深度学习新手“甜点”卡出现了

前天NVIDIA突然发布了RTX 30系列新款显卡 RTX 3060，其￥2499的指导价格更是让人心动。

GeForce RTX 3060 丨 强者致胜_哔哩哔哩_bilibili

桌面级GeForce RTX家族的最新成员——GeForce RTX 3060来袭！2倍于GTX 1060的光栅性能，10倍于GTX 1060的光线追踪性能，GeForce RTX 3060 将第二代 RTX 架构 Ampere 的力量带给每一位玩家！#强者致胜#

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作为一款消费用品显卡，官方自然以其游戏性能为宣传基准。不过我们关心的是这款显卡用来做深度学习怎么样？

对于入门者来说，用于深度学习的NVIDIA显卡重点关注两个参数：张量核心数量与显存大小。张量核心是NVIDIA专门为深度学习所设计的硬件计算单元，它的数量与模型运算速度正相关。显存大小则直接影响模型训练时的一个重要超参数：批量大小（batch size），即一个step需要处理的样本数。显存越大，支持的批量大小越大。

尽管这两个参数都是越大越好，但是当我们预算有限不得不做出选择时，我的建议是：新手优先关注大显存。原因也很简单：新手入门必然有着相对充裕的学习时间，算得慢一点没关系；但是显存太小的话特定模型可能无法完成训练，直接影响学习效果。

所以，RTX 30系目前发布的5个型号中，除去规格最高的RTX 3090拥有的24GB显存，第二大的就是RTX 3060了——12GB。而它的价格只需要￥2500，几乎是RTX 3090的五分之一。即便买两张RTX 3060将显存拼到与RTX 3090相同的24GB，价格也不过￥5000，性价比爆棚。

综上，如果你正在考虑入门深度学习的话，具备12GB显存的RTX 3060是为你打造的“甜点”。另外不得不佩服老黄刀法精准，手里的RTX 3090如芒在背！

附上RTX 30系的规格参数供参考。

博主为何购买RTX 3090？是因为他有钱吗？

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