移动处理器GPU性能天梯图（不定期更新）

倒霉催的1 2018-04-26 10:01:57
这一次更新，几乎全都重置了。以后就在这里更新吧。


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为深度学习选择最好的GPU
最后现在4090还是处于耍猴的状态，基本上要抢购或者加价找黄牛但是16384 CUDA + 24GB，对比3090 的10496 CUDA ，真的很香。而4080 16G的9728CUDA 如果价格能到7000内，应该是一个性价比很高的选择。12G的 4080就别考虑了，它配不上这个名字。对于AMD的 7900XTX 应该也是一个很好的选择，但是兼容性是个大问题，如果有人测试的话可以留言。40系列老黄一直在耍猴，所以如果不着急的话还再等等把：你不买，我不买，明天还能降两百。
【无标题】
你正在为深度学习项目寻找可靠且负担得起的GPU计算平台吗? 在本文中，我们将提供GPU强大平台的建议，可以帮助您最大限度地利用深度学习工作负载。无论你是数据科学家、研究人员还是学生，这些平台都能提供稳定高效的GPU计算能力来加速你的项目。从AutoDL的优质GPU租赁平台到NVIDIA的DGX系统试用活动，我们整理了一份资源清单，帮助您根据自己的需求做出最佳选择。请继续阅读，了解更多关于这些强大工具的信息，以及它们如何增强您的深度学习项目。
AMD Radeon™ PRO W7900安装要求
拥有三槽冷却解决方案的显卡会比传统双槽或单槽的显卡更占空间，因此在选择和安装这样的显卡时，需要确保计算机机箱有足够的空间和兼容性。这种设计可以提供更大的散热面积和更多的风扇，从而使得显卡可以在更低的温度下运行，一般多用于高性能或者高端显卡模型，尤其是那些频繁用于图形密集型任务（比如3D渲染、深度学习训练或者高分辨率的游戏）的。水冷散热通常可以提供比空气散热更高效的冷却效果，但需要注意的是，添加水冷系统通常意味着更复杂的安装、更高的成本以及对泄漏的额外风险。你可以使用软件工具来监测显卡和其他系统组件的温度。
计算机的了解以及组装
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