RTX 3090开箱

我终于买显卡了!

RTX 3090开箱
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说出来怕你不信,我一直没有GPU。

这听上去很不可思议,搞深度学习没有GPU是不行的,更别提我自己还装模作样的写了两篇关于深度学习使用GPU的文章。

实际上我真没有。之前工作时使用的是公司的显卡,一块RTX 2080TI。去年在家则幸运地得到同为人工智能算法工程师小伙伴的帮助,借给我一块GTX 1070 TI。虽然一开始说借用一个月,但实际上我一直用到现在,差不多4个多月了。而且当我要归还时,他一再表示我比他更需要这块显卡。

不知道自己做了什么事情,能得到别人如此的信任

就是借助这块显卡的帮助,我复现了复杂网络架构HRNet,基于RetinaNet改造了轻量级人脸检测方案LINGLONG,最终掌握了TensorFlow 2的使用方法。这些内容在学习、消化、吸收后,最终会以视频的形式再现,进而帮到更多的人。在项目变得更加复杂的预期之下,是时候买一块自己的显卡了。

实际上在英伟达发布30系显卡之后我就萌生了买显卡的念头。如果你也有关注的话不难发现30系显卡自发布后货源一直非常紧缺。电商平台上3060TI ~ 3080系列全部需要预约购买,几万人抢几块显卡的现象屡见不鲜。饱受折磨的买家在产品评论区直呼商家“耍猴”,一个显卡抢出了当年火车票的感觉。

显卡缺货到令人怀疑人生

连续抢购一个多月未果,且有小道消息称缺货的状况可能要持续到今年的第二季度,现在的我决定向未来的我借一笔钱,购买因价格高昂故而货源相对充足的30系最高阶显卡RTX 3090。

3090到手

对于深度学习初学者来说,如果现在购买显卡的话我仍然推荐RTX 3060 TI。它的8 GB显存足以应付常规模型的训练。其相对较低的运算效率对于时间充裕的入门者来说不算是太大的缺点。而¥2999的官方指导价更是显得诚意十足。当入门之后所面对的问题越来越复杂,你自然会遇到计算性能的瓶颈,到时候再换更高阶显卡也不迟。在此之前,不妨小心驾驶,灵活应变。