最后總結對于大多數用戶而言 ， NVIDIA RTX 3090 或 NVIDIA A5000 將為他們提供物超所值的服務 。 使用大批量可以讓模型訓練得更快、更準確 ， 從而節省大量時間 。 RTX 3090 上 24 GB 的 VRAM 對于大多數用例來說綽綽有余 ， 幾乎可以為任何型號和大批量提供空間 。
NVIDIA 的 RTX 3090 是目前深度學習和 AI 的最佳 GPU 。 它具有卓越的性能 ， 非常適合為神經網絡提供動力 。RTX 3090 是 30 系列中唯一能夠通過 NVLink 橋接器進行擴展的 GPU 型號 。 當與 NVLink 網橋配對使用時 ， 可以將顯存擴充為 48 GB 來訓練大型模型 。
40系列AMD的7000系列據說要比NV的40系列性能的高 ， 但是目前深度學習框架支持的不好 ， 所以對于深度學習來說還只能用 NV的卡 ， 這個目前來說沒有辦法 。
新的40系列的顯卡已經公布了上市的時間今年的第三季度 ， 雖然功率高了（600W） ， 但是相應的算力也高了 ， 18432個CUDA核心、96MB緩存 。 據說4080就能達到 目前3090的水平 ， 根據上面的測試 ， 1萬8的CUDA的表現至少要比 1萬出頭的3090提高60-70% ， 所以就像我們最上面說的：不是必要的話現在不要買 ， 買了就吃虧 ， 買了就上當 。
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