那些能够同时处理最并行计算和数据的 GPU。这些新的深度学习GPU旨在开箱即用地处理 TensorFlow 和 PyTorch 等现代软件库，几乎不需要配置，也可以在单个芯片上提供高性能计算 (HPC) 功能。

理想的 GPU 应该考虑各种参数，包括价格、功耗、内存大小、张量核心等，因为深度学习程序需要大量的处理能力才能正常运行。本文将详细讨论当今可用于深度学习的最强大的 GPU。

深度学习的最佳 GPU

作为 Ada 系列的顶级选择，该系列的顶级产品具有强大的动力。RTX 4090具有强大的功能，尽管它可能不是您期望的专业用途卡，但有了这样的规格，它有能力做到这一点也就不足为奇了。因此，它提供了它必须提供的出色性能。

而 Strix 是一个不错的选择。该卡配备 16,384 个 CUDA 内核，以及 24GB 的 GDDR6X 显存。主频为 2,640 MHz，它确实可以提供出色的性能，但代价是 450W。而且卡本身很大，因此可能会导致一些问题。

 

第二选择的深度学习 GPU

GeForce RTX 3080是用于创建深度学习软件的顶级 GPU。巨大的内存可以处理大型数据集，这也为运行算法和分析大数据提供了快速的性能。具体来说，RTX 3080 拥有 10GB 的 GDDR6X 内存和 1,800 MHz 的高时钟速度，与上一代产品相似，但比典型的 CPU 时钟速度更快。该 GPU 上具有 8,960 个 CUDA 内核的 TU102 内核是使其成为深度学习绝佳选择的另一个因素。

而TUF卡是食品模型卡的有力竞争者。从之前对该类型的评论中，我们知道它结构精良且性能良好。凭借精心打造的冷却解决方案，这意味着该卡将随着时间的推移而毫无困难地运行，因为核心冷却良好并且可以保持性能而不会节流。

用于深度学习的最佳企业 GPU

NVIDIA RTX A6000 是最新最好的 GPU 之一，它是深度学习的绝佳选择。A6000 GPU 的图灵架构使其能够执行深度学习算法和传统的图形处理操作。由于其巨大的 48 GB 内存接口，它可以处理训练神经网络所需的大型数据集。

此外，得益于每秒 8 万亿次浮点运算 (TFLOPS) 的性能，您可以比前几代更快地训练模型。深度学习超级采样是 RTX A6000 的另一项功能。使用这项技术，您可以生成分辨率更高的图像，同时保持相同的速度和质量水平。

如何选择和测试

在为深度学习挑选最佳 GPU 时，有很多选择。因此，即使没有经验和知识，我们也知道要注意什么，知道在任何显卡中寻找什么，以及您可能希望拥有什么作为您工作的最佳选择。

动手操作时，我们可以将卡片放入振铃器中，测试它们的性能以及它们能够实现的目标。这使我们能够很好地理解我们的建议。但也了解卡片以及它们之前如何让我们很好地理解。除了查看其他人的评论外，我们还可以很好地了解最佳选择。

哪种 GPU 最适合深度学习？

对于深度学习，最好选择具有大量 VRAM 和处理核心的卡。这些将工作得更快，因此 RTX 4090 是一个很好用的游戏 GPU，但 A6000 是一个很好的企业级 GPU，它更适合这些任务。

如何不额外购买高配硬件提升深度学习的运算速率：

深度学习对算力的要求比较高，工作站的成本一般是几万到几十万的费用，且硬件资源耗费高，目前有云端解决方案，可以尝试使用赞奇云工作站。

赞奇联合华为，基于华为云桌面 Workspace 能力打造的超高清设计师云工作站，即开即用，根据需求选择配置，在云端高效进行深度学习计算，拥有专业级显卡、超大内存等多种机器配置。机器显卡更新及时，提供高配机型，海量资源可按需选择，内置软件中心，根据需求选择自己需要使用的软件进行安装。

• 移动办公 ；虚拟化技术，智能移动办公，随时随地访问数据，
• 高效便捷数据安全 ：集中化的数据存储模式，统一的数据备份机制， 全方位保障数据
• 存储安全弹性资产 ：冷热数据分开存储，已完成的项目资源备份至 冷存储，释放本地空间给当前进行中的项目
• 顶尖配置 ：赞奇云工作站机型保持行业领先配置，快速部署软件，高效计算，满足项目算力需求
• 付费灵活 ：机器按需使用，即开即用，减少采购机器的投入成本