一句话总结截止到2020 年 2 月份，只有以下这几种 GPU 可以训练所有业内顶尖的语言和图像模型：RTX 8000：48GB 显存，约 5500 美元RTX 6000：24GB 显存，约 4000 美元Titan RTX：24GB 显存，约 2500 美元以下 GPU 可以训
在 nvdia gpu，x86、arm 和 部分 AI 芯片平台上，均支持 8bit 的计算，效率提升从 1 倍到 16 倍不等，其中 tensor core 甚至支持 4bit计算，这也是非常有潜力的方向。
【新智元导读】最近，曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评，到底谁才是性能和性价比之王?
来源：信阳日报 众所周知,在人工智能领域,尤其是在模型训练和推理阶段,显卡的性能至关重要。随着模型的规模越来越大,对算力的需求也会倍增。因此,如何选择合适的显卡,鱼(性能)和性价比(熊掌)是否可以兼得,是许多模型开发者非常关注的话题。
1. 背景近几年，随着“大模型”概念的提出，深度学习模型越来越大，如何训练这些大模型成为一个亟待解决的工程问题。最初的视觉模型只有几百兆的参数量，而现在的语言模型中，动则百亿，千亿的参数量，甚至万亿的大模型也是见怪不怪。如此巨大的参数量将会消耗巨大的存储空间。
光追也是仙剑系列第一次尝试的功能，虽然还不太成熟，但是画面效果也得到了明显提升，很多玩家不清楚怎么设置光追比较好，下面小编就为大家带来仙剑奇侠传7光追设置推荐分享，一起来看看吧。分辨率:1920 * 1080 至 2560 * 1440 等级:质量。
