哪些GPU更适合深度学习和人工智能？
发布网友
发布时间：2022-04-20 19:59
共3个回答
热心网友
时间：2023-10-17 23:19
1. 深度学习：GPU服务器可以提供计算能力，帮助深度学习算法处理大量数据，从而让机器学习更快、更准确。
2. 渲染：GPU服务器可以让3D渲染更快，提升渲染效率。
3. 图像处理：GPU服务器可以提供更强大的计算能力，帮助图像处理应用更加高效。
4. 虚拟桌面：GPU服务器可以支持虚拟桌面，让用户可以在任何地方访问虚拟桌面，提高工作效率。
5. 视频处理：GPU服务器可以提供更强大的计算能力，帮助视频处理应用更加高效。
热心网友
时间：2023-10-17 23:20
针对人工智能的深度学习场景，思腾合力研发出深思AW4211-8GR服务器，具有高性能、高密度、可扩展性强的特点，支持双路AMD7002系列处理器，CPU直通设计，延迟降低至少150ms，同时节省PCIE Switch成本，可广泛应用于AI、深度学习场景，也可作为GPU计算集群高密度、高性能的节点平台。想了解更多可以百度一下
热心网友
时间：2023-10-17 23:20
有显卡就行了。要多贵的显卡取决于你的需求（比如你要跑的模型的大小，你要求的延迟多少），可能还要考虑网络带宽延迟的因素！如果是做实验开发用的建议配备RTX2080Ti以上，有钱的还可以买RTX3090。
