# 深度学习中的显卡选择：3080与4070 Ti
随着深度学习的迅猛发展，选择合适的硬件配置尤为重要，其中显卡则是深度学习任务中最关键的组成部分之一。NVIDIA的3080与4070 Ti显卡在深度学习领域备受关注。本文将对比这两款显卡在深度学习任务中的表现，并提供简单的代码示例，帮助大家更好地理解它们在实际应用中的作用。
## 1. 显卡概述
### NVIDIA RTX 3080
-
Data Parallel Architecturesif 问题如果在一个warp中所有的线程都按照同样的路径运行，那么效率不会有问题如果在一个warp中有的线程执行路径A，有的执行路径B那么，就会出现问题。有的线程就需要等待别的线程。比如：有的线程在执行loopGPU Pipeline Overview绿色的为fully programmable管线黄色的为可配置的管线蓝色的为固定功能管线虚线表
RAID 的英文全称为 Redundant Array of Inexpensive（或 Independent） Disks， 而不是某些词典中所说的“ Redundant Access Independent Disks”。 中文名称是廉价（独立） 磁盘冗余阵列。 RAID 的初衷主要是为了大型服务器提供高端的存储功能和冗余的数据安全。 在系统中， RAID 被看作是一个逻辑分区， 但
笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZTensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很首先显卡一定要支持没想到的是GTX 1050TI，GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持（还好我买的是GTX 1050）（并没有暗示需要一块TE
转载
2024-05-21 16:53:55
396阅读
随着科技飞速发展，CES（国际消费电子展）已然成为全球科技产业的风向标，每年的CES大会都是业界瞩目的盛事。回顾2024年CES大会，不难发现其亮点纷呈，其中以人工智能的深度赋能为最引人注目之处。AI技术的深入应用成为CES大会上的一大亮点，各大厂商纷纷展示了在AI领域的最新成果。关键词：CES；AI；VR；消费电子；生成式AI；NVIDIA；Copilot；Rabbit R1；Vision Pr
首先说明下自己的环境：Ubuntu18 显卡 RTX2080Ti Tensorflow 1.13.1 CUDA 10.0 CUDNN 7.4 因为自己的显卡是RTX2080Ti，所以我的 Tensorflow 1.13.1 、CUDA 和 CUDNN 必须是当前的版本或者更高版本。具体对应关系参考另一篇文章：安装前更新系统软件包，和安装各种依赖库，这没的说，然后配置好CUDA和CUDNN
RTX 3080 Ti的规格截图，显示其基于GA102-400-A1核心打造，内建5376个CUDA，7nm工艺，加速频率可达2200MHz，单精度浮点21T，配套12GB GDDR6显存，热设计功耗320W。rtx3080ti 怎么样 这些点很重要看过你就懂了
原创
2021-04-15 15:56:46
458阅读
炼丹笔记一——基于TensorFlow的vgg16的cifar10和100超参数试错 文章目录炼丹笔记一——基于TensorFlow的vgg16的cifar10和100超参数试错先说数据集：网络结构：源代码：先说结构的问题：关于交叉熵的问题关于动量系数的问题：关于学习率和学习率衰减的问题关于是否图像增强记录一些原始数据吧：实验一：cifar100，收敛实验二：cifar10、未增强、收敛---实验
# 1050 Ti做深度学习够用吗？
深度学习是现代人工智能的核心，尤其在图像识别、自然语言处理等领域更是取得了显著的成就。然而，选择适合的硬件资源对于开展深度学习项目至关重要。本文章将讨论NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti显卡在深度学习中的使用情况，并通过代码示例和类图、流程图来帮助理解。
## 1. GTX 1050 Ti的规格
在讨论其使用情况之前，我们先了解下GTX
为了更快速的开发我需要的带缓存的hdmi收发通路，将上一节的demo进行修改来实现。当然，可以从头开始自己进行配置，我就这么做了，但是因为fpga配置的不同，还要修改更多的驱动代码，相当麻烦，所以就直接拿demo的工程来用吧。（我一开始参考了TRD的工程代码，跟hdmi demo的配置还是有区别的，比如RX通道的参考时钟，TRD用了SI5324的晶体，而demo用的是fpga输出的时钟）。1 Vi
转载
2024-07-11 14:48:49
122阅读
今天是9月17日，其实是NVIDIA RTX3080发售日，不过极少的AIC品牌商上架了RTX3080，不过从各大电商平台来看，开启预售可以抢到的基本很少，一般只有设置库存基本极少，成千上万人去抢，你能抢的到吗？其原因就是货源稀少，一方面NVIDIA RTX30系列首次采用了三星8NM工艺芯片，无法确定三星8nm工艺的良品率，所以导致了前期货源比较稀少，其售价会出现虚高的情况，另一方面就是各大品牌
转载
2024-02-04 21:12:58
81阅读
TX3080Ti将会搭载10240个CUDA核心，并且配备12GBGDDR6X显存，最快上市的时间预计是今年的4月份，对比RTX3080，选rtx3080还是rtx3080ti 这些点很重要 看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dqRTX3080Ti的显存按照惯例增大了不少
原创
2021-04-15 15:58:18
4547阅读
汽车上很多部件都标生产日期，我们可以用这个来判断它到底要不要换了。不过很多部件的日期，它不会直接标几几年几月，是要换算的。怎么看，今天分享。如何查看轮胎的生产日期？轮胎的生产日期比较容易看，轮胎上面包着4位数字的椭圆形小圈就是了，这圈里面4位数是生产日期。 前2位是轮胎的生产周数，后2位是年份。视频中你看1717，就表示这个轮胎是17年的第17周生产的，差不
ubuntu安装中文的命令行模式里中文会变成*去软件和更新更换源为清华或者阿里的，设置更新尽量不更新ssh服务端安装sudo apt-get install openssh-server lightdm安装sudo apt-get install lightdm //若失败 命令后面加fix-missing再试试然后接下来的页面将默认改为lightdm然后sudo
本文作者 Tim Dettmers 是瑞士卢加诺大学信息学硕士，热衷于开发自己的 GPU 集群和算法来加速深度学习。这篇文章深入研究这个问题，并提供建议，帮你做出最合适的选择。目前，我的主要建议是，使用RTX 2070 GPU并使用16位计算训练模型。我不推荐购买XP Titan，Titan V，任何Quadro显卡或任何FounderEdition的GPU。 但是，一些特定的GPU也有它们的合适
转载
2023-12-24 07:31:07
518阅读
# 深度学习训练流程指南：使用 i7 10700 和 3080 Ti 实现深度学习训练
在这篇文章中，我将指导一位刚入行的小白如何使用 i7 10700 处理器和 3080 Ti 显卡实施深度学习训练，并设置 batch size 为 8 的项目。为了便于理解，我将详细说明整个流程和每一步所需的代码，以及相关的类图和旅行图示。
## 整体流程
以下是整个流程的步骤总结：
| 步骤 | 描述
因论文需要，简单的记录一个深度学习环境的配置过程 说明：与广为应用的基于Anaconda的深度学习环境配置方法不同的是，本文直接基于Python基础环境+Pycharm进行环境的配置，不安装，不安装，不安装Anaconda (几年前安装过Anaconda，其实觉得不怎么好用，倒不如直接基于基础环境进行)，记得好几年前自己第一次接触不怎么懂(小小小白)，然后瞎摸索还是蛮花费时间的。首先，基础软硬件配
转载
2024-08-11 22:58:55
98阅读
作为一个N粉，对NVIDIA的每代新“6”卡我们都会非常关注。因为只有“6”卡的生命周期一般最长，像GTX 960、GTX1060等甚至到现在依旧是STEAM玩家手中的主力军。“6”卡自然就是最受玩家们喜爱的性价比首选卡。作为“6”卡的最新继任者，已发布一年的RTX 2060自然也就继承了“甜品卡”的称号， RTX 2060与RTX 2080Ti同样拥有完整的DLSS和RT Core功能，也是目前
转载
2023-11-01 18:57:19
836阅读
荣耀30于4月份发布，也许你看到的是荣耀 30不仅拥有潮流外观，还拥有强劲配置，搭载麒麟985、40W快充以及后置50倍潜望式长焦镜头。并且售价仅2999起。而eWisetech看到的是搭载麒麟985，售价2999，BOM成本是多少？由此必定要拆一台才行了呀！
拆解图文首先在荣耀30的卡托上套有硅胶圈，可以起一定防水防尘作用。 后盖与内支撑通过胶固定。热风枪加热后盖与内支撑缝
看到标题大家也都知道本文是什么意思了，所以也尽量给大家发一些有用的细节。至于实际跑分评测，则不会发布，一方面是因为没有驱动，一方面则是现在货源紧缺，容易成为众矢之的，所以还是老老实实的为好。老X的直播想必大家也都知道了，没事可以去看看星曜。一，金属大师3070 8G 显卡开箱，供电只有8PIN： 其实就是无聊的开箱罢了，给大家
