显卡性能排行榜 2023年显卡性价比推荐

显卡性能排行榜

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众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。

深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来说，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。

但问题来了，如何选购合适的GPU也是件头疼烧脑的事。

怎么避免踩雷，如何做出性价比高的选择？

曾经拿到过斯坦福、UCL、CMU、NYU、UW 博士 offer、目前在华盛顿大学读博的知名评测博主Tim Dettmers就针对深度学习领域需要怎样的GPU，结合自身经验撰写了万字长文，最后给出了DL领域的推荐GPU。

Tim Dettmers此人的研究方向是表征学习、硬件优化的深度学习，他自己创建的网站在深度学习和计算机硬件领域也是小有名气。

Tim Dettmers此文推荐的GPU全部来自N厂，他显然也认为，搞机器学习，AMD目前还不配拥有姓名。

原文链接IT人网小编也贴在下面啦。

原文链接：https://timdettmers.com/2023/01/16/which-gpu-for-deep-learning/#GPU_Deep_Learning_Performance_per_Dollar

RTX40和30系的优缺点

与英伟达图灵架构RTX 20系列相比，新的英伟达安培架构RTX 30系列具有更多优势，如稀疏网络训练和推理。其他功能，如新的数据类型，应更多地被看作是一种易用化功能，因为它们提供了与图灵架构相同的性能提升，但不需要任何额外的编程要求。

Ada RTX 40系列甚至有更多的进步，比如上面介绍的张量内存加速器（TMA）和8位浮点运算（FP8）。与RTX 30相比，RTX 40系列也有类似的电源和温度问题。RTX 40的电源连接器电缆融化的问题可以通过正确连接电源电缆而轻松避免。

稀疏的网络训练

安培允许在密集的速度下进行细粒度结构的自动稀疏矩阵乘法。这是如何做到的？以一个权重矩阵为例，把它切成4个元素的碎片。现在想象这4个元素中的2个元素为零。图1显示了这种情况的样子。