# GPU选择指南
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# 决定GPU性能的主要参数
# 内存大小
神经网络越深，或者训练时批量大小越大，所需要的GPU内存就越多
# 计算能力
GPU的运算速度越快，计算能力就越高
# 内存带宽
内存带宽要有足够空间才能发挥出所有的计算能力
# 现有产品的性能对比
| GPU类型 | 内存(G) | 内存带宽(GB/s) | 计算能力(TeraFLOPS) |
|---|---|---|---|
| GeForce RTX 3080 | 10G | 760 | 14.9 |
| GeForce RTX 2080 Ti | 11G | 616 | 6.7 |
| Tesla P100 | 16G | 732 | 5.3 |
| Tesla T4 | 16G | 320+ | 4 |
| GeForce RTX 3090 | 23G | 936 | 17.8 |
| Tesla V100 | 32G | 900 | 7 |
| Ampere A100 | 40G | 1600 | 9.7 |
# 选择合适的GPU步骤
# 根据使用用途确定GPU的内存大小
| 用途 | 所需内存大小 |
|---|---|
| 参加Kaggle、天池等竞赛 | 大于（包含）8G |
| 深度学习业余学习 | 大于（包含）10G |
| 深度学习研究人员、CV（video） | 大于（包含）24G |
# 通过两种方式提升运算速度
A.选择内存较大的GPU增加batchsize
B.增加GPU的数量，多GPU并行
# GPU在不同模型上的表现（CNN训练速度img/s）
| GPU类型 | VGG-16 | ResNet-50 |
|---|---|---|
| GeForce RTX 3080 | 282 | 445 |
| GeForce RTX 2080 Ti | 170 | 294 |
| Tesla P100 | 203 | 169 |
| Tesla T4 | 106 | 256 |
| GeForce RTX 3090 | 313.7 | 509.5 |
| Tesla V100 | 240 | 405 |
| Ampere A100 | 440.35 | 642.63 |
