深度学习新手“甜点”卡出现了
手里的RTX 3090如芒在背!

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 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
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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。
规格 | RTX 3090 | RTX 3080 | RTX 3070 | RTX 3060TI | RTX 3060 |
---|---|---|---|---|---|
张量核心 | 328 | 172 | 184 | 152 | 101 |
显存大小 | 24 GB | 10 GB | 8 GB | 8 GB | 12 GB |
显存类型 | GDDR6X | GDDR6X | GDDR | GDDR | GDDR |
显存位宽 | 384-bit | 320-bit | 256-bit | 256-bit | 192-bit |
指导价格 | ¥12999 | ¥5499 | ¥3899 | ¥2999 | ¥2499 |
显卡规格数据来源:forbes.com |
博主为何购买RTX 3090?是因为他有钱吗?
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