1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)
2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。
怎樣零基礎學習機器學習深度學習等進行影象處理
3樓：超級単子
1、熟悉影象處理軟體ps的所有工具。
2、對色彩的識辨準確。可以現實中拿一個顏色，用ps去調準的一樣。
3、訓練出略高於大眾的審美觀、顏色搭配觀
4、多在網上看前輩的調色教程。
深度學習100萬張影象 用顯示卡訓練需要多久
4樓：匿名使用者
跑深度,主要靠單精度浮點計算能力：不缺錢上gtxtitanx缺錢就雙路gtx1070titanxpacal：11tgtx1080：8.9tgtx1070：6.5t
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