2080安安(2080安安飞机)

来源：网络投稿编辑：爱娱乐小组

2023-05-26 05:27:02

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什么GPU最好？

根据全面定性定量的实验结果，截至2018年10月8日，NVIDIA RTX 2080 Ti是现在最好的深度学习GPU（用单个GPU运行Tensoflow）。以单GPU系统的性能为例，对比其他GPU，它的优劣分别是： FP32时，速度比1080 Ti快38%；FP16时，快62％。在价格上，2080 Ti比1080 Ti贵25%FP32时，速度比2080快35%；FP16时，快47％。在价格上，2080 Ti比2080贵25%FP32时，速度是Titan V的96%；FP16时，快3％。在价格上，2080 Ti是Titan V的1/2FP32时，速度是Tesla V100的80%；FP16时，是Tesla V100的82%。在价格上，2080 Ti是Tesla V100的1/5请注意，所有实验都使用Tensor Core（可用时），并且完全按照单个GPU系统成本计算。深入分析实验中，所有GPU的性能都是通过在合成数据上训练常规模型，测量FP32和FP16时的吞吐量（每秒处理的训练样本数）来进行评估的。为了标准化数据，同时体现其他GPU相对于1080 Ti的提升情况，实验以1080 Ti的吞吐量为基数，将其他GPU吞吐量除以基数计算加速比，这个数据是衡量两个系统间相对性能的指标。训练不同模型时，各型号GPU的吞吐量对上图数据计算平均值，同时按不同浮点计算能力进行分类，我们可以得到：FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比可以发现，2080的模型训练用时和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有显著提升。而Titan V和Tesla V100由于是专为深度学习设计的GPU，它们的性能自然会比桌面级产品高出不少。最后，我们再将每个GPU的平均加速情况除以各自总成本：FP16时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况FP32时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况根据这个评估指标，RTX 2080 Ti是所有GPU中最物有所值的。2080 Ti vs V100：2080 Ti真的那么快吗？可能有人会有疑问，为什么2080 Ti的速度能达到Tesla V100的80%，但它的价格只是后者的八分之一？答案很简单，NVIDIA希望细分市场，以便那些有足够财力的机构/个人继续购买Tesla V100（约9800美元），而普通用户则可以选择在自己价格接受范围内的RTX和GTX系列显卡——它们的性价比更高。除了AWS、Azure和Google Cloud这样的云服务商，个人和机构可能还是买2080 Ti更划算。但这不是说亚马逊、微软、Google这些公司“人傻钱多”，Tesla V100确实有一些其他GPU所没有的重要功能：如果你需要FP64计算。如果你的研究领域是计算流体力学、N体模拟或其他需要高数值精度（FP64）的工作，那么你就得购买Titan V或V100s。如果你对32 GB的内存有极大需求（比如11G的内存都不够存储模型的1个batch）。这类情况很少见，它面向的是想创建自己的模型体系架构的用户。而大多数人使用的都是像ResNet、VGG、Inception、SSD或Yolo这样的东西，这些人的占比可能不到5%。面对2080 Ti，为什么还会有人买Tesla V100？这就是NVIDIA做生意的高明之处。2080 Ti是保时捷911，V100是布加迪威龙V100有点像布加迪威龙，它是世界上最快的、能在公路上合法行驶的车，同时价格也贵得离谱。如果你不得不担心它的保险和维修费，那你肯定买不起这车。另一方面，RTX 2080 Ti就像一辆保时捷911，它速度非常快，操控性好，价格昂贵，但在炫耀性上就远不如前者。毕竟如果你有买布加迪威龙的钱，你可以买一辆保时捷，外加一幢房子、一辆宝马7系、送三个孩子上大学和一笔客观的退休金。原始性能数据FP32吞吐量FP32（单精度）算法是训练CNN时最常用的精度。以下是实验中的具体吞吐量数据：FP16吞吐量（Sako）FP16（半精度）算法足以训练许多网络，这里实验用了Yusaku Sako基准脚本：FP32（Sako）FP16时训练加速比（以1080 Ti为基准）FP32时训练加速比（以1080 Ti为基准）价格表现数据（加速/$1,000）FP32价格表现数据（加速/$1,000）FP16实验方法所有模型都在合成数据集上进行训练，这能将GPU性能与CPU预处理性能有效隔离开来。对于每个GPU，对每个模型进行10次训练实验。测量每秒处理的图像数量，然后在10次实验中取平均值。计算加速基准的方法是获取的图像/秒吞吐量除以该特定模型的最小图像/秒吞吐量。这基本上显示了相对于基线的百分比改善（在本实验中基准为1080 Ti）。2080 Ti、2080、Titan V和V100基准测试中考虑到了Tensor Core。实验中使用的batch size 此外，实验还有关于硬件、软件和“什么是典型的单GPU系统”的具体设置，力求尽量还原普通用户的模型训练环境，充分保障了结果的准确性。
RTX 2080 Ti RTX 2080GTX 1080 TiTitan VTesla V100为了从中挑选出最佳GPU，我们会从定价、性能两个维度对它们进行分析。实验结果根据全面定性定量的实验结果，截至2018年10月8日，NVIDIA RTX 2080 Ti是现在最好的深度学习GPU（用单个GPU运行Tensoflow）。以单GPU系统的性能为例，对比其他GPU，它的优劣分别是：FP32时，速度比1080 Ti快38%；FP16时，快62％。在价格上，2080 Ti比1080 Ti贵25%FP32时，速度比2080快35%；FP16时，快47％。在价格上，2080 Ti比2080贵25%FP32时，速度是Titan V的96%；FP16时，快3％。在价格上，2080 Ti是Titan V的1/2FP32时，速度是Tesla V100的80%；FP16时，是Tesla V100的82%。在价格上，2080 Ti是Tesla V100的1/5请注意，所有实验都使用Tensor Core（可用时），并且完全按照单个GPU系统成本计算。深入分析实验中，所有GPU的性能都是通过在合成数据上训练常规模型，测量FP32和FP16时的吞吐量（每秒处理的训练样本数）来进行评估的。为了标准化数据，同时体现其他GPU相对于1080 Ti的提升情况，实验以1080 Ti的吞吐量为基数，将其他GPU吞吐量除以基数计算加速比，这个数据是衡量两个系统间相对性能的指标。训练不同模型时，各型号GPU的吞吐量对上图数据计算平均值，同时按不同浮点计算能力进行分类，我们可以得到：FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比可以发现，2080的模型训练用时和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有显著提升。而Titan V和Tesla V100由于是专为深度学习设计的GPU，它们的性能自然会比桌面级产品高出不少。最后，我们再将每个GPU的平均加速情况除以各自总成本：FP16时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况FP32时各GPU相对1080 Ti的每美元加速情况根据这个评估指标，RTX 2080 Ti是所有GPU中最物有所值的。
给大家带来了另一篇更具说服力的文章，它来自人工智能硬件公司Lambda，主要对比分析了RTX 2080 Ti、RTX 2080、GTX 1080 Ti、Titan V和Tesla V100的成本、价格差异。在深度学习实践中，很多人会经常问一个问题：什么是最好的深度学习GPU？在这篇文章中，我们将主要分析以下几款目前最优秀的GPU：RTX 2080 TiRTX 2080GTX 1080 TiTitan VTesla V100为了从中挑选出最佳GPU，我们会从定价、性能两个维度对它们进行分析。实验结果根据全面定性定量的实验结果，截至2018年10月8日，NVIDIA RTX 2080 Ti是现在最好的深度学习GPU（用单个GPU运行Tensoflow）。以单GPU系统的性能为例，对比其他GPU，它的优劣分别是：FP32时，速度比1080 Ti快38%；FP16时，快62％。在价格上，2080 Ti比1080 Ti贵25%FP32时，速度比2080快35%；FP16时，快47％。在价格上，2080 Ti比2080贵25%FP32时，速度是Titan V的96%；FP16时，快3％。在价格上，2080 Ti是Titan V的1/2FP32时，速度是Tesla V100的80%；FP16时，是Tesla V100的82%。在价格上，2080 Ti是Tesla V100的1/5请注意，所有实验都使用Tensor Core（可用时），并且完全按照单个GPU系统成本计算。深入分析实验中，所有GPU的性能都是通过在合成数据上训练常规模型，测量FP32和FP16时的吞吐量（每秒处理的训练样本数）来进行评估的。为了标准化数据，同时体现其他GPU相对于1080 Ti的提升情况，实验以1080 Ti的吞吐量为基数，将其他GPU吞吐量除以基数计算加速比，这个数据是衡量两个系统间相对性能的指标。训练不同模型时，各型号GPU的吞吐量对上图数据计算平均值，同时按不同浮点计算能力进行分类，我们可以得到：FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比可以发现，2080的模型训练用时和1080 Ti基本持平，但2080 Ti有显著提升。
最佳预算CPU AMD Ryzen 3 2200G首先，我们拥有最好的预算CPU，而之前我们使用的是英特尔奔腾G4600，这在当时几乎是不可能的。这一次，虽然Gold G5400并没有真正提供任何新功能，但时钟频率增加200 MHz并不会让它在今天过于频繁。Ryzen 3 2200G虽然有点贵（但仍不到800），但它为世界带来更多价值。除了成为真正的四核之外，集成的Vega 8 GPU对于那些不再购买独立显卡的人来说，功能强大得多。2200G的真正竞争来自Core i3-8100，它的价格相差100多块钱，但是如果没有独立显卡，它又会被吸引。然后使用GTX 1060或RX 580，它们都可以提供类似的游戏体验。对于生产率工作负载和一般使用情况，它们是均匀匹配的，但一旦超频，2200G一般会出现在顶端。Ryzen 3 2200G是一款可以在经济实惠的主板上超频的解锁部件，可以利用更高时钟频率的内存，包含强大的集成GPU，并且比Core i3-8100稍微便宜，因此成为我们的第一款预算CPU挑选。最好的全面价值CPUAMD Ryzen 5 2600X如果你花费大约2000购买新的CPU，并且你需要能够以最大效率处理任何和所有任务的东西，那么Ryzen 5 2600或2600X是必须的。值得注意的是，英特尔的酷睿i5-8400是一款颇具吸引力的替代产品，价格也便宜一些，可以说在今日的游戏中提供了更好的游戏性能。但是，尽管R5 2600可能不太适合游戏，但在生产力工作负载方面，它却处于不同的联盟中。可以肯定地说，卓越的多线程性能抵消了较弱的游戏性能。当然，当谈到游戏的时候，我总结道，因为在某些游戏中，第二代Ryzen CPU速度更快。 2600和2600X也可以解锁CPU，并可以在廉价的B350主板上超频。正如我们之前讨论过的，我们也喜欢AMD承诺至少在2020年前支持AM4平台，这是明智的投资。
选购CPU: 核数选择如果玩游戏的话，个人认为四核也是必要的。因为按照60%并行计算的话，双核加速比例约1.6倍，而四核至少能有2.2倍（永远不可能达到4倍除非你的游戏不需要显卡而且只是和国际象棋一样）这样算下来只要是支持四核的游戏，四核还是比双核有优势的。防假指南看编号这个方法对Intel和AMD的处理器同样有效，每一颗正品盒装处理器都有一个唯一的编号，在产品的包装盒上的条形码和处理器表面都会标明这个编号，这个编号相当于手机的IMEI码，如果你购买了处理器后发现这两个编号是不一样的，那就可以肯定你买的这个产品是被不法商人掉包过的了。看包装不法商人利用包装偷龙转凤是比较常用的手法，主要是出现在Intel的CPU上，Intel盒装处理器与散包处理器的区别就在于三年质保，价格方面相差几十到上百元不等。当然，AMD盒装也是假货充斥，尤其以闪龙2500+与E6 3000+为多。由于不法商人的工艺制作水平有限，虽然假包装已经成为一个小规模的产业，但在包装盒的印刷制作上还是不可能达到正品包装盒的标准，因此，我们可以从包装盒的印刷等方面入手，识别真假。以AMD的包装盒为例，没有拆封过的包装盒贴有一张标贴，如果没有这张标贴，那肯定是假货。而这张标贴也是鉴别包装盒真伪的一个切入点。从图中可以看到，正品的标贴通过机器刻上了“十”字形的割痕，在撕开后这张标贴就会损坏而作废。而假的包装盒上面也有这张标贴，也同样有这个“十”字形的割痕，不过请注意，正品的“十”字形割痕中间并没有连在一起，而且割痕的长短深度都非常均匀，而假货的标贴往往是制假者自己用刀片割上去的，如果消费者发现这个“十”字形的割痕长短不一，而且中间连在一起，那就可以肯定这是被人动过手脚的了。另外，由于这个方法的鉴别非常简单，一些不法商人就通过在包装盒上贴上新的编号鱼目CPU 混珠。鉴别真假的编号也要从印刷上来分辨。正规产品的编号条形码采用的是点阵喷码，字迹清晰，而且能够清楚的看到数字是由一个个“点”组成。而假冒的条形码是用普遍印刷的，字迹较模糊且有粘连感，另外所采用的字体也不尽相同。如果发现这个条形码的印刷太差，字迹模糊，最好就不要购买了。

有用过全汉电源的吗，好不好？想入手全汉Hydro GE650电源

好久以前的一个电脑用过，全汉电源也不错啊。只要能满足你电脑的功率要求就行。全汉算是不错的电源品牌了。以前是不错的电源品牌，最近几年没有关注过。
之前我装机的时候选的是这款电源，买来带我的2080显卡，实际使用很满意，没有电流的滋滋声，散热风扇也是智能的，平常打游戏也是安安静静的，直接入手就行！
还可以，8700k和2070显卡双超频都带起来毫无压力，测试满载还没什么声音可以了，接口齐全，简单方便，价格也超赞！
推荐剁手，行业玩家没错的，叠上各种忧惠券，搞活动的时候买特别实在，某东的售后还是可以的，全背走线富裕，质保不错，内部用料也规范，电源设计合理。
我拆解过，再早2014年之前联想，hp,dell,品牌机的台式电脑电源大部分是全汉电源代工生产的，质量做工非常好。