如果用自己的電腦用於深度學習是不是一定顯示卡要是英偉達的

2021-04-18 14:12:59 字數 2527 閱讀 6564

1樓:魔力瓜瓜

不明白你說的深度學習是指什麼,如果只是學習,對顯示卡是沒有要求的,核顯即可。玩遊戲的話對顯示卡要求高,需要使用配置高效能獨顯的機型,如果是3d設計,推薦配置專業圖形顯示卡的工作站。

2樓:破餃子皮

我的答案是肯定的,因為目前主要的深度學習框架,如tensorflow、pytorch等都不支援amd顯示卡。當然,你如果不用gpu就無所謂了

3樓:匿名使用者

這不一定,a卡一樣優bai

4樓:匿名使用者

目前深度學習用cuda的比較多,cuda比opencl支援度要好,所以最好選n卡。學習的話網上基本都是基於英偉達的相關資料,所以要選英偉達的。

5樓:

樓主糾正下。火炬之光是遊戲吧?

我可以很負責的告訴你可以的。你的顯示卡是英偉達最新馬甲卡。gt610 64bit gddr3 1gb視訊記憶體。執行這種低端遊戲完全沒問題。回答完畢。望採納

6樓:匿名使用者

不一定。英偉達並不是唯一的顯示卡**商,還有英特爾和amd

7樓:好玉水晶

最好用n卡 amd會踩很多坑走很多彎路。

8樓:匿名使用者

這回答都什麼亂七八糟的

深度學習靠gpu加速,用的是cuda程式設計的gpu kernel運算。只有英偉達的顯示卡才有cuda。完畢

9樓:貝奧因

應該是這樣的,目前來看英偉達的比其他的成熟

10樓:oi玉兔

教學 都可以普du通電腦

2:如學習電腦方面

zhi 只要現在正常中端dao電腦基本夠用(3000-5000)3:如學習軟體開發 程式設計 圖形處理必須高階電腦才行(5000-20000)

目前市場上顯示卡各方面都用應用的晶片90%都是英偉達顯示gpu晶片 採用英偉達晶片的顯示卡品牌很多 比如市場上第一品牌 七彩虹等

希望能幫到你

11樓:it民工小劉

不一定所有顯示卡都可以

12樓:拉馬西亞的沉寂

樓主怕不是想問你這個喲,深度學習n卡a卡都可以,只是n卡的cuda對深度學習的支援更好,a卡也有軟體支援,看你自己了,比較建議買n卡進行深度學習

深度學習 gpu計算 要配什麼樣的顯示卡

13樓:騰訊電腦管家

英偉達顯示卡分bai為三個系列,面向大du眾的zhi geforce系列,面向工業dao圖形設計的quadro系列,面向科學專計算的tesla系列。

屬geforce系列由於面向大眾,要和amd的顯示卡競爭,所以價效比最高,單從效能上看甚至不輸tesla系列,但可能耐久性等其他方面不及tesla。

用來計算的話,衡量效能主要是以下幾個引數:

1、計算核心數目;

2、視訊記憶體頻寬;(gpu計算能力太強,很多時候瓶頸都在資料傳輸上)3、峰值單精度浮點計算能力;

4、峰值雙精度浮點計算能力;

5、時脈頻率;

6、架構版本

做深度學習影象處理,大概怎樣的顯示卡才算合適

14樓:匿名使用者

效能最好的gpu:rtx 2080 ti

價效比高,但小貴:rtx 2080, gtx 1080

價效比高,同時便宜:gtx 1070, gtx 1070 ti, gtx 1060

使用的資料集》250gb:rtx 2080 ti, rtx 2080

預算很少:gtx 1060 (6gb)

幾乎沒預算:gtx 1050 ti (4gb)/cpu(建模)+ aws/tpu(訓練)

參加kaggle競賽:gtx 1060 (6gb)(建模)+ aws(最終訓練)+ fast ai庫

有前途的cv研究員:gtx 2080 ti; 在2023年升級到rtx titan

普通研究員:rtx 2080 ti/gtx 10xx -> rtx titan,注意記憶體是否合適

有雄心壯志的深度學習菜鳥:從gtx 1060 (6gb)、gtx 1070、gtx 1070 ti開始,慢慢進階

隨便玩玩的深度學習菜鳥:gtx 1050 ti (4或2gb)

15樓:

gpu是顯示卡

的一部分,而不是深度學習演算法的一部分,叫做圖形處理器。

顯示卡的基本作用是控制電腦的圖形輸出,安裝在電腦主機板的擴充套件槽中,或者整合在主機板上,工作在**處理器和顯示器之間。

顯示卡主要包括影象處理器、視訊記憶體、數模轉換器、agp匯流排介面等幾個部分,資料流從**處理器流出後,要把**處理器傳來的資料送到影象處理器中進行處理,把晶片處理完的資料送入視訊記憶體,把視訊記憶體讀取出資料送到數模轉換器進行資料轉換的工作,從數模轉換器進入顯示器。?視訊記憶體是顯示卡的核心部件,存放顯示晶片處理後的資料,視訊記憶體越大,顯示卡支援的最大解析度越大。視訊記憶體的容量至少是逗水平解析度*垂直解析度*log2顏色數/8地。

希望我能幫助你解疑釋惑。

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