| 深度学习训练GPU显卡选型攻略 | 您所在的位置：网站首页 › 笔记本一般用什么显卡好 › 深度学习训练GPU显卡选型攻略 |
深度学习训练GPU显卡选型攻略
|
🏡博客主页： virobotics(仪酷智能)：LabVIEW深度学习、人工智能博主 📑上期文章：『仪酷LabVIEW OD实战(5)——Object Detection+TensorRT工具包快速实现yolo目标检测』 🍻本文由virobotics(仪酷智能)原创首发 🥳欢迎大家关注✌点赞👍收藏⭐留言📝订阅专栏 文章目录 前言一、NVIDIA常见的三大产品线二、家用显卡型号的组成（GeForce类型）二、AI训练显卡选择2.1 了解AI训练的需求2.2 选择显卡的关键参数2.3 选择适合AI训练的GPU入门级别中级别高级别和专业级别 四、关于专业计算显卡（Tesla类型）五、关于国产显卡总结 前言Hello，大家好，我是virobotics（仪酷智能），一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。 在人工智能（AI）和深度学习领域，GPU（图形处理单元）已成为训练模型的核心硬件。GPU能够提供比传统CPU更高的并行处理能力，这使得它们在处理复杂的计算任务时显得尤为重要。但是，面对市场上琳琅满目的GPU选项，如何选择最适合AI训练的GPU显卡呢？本文将为你提供一个详细攻略。 一、NVIDIA常见的三大产品线GeForce类型: GeForce系列是NVIDIA面向个人计算和游戏市场推出的产品线，适用于游戏、图形处理等，并且在深度学习上的表现也非常出色，很多人用来做推理、训练，性价比高。例如目前非常热门的4090、3090等型号。 Quadro类型:Quadro系列定位于专业可视化市场的产品线，主要面向专业人士和企业用户，例如，影视制作、建筑可视化、产品设计和科学计算等行业。。 Tesla类型: Tesla系列显卡是NVIDIA针对高性能计算和人工智能领域推出的产品线，被广泛应用于科学计算、深度学习、大规模数据分析等领域。Tesla显卡采用GPU加速计算，具备强大的并行计算能力和高性能计算效率，我们常说的A100、A800、V100、T4、P40等都属于Tesla系列的显卡。 二、家用显卡型号的组成（GeForce类型）
我们可能见到过型号的显卡，比如MX150， GTX 1070，GeForce RTX 4090，GeForce RTX 3080 Ti，GeForce RTX 4090 D等，那么这些名字具体代表什么呢？ 显卡前缀 RTX: 高性能，支持光线追踪技术，适合图形渲染和AI训练；GTX: 传统游戏级，缺少光追和AI训练的硬件支持；MX: 低功耗，适用于笔记本，不适合高强度计算。型号数字 一般来说家用显卡的型号由四位数字构成；四位数字代表产品代数和性能等级，如“3070”中的“30”代表第30代，越大代表技术代际越新【目前常见的代际一般有 6、7、9、10、16、20、30、40】；“70”表示性能等级，数字越大性能越高。一般来说，16代之前的显卡非常不推荐使用（缺少一些计算单元，会软件模拟导致低效）后缀 NVIDIA显卡有Ti和Super两种后缀 少见的有D这种后缀，一般情况下，Ti和Super都是无后缀显卡的增强型，举个例子：性能上 3060 |
【本文地址】