wangzhangup
2019-07-29 10:17:47 +08:00
GPU 主要考虑几点,
1.显存:越大越好,因为显存小了,很多模型你跑不了,建议至少要 8G 以上;
2.性能:显卡有一个指标是 TFLOPS,单精度对比,2080ti 是 13.5TFLOPS,而 1050ti 是 2.1TFPLOS,这样的对比意味着什么,假设 1050ti 不受显存限制的话,同样训练一个模型,2080ti 需要 4 个小时的话,1050ti 需要 24 个小时以上。
3.新特性:现在主流框架和模型多是单精度,但是未来一定是半精度和 int8,10 系列的显卡是不支持更高规模的半精度运算的,只有 20 系列之后的才支持。这一点也很重要。比如 2080ti 单精度 13.5TFLOPS,而半精度就有 37TFLOPS。
经济条件允许的情况下,最好有一台属于自己的机器,因为在学校学习是积累的过程,在自己的机器上学习和回顾都比较方便,改一些东西也方便。阿里云服务器的卡多是 Tesla 系列,自己长时间租下来也很贵。
有一个强 GPU 也可以玩玩游戏^_^