租用泉州顯卡服務器如何選擇GPU?

顯卡性能主要根據如下幾個參數來判斷：

顯存: 顯存即顯卡內存，顯存主要用于存放數據模型，決定了我們一次讀入顯卡進行運算的數據多少(batch size)和我們能夠搭建的模型大小(網絡層數、單元數)，是對深度學習研究人員來說很重要的指標，簡述來講，顯存越大越好。

架構：在顯卡流處理器、核心頻率等條件相同的情況下，不同款的GPU可能采用不同設計架構，不同的設計架構間的性能差距還是不小的，顯卡架構性能排序為：Ampere > Turing > Volta > Pascal > Maxwell > Kepler > Fermi > Tesla

CUDA核心數量：CUDA是NVIDIA推出的統一計算架構，NVIDIA幾乎每款GPU都有CUDA核心，CUDA核心是每一個GPU始終執行一次值乘法運算，一般來說，同等計算架構下，CUDA核心數越高，計算能力會遞增。

Tensor(張量)核心數量：Tensor 核心是專為執行張量或矩陣運算而設計的專用執行單元，而這些運算正是深度學習所采用的核心計算函數，它能夠大幅加速處于深度學習神經網絡訓練和推理運算核心的矩陣計算。Tensor Core使用的計算能力要比Cuda Core高得多，這就是為什么Tensor Core能加速處于深度學習神經網絡訓練和推理運算核心的矩陣計算，能夠在維持超低精度損失的同時大幅加速推理吞吐效率。

半精度：如果對運算的精度要求不高，那么就可以嘗試使用半精度浮點數進行運算。這個時候，Tensor核心就派上了用場。Tensor Core專門執行矩陣數學運算，適用于深度學習和某些類型的HPC。Tensor Core執行融合乘法加法，其中兩個4*4 FP16矩陣相乘，然后將結果添加到4*4 FP16或FP32矩陣中，最終輸出新的4*4 FP16或FP32矩陣。NVIDIA將Tensor Core進行的這種運算稱為混合精度數學，因為輸入矩陣的精度為半精度，但乘積可以達到完全精度。Tensor Core所做的這種運算在深度學習訓練和推理中很常見。

單精度: Float32 是在深度學習中最常用的數值類型，稱為單精度浮點數，每一個單精度浮點數占用4Byte的顯存。

雙精度：雙精度適合要求非常高的專業人士，例如醫學圖像，CAD。

具體的顯卡使用需求，還要根據使用顯卡處理的任務內容進行選擇合適的卡，除了顯卡性能外，還要考慮CPU、內存以及磁盤性能，關于GPU、CPU、內存、磁盤IO性能。

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