深度学习在医疗、金融、娱乐等领域创造新的可能性。然而，深度学习算法需要强大的硬件才能高效运行。硬件对于复杂神经网络的顺利训练至关重要。

图形处理单元 (GPU) 已成为深度学习系统的支柱，由于其并行处理能力，其性能超越了中央处理器 (CPU)。然而，由于 GPU 价格昂贵，因此价格昂贵。本文将帮助您了解 GPU 的工作原理，并确定深度学习中最具成本效益的五种 GPU。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个子集，它使用算法对数据中的高级抽象进行建模。这种方法基于大脑的结构和功能，通常称为人工神经网络。深度学习模拟了我们大脑的工作方式，使系统能够学习、识别物体并以更高的准确度执行复杂任务，而无需人工干预。这种机器学习技术教会计算机做人类自然而然会做的事情：通过示例学习。

深度学习可以自动从经验中学习和改进，检查算法并调整算法以获得更好的性能。它是人工智能 (AI) 中的一种强大工具，模仿人类获取特定知识的方式。

用于深度学习的 GPU 是什么？

GPU 是专门用于高速操作和改变内存的电子电路，用于加速帧缓冲区中用于显示在设备上的图像创建。由于 GPU 能够同时执行多个计算，因此在深度学习中被重新利用。

GPU 的并行架构使其非常适合深度学习等密集计算任务。它们擅长执行矩阵运算和同时进行多项计算，这是训练神经网络的基础，这使得 GPU 成为深度学习不可或缺的工具。

用于深度学习的 GPU 如何工作？

单指令多数据 (SIMD) 流架构是广泛使用在当今的 GPU 中。这种设计使它们能够执行并行操作并更有效地执行特定任务。在训练深度学习模型时，使用梯度下降优化算法更新模型的参数，这涉及大量矩阵计算。

GPU 的并行处理能力对深度学习任务非常有利，因为深度学习任务需要对大量数据进行大量计算。GPU 擅长并行执行这些矩阵运算，从而大大加快了训练时间。

GPU 加速的深度学习框架为设计和训练自定义深度神经网络提供了灵活性。这些框架提供了常用编程语言的接口，使开发人员能够更轻松地利用 GPU 的强大功能。

如何选择最适合深度学习的 GPU？

选择适合深度学习的 GPU 需要考虑几个因素；GPU 内存的大小至关重要，因为它决定了您可以训练的神经网络的大小。更大的内存将允许您训练更大的模型或使用更大的小批量大小。

GPU 的计算能力（通常以每秒浮点运算次数 (FLOPS) 来衡量）是另一个重要考虑因素。FLOPS 值越高，表示 GPU 越强大。

能源效率也是一个重要因素，特别是对于那些计划运行大规模训练作业的人来说。更节能的 GPU 可以大大节省电力成本。

最后，GPU 的价格应该与您的预算相符，同时又不影响您的深度学习任务的性能要求。

其他需要考虑的因素：

• CUDA 核心： CUDA 核心的数量直接影响 GPU 的处理能力。CUDA 核心越多，训练时间就越短。

• 内存 (VRAM)：具有大型数据集的深度学习模型需要充足的内存才能高效训练。确保您的 GPU 具有足够的 VRAM 来容纳您的模型和数据。

• 内存带宽：高内存带宽有利于 GPU 和内存之间快速交换数据，这对于快速计算至关重要。

• 张量核心：某些 GPU 中配备有张量核心，是深度学习中常用的矩阵运算专用单元。它们可以显著加速某些运算。

• 兼容性：确保 GPU 与您现有的硬件和软件堆栈兼容。此外，检查它是否支持流行的深度学习框架，如 TensorFlow 和 PyTorch。

适用于深度学习的经济高效的 GPU

市场上有多种 GPU 为深度学习任务提供了令人赞叹的性能。一些值得注意的 GPU 包括 NVIDIA 的 GeForce GTX 1070 和 GeForce GTX 1080 Ti，它们在成本和性能之间取得了很好的平衡。

五款性能卓越、价格合理的 GPU：

NVIDIA Tesla A100是深度学习领域的游戏规则改变者。创新的 Ampere 架构为其提供动力，可提供 312 teraflops 的 FP16 性能。借助其多实例 GPU (MIG) 技术，您可以将 A100 划分为最多七个独立的 GPU，每个 GPU 都可以运行独立的任务。这种多功能性可确保高效利用，使 A100 成为满足深度学习需求的经济实惠之选。

NVIDIA Tesla V100很少有 GPU 能够匹敌深度学习能力。这款 GPU 拥有 640 个 Tensor 核心和 125 万亿次浮点运算的峰值性能，旨在处理最苛刻的深度学习任务。其高带宽内存和大缓存大小可确保数据传输顺畅，从而加快模型的训练时间。V100 是一款兼具性能和价值的强大产品。

AMD Radeon VII注意在考虑用于深度学习的 GPU 时。它能够高效处理复杂计算，峰值性能为 13.8 万亿次浮点运算和 16GB 高带宽内存。其先进的 7nm 工艺技术可提高性能，同时降低功耗。Radeon VII 是一款功能强大且价格实惠的选择。

NVIDIA Quadro RTX 8000其 48GB 的超大内存让您能够训练更大、更复杂的模型。它基于 Turing 架构构建，具有用于实时光线追踪的 RT 核心和用于 AI 加速的 Tensor 核心。这款 GPU 承诺提供顶级性能，且价格实惠。

NVIDIA K80对于那些刚开始学习深度学习的人来说，这是一种经济实惠的解决方案。虽然比此列表中的其他 GPU 更老，但它仍然提供了可观的性能，拥有 4992 个 CUDA 核心和 8.73 万亿次浮点运算的峰值性能。K80 为深度学习世界提供了一个经济实惠的切入点。

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GPU 通过提供无与伦比的处理能力和并行性彻底改变了深度学习领域。它们能够高效处理复杂计算，因此成为研究人员、开发人员和爱好者不可或缺的工具。本文中提到的 GPU 为各种预算和要求提供了出色的选择。此外，捷智算平台提供灵活性和可扩展性，使您无需大量前期投资即可利用 GPU 的强大功能。使用合适的 GPU 和工具，您的深度学习之旅可以高效且经济高效。

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