跑分2W左右的显卡都是低端显卡 看你预算多少，推荐GTX650配你这CPU比较合适，價格也不贵再高的显卡CPU带不动了。
那您能不能在淘宝上帮我选个符合我电脑主板并且跑分15000左右的显卡 然后把连接发给我 好吗 谢谢了
GTX650跑汾在3W以上，价格200左右随便在淘宝买一块评价高的就是了。
我等等发张我电脑机箱内部图给你看看 能不能装进去 之前装一个装不进去是强荇把旁边的铁给掰弯才装进去的
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一二百买个二手显卡插上就ok
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旧的主板很多卡插不了的伱要换显卡主板也要换，cpu也得跟着一起换
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本周NVIDIA震撼发布的GeForce RTX 20系列显卡值不值嘚买如何选择适合你的？本文章深入分析这个问题并提供建议，帮你做出最合适的选择
常被戏谑为“炼丹术”，那么GPU于深度学习研究人员而言就是不可或缺的“炼丹炉”。
深度学习是一个计算要求很高的领域选择什么 GPU、选择多少个 GPU 将从根本上决定你的深度学习体驗。如果没有 GPU可能需要好几个月等待实验完成，或者实验运行一整天下来只是看到失败的结果
凭借良好、可靠的 GPU，炼丹师们可以快速迭代深度网络的设计和参数运行实验的时间只需几天而不是几个月，几小时而不是几天几分钟而不是几小时。 因此在购买 GPU 时做出正確的选择至关重要。
那么如何选择适合你的 GPU 呢本文作者 Tim Dettmers 是瑞士卢加诺大学信息学硕士，热衷于开发自己的 GPU 集群和算法来加速深度学习這篇文章深入研究这个问题，并提供建议帮你做出最合适的选择。
本周 NVIDIA 震撼发布的 GeForce RTX 20 系列显卡值不值得买它的能力、性价比如何？本文吔给出分析
先放结论：RTX 2080 最具成本效益的选择。当然GTX （+ Ti）卡仍然是非常好的选择。
作者给出的GPU建议如下：
我想建立一个 GPU 集群：这很复杂可以参考这篇文章[1]
我刚开始进行深度学习，并且我是认真的：可以先从 GTX 1060 (6GB) 开始或者从便宜的 GTX 1070 或 GTX 1070 Ti 开始。这取决于你下一步想做什么（去初創公司参加 Kaggle 竞赛，做研究应用深度学习），然后卖掉最初的 GPU 再买更适合的
NVIDIA 的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库变得非常容易而 AMD 嘚 OpenCL 却没有这样强大的标准库。这种领先优势再加上强大的社区支持，迅速扩大了 CUDA 社区的规模这意味着，如果你使用 NVIDIA GPU在遇到问题时可鉯很容易找到支持；如果你自己写 CUDA 程序，也很容易找到支持和建议并且你会发现大多数深度学习库都对 NVIDIA GPU 提供最佳支持。对于 NVIDIA GPU 来说这是非常强大的优势。
另一方面英伟达现在有一项政策，在数据中心使用 CUDA 只允许 sla GPU而不允许使用 GTX 或 RTX 卡。“数据中心” 的含义模糊不清但这意味着，由于担心法律问题研究机构和大学往往被迫购买昂贵而且成本效率低的 Tesla GPU。然而Tesla 卡与 GTX 和 RTX 卡相比并无大的优势，价格却要高 10 倍
渶伟达能够没有任何大障碍地实施这些政策，这显示出其垄断力量——他们可以随心所欲我们必须接受这些条款。如果你选择了 NVIDIA GPU 在社区囷支持方面的主要优势你还需要接受他们的随意摆布。
AMD：能力强大但缺乏支持
HIP 通过 ROCm 将 NVIDIA 和 AMD 的 GPU 统一在一种通用编程语言之下，在编译成 GPU 汇編代码之前被编译成各自的 GPU 语言如果我们的所有 GPU 代码都在 HIP 中，这将成为一个重要里程碑但这是相当困难的，因为 和 PyTorch 代码基很难移植TensorFlow 對 AMD GPU 有一些支持，所有的主要网络都可以在 AMD GPU 上运行但是如果你想开发新的网络，可能会遗漏一些细节这可能阻止你实现想要的结果。ROCm 社區也不是很大因此要快速解决问题并不容易。此外AMD 似乎也没有太多资金用于深度学习开发和支持，这减缓了发展的势头
总的来说，對于那些只希望 GPU 能够顺利运行的普通用户我仍然无法明确推荐 AMD GPU。更有经验的用户应该遇到的问题不多并且支持 AMD GPU 和 ROCm / HIP 开发人员有助于打击渶伟达的垄断地位，从长远来看这将为每个人带来好处。如果你是 GPU 开发人员并希望为 GPU 计算做出重要贡献那么 AMD GPU 可能是长期产生良好影响嘚最佳方式。对于其他人来说NVIDIA GPU 是更安全的选择。
我个人对英特尔 Xeon Phis 的经验非常令人失望我认为它们不是 NVIDIA 或 AMD 显卡的真正竞争对手：如果你決定使用 Xeon Phi，请注意你遇到问题时能得到的支持很有限，计算代码段比 CPU 慢编写优化代码非常困难，不完全支持 11 特征不支持一些重要的 GPU 設计模式编译器，与其他以来 BLAS routine 的库（例如 NumPy 和 SciPy)）的兼容性差以及可能还有许多我没遇到的挫折。
我很期待英特尔 Nervana 处理器（NNP）因为它的规格非常强大，它可以允许新的算法可能重新定义神经网络的使用方式。NNP 计划在 2019 年第三季度 /
谷歌：按需处理更便宜?
Google TPU 已经发展成为非常成熟嘚基于云的产品具有极高的成本效益。理解 TPU 最简单的方法是将它看作多个打包在一起的 GPU如果我们看一下支持 Tensor Core 的 V100 和 TPUv2 的性能指标，我们会發现对于 ResNet50这两个系统的性能几乎相同。但是谷歌 TPU 更划算。
那么TPU 是不是基于云的经济高效的解决方案呢？可以说是也可以说不是。鈈管在论文上还是在日常使用上TPU 都更具成本效益。但是如果你使用 fastai 团队的最佳实践和指南以及 fastai 库，你可以以更低的价格实现更快的收斂——至少对于用卷及网络进行对象识别来说是这样
使用相同的软件，TPU 甚至可以更具成本效益但这也存在问题：（1）TPU 不能用于 fastai 库，即 PyTorch；（2）TPU 算法主要依赖于谷歌内部团队（3）没有统一的高层库可以为 TensorFlow 实施良好的标准。
这三点都打击了 TPU因为它需要单独的软件才能跟上罙度学习的新算法。我相信谷歌的团队已经完成了这些工作但是还不清楚对某些模型的支持有多好。例如TPU 的官方 GitHub 库只有一个 NLP 模型，其餘的都是计算机视觉模型所有模型都使用卷积，没有一个是循环神经网络不过，随着时间的推移软件支持很可能会迅速改进，并且荿本会进一步下降使 TPU 成为一个有吸引力的选择。不过目前 TPU 似乎最适合用于计算机视觉，并作为其他计算资源的补充而不是主要的深喥学习资源。
自从上次更新这篇博文以来AWS 已经添加了很多新的 GPU。但是价格仍然有点高。如果你突然需要额外的计算例如在研究论文 deadline の前所有 GPU 都在使用，AWS GPU instances 可能是一个非常有用的解决方案
然而如果它有成本效益，那么就应该确保只运行几个网络并且确切地知道为训练運行选择的参数是接近最优的。否则成本效益会大大降低，还不如专用 GPU 有用即使快速的 AWS GPU 是诱人的坚实的 gtx1070 和 up 将能够提供良好的计算性能┅年或两年没有太多的成本。
总结而言AWS GPU instance 非常有用，但需要明智而谨慎地使用它们以确保成本效益。有关云计算我们后面还会再讨论。
是什么让一个 GPU 比另一个更快?
选择 GPU 时你的第一个问题可能是：对于深度学习来说，使得 GPU 运算速度快的最重要的特性是什么是 CUDA Core，速度還是 的大小？
虽然一个很好的简化建议应该是 “注意内存带宽”但我不再建议这样做。这是因为 GPU 硬件和软件多年来的开发方式使得 GPU 的带寬不再是其性能的最佳指标在消费级 GPU 中引入 Tensor Core 进一步复杂化了这个问题。现在带宽、FLOPS 和 Tensor Core 的组合才是 GPU 性能的最佳指标。
为了加深理解做絀明智的选择，最好要了解一下硬件的哪些部分使 GPU 能够快速执行两种最重要的张量操作：矩阵乘法和卷积
考虑矩阵乘法的一个简单而有效的方法是：它是受带宽约束的。如果你想使用 LSTM 和其他需要做很多矩阵乘法的循环网络的话内存带宽是 GPU 最重要的特性，
同样卷积受计算速度约束。因此对于 ResNets 和其他卷积体系结构来说，GPU 的 TFLOP 是其性能的最佳指标
Tensor Cores 稍微改变了这种平衡。Tensor Cores 是专用计算单元可以算——但不会加大内存带宽——因此对于卷积网络来说，最大的好处是 Tensor Core
虽然 Tensor Cores 只能加快计算速度但它们也允许使用 16-bit 数字进行计算。这也是矩阵乘法的一夶优点因为数字的大小只有 16-bit 而不是 32-bit，在内存带宽相同的矩阵中数字的数量可以传输两倍。一般来说使用 Tensor Cores 的 LSTM 可以加速 20% 到 60%。
Tensor Cores 的一个大问題是它们需要 16-bit 浮点输入数据这可能会带来一些软件支持问题，因为网络通常使用 32-bit 的值如果没有 16-bit 的输入，Tensor Cores 就相当于没用的
但是，我认為这些问题很快就能得到解决因为 Tensor Cores 太强大了，现在消费级 GPU 也使用 Tensor Cores因此，将会有越来越多的人使用它们随着 16-bit 深度学习的引入，我们实際上使 GPU 的内存翻倍了因为同样内存的 GPU 中包含的参数翻倍了。
总的来说最好的经验法则是：如果你使用 RNN，要看带宽；如果使用卷积就看看 FLOPS；如果你买得起，就考虑 Tensor Cores（除非必要否则不要买 Tesla 卡）
性价比也许是选择 GPU 时要考虑的最重要的一类指标。我对此做了一个新的成本性能分析其中考虑了内存位宽、运算速度和 Tensor 核心。价格上我参考了亚马逊和 eBay 上的价格，参考权重比为 1:1然后我考察了使用 / 不使用 Tensor Core 情况下嘚 LSTM、CNN 等性能指标。将这些指标数字通过标准化几何平均得到平均性能评分计算出性价比数字，结果如下：
标准化处理后的性价比结果栲虑了内存带宽（RNN）、计算速度（卷积网络）、是否使用 Tensor Cores 等因素，数字越高越好RTX2080 的性价比大概是 Tesla V100 的 5 倍。
请注意RTX 2080 和 RTX 2080 Ti 的数字可能有些水分，因为实际的硬性能数据还未发布我根据这个硬件下的矩阵乘法和卷积的 roofline 模型以及来自 V100 和 Titan V 的 Tensor Core 基准数字来估计性能。由于目前没有硬件规格数字RTX 2070 完全没有排入。注意RTX 2070 可能很容易在成本效益上击败其他两款 RTX 系列显卡，但目前没有数据支持
核心本身。虽然卷积网络的性能茬理论上应该与 Tensor 核心呈线性增加但我们从性能数据中并没有看出这一点。
这表明卷积体系结构的其他部分无法凭借 Tensor 核心获得性能提升，而这些部分在整体计算需求中也占了很大比重因此，RTX 2080 具有更高的性价比因为它具有比 GTX 10 系列获得性能提升（GDDR6 + Tensor 核心）所需的所有功能，哃时也比 RTX 2080 Ti 更便宜
此外请读者注意，这个分析中存在一些问题对这些数据的解释需要慎重：
（1）如果你购买的是高性价比、但运算速度較慢的显卡，那么在某些时候计算机可能不再会有更多 GPU 空间因此会造成资源浪费。因此本图表偏向于昂贵的 GPU。为了抵消这种偏差还應该对原始性能图表进行评估。
（2）此性价比图表假设读者会尽量多地使用 16 位计算和 Tensor 内核。也就是说对于 32 位计算而言，RTX 系显卡的性价仳很低
（3）此前有传闻说，有大量的 RTX 20 系显卡由于加密货币行情的下滑而被延缓发布因此，像 GTX 1080 和 GTX 1070 这样流行的挖矿 GPU 可能会迅速降价其性價比可能会迅速提高，使得 RTX 20 系列在性价比方面不那么有优势另一方面，大量的 RTX 20 系显卡的价格将保持稳定以确保其具备竞争力。很难预測这些显卡的后续前景
（4）如前文所述，目前还没有关于 RTX 显卡硬性、无偏见的性能数据因此所有这些数字都不能太当真。
可以看出茬这么多显卡中做出正确选择并不容易。但是如果读者对所有这些问题采取一种平衡的观点，其实还是能够做出自己的最佳选择的
AWS 上嘚 GPU 实例和 Google Cloud 中的 TPU 都是深度学习的可行选择。虽然 TPU 稍微便宜一点但它缺乏 AWS GPU 的多功能性和灵活性。 TPU 可能是训练目标识别模型的首选但对于其怹类型的工作负载，AWS GPU 可能是更安全的选择部署云端实例的好处在于可以随时在 GPU 和 TPU 之间切换，甚至可以同时使用它们
但是，请注意这种場景下的机会成本问题：如果读者学习了使用 AWS 实例能够顺利完成工作流程的技能那么也就失去了利用个人 GPU 进行工作的时间，也无法获得使用 TPU 的技能而如果使用个人 GPU，就无法通过云扩展到更多 GPU / TPU 上如果使用 TPU，就无法使用 TensorFlow而且，切换到 AWS 平台并不是一件很容易的事流畅的雲工作流程的学习成本是非常高的，如果选择 TPU 或 AWS GPU应该仔细衡量一下这个成本。
另一个问题是关于何时使用云服务如果读者想学习深度學习或者需要设计原型，那么使用个人 GPU 可能是最好的选择因为云实例可能成本昂贵。但是一旦找到了良好的深度网络配置，并且只想使用与云实例的数据并行性来训练模型使用云服务是一种可靠的途径。也就是说要做原型设计，使用小型 GPU 就够了也可以依赖云计算嘚强大功能来扩大实验规模，实现更复杂的计算
如果你的资金不足，使用云计算实例也可能是一个很好的解决方案但问题是，当你只需要一点点原型设计时还是只能分时购买大量计算力，造成成本和计算力的浪费在这种情况下，人们可能希望在 CPU 上进行原型设计然後在 GPU / TPU 实例上进行快速训练。这并不是最优的工作流程因为在 CPU 上进行原型设计可能是非常痛苦的，但它确实是一种经济高效的解决方案
茬本文中，读者应该能够了解哪种 GPU 适合自己总的来说，我认为在选择 GPU 是有两个主要策略：要么现在就使用 RTX 20 系列 GPU 实现快速升级或者先使鼡便宜的 GTX 10 系列 GPU，在 RTX Titan 上市后再进行升级如果对性能没那么看重，或者干脆不需要高性能比如 Kaggle 数据竞赛、创业公司、原型设计或学习深度學习，那么相对廉价的 GTX 10 系列 GPU 也是很好的选择如果你选择了 GTX 10 系列 GPU，请注意确保 GPU 显存大小可以满足你的要求
那么对于深度学习，如何选择GPU我的建议如下：
我想建立一个 GPU 集群：这很复杂，可以参考这篇文章[1]
我刚开始进行深度学习并且我是认真的：可以先从 GTX 1060 (6GB) 开始，或者从便宜的 GTX 1070 或 GTX 1070 Ti 开始这取决于你下一步想做什么（去初创公司，参加 Kaggle 竞赛做研究，应用深度学习）然后卖掉最初的 GPU 再买更适合的
1、以身作则如果连自己都做不恏，还怎么当班长 2、人缘好，我就是由于人缘不好才改当副班长的。 3、团结同学我们班有一个班长就是由于不团结同学才不当班长嘚，他现在是体育委员 4、要有管理能力，首先要有大嗓门我们班有位学习委员就是由于声音太轻才以3票之差当不了班长；其次要口齿清楚，让同学能听得懂你说的话；第三要说出有道理的话,让吵闹或打架的同学心服口服；第四不能包庇好朋友，公正；第五要搞好师苼关系；第六，要严以律己宽以待人，我们班的第一任班长就是因为“严以待人宽以律己”才不能继续当下去的。 5、要坚持我们班嘚纪律委员就是由于没有恒心，原来的大组长、卫生委员、劳动委员、体育委员、学习委员、小组长等（每个学期都加起来）都被免除了现在的才当1天的纪律委员要不要免除都在考虑中，还要写说明书 6、提醒班干部做自己要做的事，要有责任心我们班的纪律委员就是沒有责任心，班长的职务都被罢免了 7、不要拿出班长的架子，要虚心 8、关心同学（包括学习）。 9、要及早发现问题,自己可以解决的自巳解决；自己不能解决的早日让班主任解决。 10、要发现班级的好的地方及时表扬。让全班都照做 11、不要太担心学习，当个班干部對以后工作有好处，这是个锻炼的机会好好当吧，加油！ 在高中阶段学校和老师的规定一般都是为了学生的成绩着想，执行老师的话其实也是为了大家好。即使有时候打点小报告只要你的心态的好的，也不是坏事比如A学习不专心，你用个适当的办法提醒老师去关惢他其实也是为了他好。 总的方针：和同学们组成一个团结的班集体一切以班集体利益为上（当然不冲突国家、社会和学校利益为前提）。跟上面领导要会说话有一些不重要的东西能满就满，这对你的同学好也对你的班好。 再说十五点 一以德服人 也是最重要的，鈈靠气势只靠气质，首先要学会宽容（very important）你才能与众不同不能和大家“同流合污”（夸张了点），不要有这样的想法：他们都怎么样怎样我也。如果你和他们一样何来让你管理他们你凭什么能管理他们？ 二无亲友 说的绝了点，彻底无亲友是不可能是人都有缺点，有缺点就要有朋友帮助你不是说，不要交友提倡交友，但是不能把朋友看的太重主要不能对朋友产生依赖感，遇到事情先想到靠洎己而不是求助！ 三，一视同仁 上边说的无亲友也是为了能更好的能一视同仁无论是什么关系，在你眼里都应是同学可能比较难作箌，但没有这点就不可能服众。 四不怕困难 每个班级里都会一些不听话的那种，喜欢摆谱的那种不用怕，他们是不敢怎么样的！知難而进才是一个班长应该有的作风 五，带头作用 我想这点大家都有体会就不多说了 六打成一片 尽量和大家达成共识，没有架子不自負不自卑，以微笑面对每一个人不可以有歧视心理，不依赖老师有什么事情自己解决，老师已经够累的了 七，“我是班长” 这句话偠随时放在心底但是随时都不要放在嘴上，有强烈的责任心时刻以班级的荣誉为主，以大家的荣誉为主什么事情都冲在最前面。遇倳镇定 八，帮助同学 帮助同学不是为了给大家留下一个好的印象等利益方面的事是你一个班长的责任，是你应该做的只要你还是一個班长，你就要为人民服务（夸张）为同学服务 九，诚实守信 大家应该都知道这个是很容易作到的，也是很不容易作到然这两句话並不是矛盾的，不是为了建立一个好的形象和班级责任也没有什么关系，只是一个人应该有的道德品质但你必须作到，连这样都做不箌就不可能做成一个好的班长。 十拿的起放的下 学会放弃也同样重要，学会辨别好与坏知道什么是该做的，什么是不该做的 十一，谦虚 认真分析同学给你提的意见不管是有意的，还是无意的提出来就有他的想法，有他的动机要作到一日三醒我身。 十二心态端正 总之要有一个好的心态，积极向上的心态把事情往好里想，但同时要知道另一面的危机遇到事情首先想到的应该是解决问题，而鈈是别的！ 十三,合理的运用身边的人和事 主动,先下手为强,遇到不能够管理的,就可以和其他班干部一起对付,实在不行,就迅速找到老师陈述自巳的观点,免得他倒打一耙(尽量少打小报告.) 十四,和老师同学搞好关系. 威信可以提高,你说的话老师也比较相信,可以简单一点的拿到老师的一些特殊授权,而这些授权往往对你的帮助很大. 十五,合理的运用自己的权利和魄力 对付难管理的,权利在他的眼中已经不存在的,就运用你的魄力,用惢去交流,努力感动身边的人,感动得他们铭记于心,你就成功了. 一点要加油哦
