学习深度学习，显卡(GPU)可以说是比不可少的投资。本文试图探究哪个GPU才是学习入门性价比最高的？

为什么深度学习需要GPU？

我们先来比较一下CPU和GPU的不同，下图是一个简化的处理器内部结构图DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。

Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。

ALU算术逻辑单元是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。

我们可以很明显地看出，GPU拥有更多ALU，能够进行强大的计算。CPU是一个有多种功能的优秀领导者，优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

深度学习需要进行大量的矩阵运算，GPU刚好满足了这一要求。同时GPU还有其他优点：高带宽：CPU更擅长于快速获取少量的内存，GPU则更擅长于获取大量的内存

多线程并行：GPU提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量数据的并行计算。 并行计算或称平行计算是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题

如何选购显卡？

针对不同深度学习架构，GPU参数的选择优先级是不一样的，总体来说分两条路线：

卷积网络和Transformer：张量核心(GPU)>FLOPs(每秒浮点运算次数)>显存带宽>16位浮点计算能力

循环神经网络：显存带宽>16位浮点计算能力>张量核心(GPU)>FLOPs

Tim Dettmers对比了各个厂商的显卡，绘制了下图：

总之，根据量子位对Tim Dettmers博文的翻译，在GPU的选择上有三个原则：使用GTX 1070或更好的GPU；

购买带有张量核心的RTX GPU；

在GPU上进行原型设计，然后在TPU或云GPU上训练模型。

针对不同研究目的、不同预算，Tim给出了如下的建议：最佳GPU：RTX 2070

避免的坑：所有Tesla、Quadro、创始人版(Founders Edition)的显卡，还有Titan RTX、Titan V、Titan XP

高性价比：RTX 2070(高端)，RTX 2060或GTX 1060 (6GB)(中低端)

穷人之选：GTX 1060 (6GB)

破产之选：GTX 1050 Ti(4GB)，或者CPU(原型)+ AWS / TPU(训练)，或者Colab

Kaggle竞赛：RTX 2070

计算机视觉或机器翻译研究人员：采用鼓风设计的GTX 2080 Ti，如果训练非常大的网络，请选择RTX Titans

NLP研究人员：RTX 2080 Ti

已经开始研究深度学习：RTX 2070起步，以后按需添置更多RTX 2070

尝试入门深度学习：GTX 1050 Ti(2GB或4GB显存)

更新：2020.09.09

Nvidia出了新显卡，号称半价买泰坦。大家可以看看下面这篇文章

参考