收藏 | 深度学习如何挑选GPU？

主要观点总结

本文整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息，从多个角度分析了如何选择合适的GPU用于深度学习。文章提到了不同深度学习架构的性能指标和选择标准，以及NVIDIA、AMD和Google的GPU特点和优势。此外，文章还涉及多GPU并行加速、性能评测和建议等方面。

关键观点总结

关键观点1: GPU选择的重要性和考量因素

在进行深度学习时，GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验。因此，需要综合考虑性能、价格、社区支持等因素来选择适合的GPU。

关键观点2: 不同深度学习架构的性能指标和选择标准

针对不同深度学习架构，有一些可靠的性能指标可以作为人们的经验判断。例如，对于卷积网络和循环网络，Tensor Cores、FLOPs、内存带宽和16位计算能力等指标是重要的参考因素。

关键观点3: NVIDIA、AMD和Google的GPU特点和优势

NVIDIA的GPU在CUDA建立深度学习库方面有着明显的优势，但价格较高的Tesla GPU在数据中心的使用有限制。AMD GPU功能强大但支持不足，而Google TPU具有高的成本效益，尤其在训练卷积神经网络方面表现优异。

关键观点4: 多GPU并行加速的考量

卷积网络和循环网络容易实现并行加速，但在数据并行性方面全连接网络性能较差，需要更高级的算法来加速。在购买多个GPU时，应考虑并行性质量和PCI-e通道数等因素。

关键观点5: GPU性能评测和建议

文章提供了来自不同来源的GPU性能评测结果和建议，包括Tim Dettmers、Lambda和知乎@Aero的在线GPU评测。这些评测结果可以帮助读者更好地选择适合自身需求和预算的GPU。

文章预览

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