干货满满！深度学习如何挑选GPU？

主要观点总结

本文主要介绍了如何根据深度学习的需求选择合适的GPU。包括GPU性能评价指标、不同架构的深度学习对GPU的需求、多GPU并行加速、性能评测与建议。

关键观点总结

关键观点1: GPU选择的性能指标

包括Tensor Cores、FLOPs、Memory Bandwidth、16-bit capability等，针对不同深度学习架构有不同的优先准则。

关键观点2: 不同深度学习架构的GPU选择

NVIDIA的标准库使得建立深度学习库变得容易，但NVIDIA GPU政策限制了GTX或RTX的使用。AMD GPU功能强大但缺少足够的支持。Google TPU具有高的成本效益，更适合训练卷积神经网络。

关键观点3: 多GPU并行加速

卷积网络和循环网络容易并行，但全连接网络在数据并行性方面性能较差，需要更高级的算法来加速。购买多个GPU时，单个GPU的性能更重要。

关键观点4: 性能评测与建议

介绍了来自Tim Dettmers、Lambda和知乎@ Aero的在线GPU评测结果及建议，针对不同需求和预算的深度学习研究者提供了具体的GPU选择建议。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 2025秋招，上来就问3D Gaussian Splatting。。。 以下文章来源于小白学视觉 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。因此，选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策。那么2022年，如何选择合适的GPU呢？这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，希望能作为你的购买决策的参考。 1 是什么使一个GPU比另一个GPU更快？ 有一些可靠的性能指标可以作为人们的经验判断。以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则： Convolutional networks and Transformers:  Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth > 16-bit capability Recurrent networks:  Memory Bandwidth > 16-bit capability > Tensor Cores > FLOPs 2 如何选择NVIDIA/AMD/Google NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个 ………………………………