深度学习GPU选购指南
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『为什么 GPU 比 CPU 更适合机器学习?』
图形渲染——移动的图形对象需要不断地计算它们的轨迹,这需要大量不断重复的并行数学计算。 机器和深度学习——大量的矩阵/张量计算,GPU可以并行处理。 任何类型的数学计算,可以拆分为并行运行。
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『张量处理单元(TPU)』
3
『Nvidia vs AMD』
4
『GPU选择的主要属性』
GPU有多少内存? GPU有多少个CUDA和/或张量核? 卡使用什么芯片架构? 功耗要求是多少(如果有)?
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『GPU内存』
6
『CUDA核心和Tensor 核心』
7
『芯片架构』
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『高端游戏卡 VS 工作站/服务器卡』
9
『选择建议』
低预算 中等预算 高预算
10
『总结』
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来源: qq
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