正在初始化报价器独立显卡性价比高点的有哪几款？3个回答泥煤大军0888热心网友
在元这个价位上，我建议你选择HD4890。在高分辨率、抗锯齿开启的情况下，A卡才是王者。而HD4890、GTX260这两款显卡都是元价位的显卡，用这一级别的显卡很明显就是要在高分辨率、高倍抗锯齿开启的情况下打游戏的。还有就是ATI在色彩上的处理也是比NVIDIA要好的，颜色鲜艳多了；另外ati的做工大多比同价位的NVIDIA更加的豪华。从性能上来说HD4890毫无疑问是要超过GTX260+的。如果考虑到DX11游戏，那么刚刚降价的HD5750和HD5770是不错的选择，当然短期内它们还有降价的空间，毕竟这两款显卡在游戏中的性能只能把GTS250踩扁。
如果是N饭，可以选择索泰的GTX260系列，做工和价格都比较令人满意。影驰的GTX260+上将我个人在用，噪音很大。
推荐：索泰GTX260 至尊版，影驰GTX260+上将版，蓝宝石HD4890白金版，双敏无极HD5750大牛版 等。
酸果果不好吃在元这个价位上，我建议你选择HD4890。在高分辨率、抗锯齿开启的情况下，A卡才是王者。而HD4890、GTX260这两款显卡都是元价位的显卡，用这一级别的显卡很明显就是要在高分辨率、高倍抗锯齿开启的情况下打游戏的。还有就是ATI在色彩上的处理也是比NVIDIA要好的，颜色鲜艳多了；另外ati的做工大多比同价位的NVIDIA更加的豪华。从性能上来说HD4890毫无疑问是要超过GTX260+的。如果考虑到DX11游戏，那么刚刚降价的HD5750和HD5770是不错的选择，当然短期内它们还有降价的空间，毕竟这两款显卡在游戏中的性能只能把GTS250踩扁。
如果是N饭，可以选择索泰的GTX260系列，做工和价格都比较令人满意。影驰的GTX260+上将我个人在用，噪音很大。
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就显卡市场而言：
目前显卡市场的主流是800-900元的HD4870，HD4860，GTS250系列，可以满足游戏爱好者的视觉需求。
这个区间的显卡ATI的价格较贵，但是性能绝对没话说。公正地说HD4870性能绝对可以超过GTX260！而GTS250相对于9800GT并没有质的飞跃，只能和HD4850叫叫板而已。
推荐：蓝宝石HD4870黄金版、迪兰恒进HD4870火钻版、影驰GTS250上将版、索泰GTS250 1G首发版 等。
如果要选500-700元的显卡，
9600GT\\\\9800GT\\\\HD4850\\\\HD4830都是是大众的选择。
可以较高特效运行现在的游戏，价格适中，性价比不错。
(但是其中9600GT的性价比不高，建议继续等待降价作为低端选择。)
推荐：影驰9800GT+中将版，映众9800GT冰龙版，蓝宝石HD4850白金版、迪兰恒进HD4850星钻版 等。
至于显卡换什么，这就要看你的电源和机箱长度了，有时候可能电源也得升级。
就现在游戏的要求来说，用GTX260或者GTS250显卡，或者是HD4850-HD4870系列就比较合适了。
当然有特殊要求的用户可以选择GTX260+和HD4890以上级别，例如你要安装一台32寸的显示器。
索泰GTS250-1GD3
制造工艺 55纳米
核心代号 G92
核心频率 738MHz
显存频率 1900MHz
显存类型 GDDR3
显存容量 1024
显存位宽 256bit
显存速度 1.0ns
最高分辨率
3D API DirectX 10
SP单元 128个
蓝宝石HDM)海外版
制造工艺 55纳米
核心代号 RV770
核心频率 650MHz
显存频率 2000MHz
显存类型 GDDR3
显存容量 512
显存位宽 256bit
显存速度 1.0ns
最高分辨率
3D API DirectX 10.1
SP单元 800个
(目前的HD5750，HD5770由于刚上市，价格可能还是有一定的虚高，宣传的DX11性能虽然是真的，但这些显卡绝对是将来DX11的鸡肋，个人建议价格如果在在750元/850元比较值得购买。
相同的道理，目前市场上的GT240性能热点在于它的GDDR5显存，但是还是有不少厂家用的是GDDR3显存，即使是GDDR5的GT240，也不过就是9800GT的性能，价格如果超过650建议也不要考虑。)
总的来说ATI相对于NVIDIA而言性价比略高，ATI的显卡如果比NVIDIA贵上100元，那性能就会大大地超过NVIDIA。而反过来越做不到。
树梢儿5索泰GTX260 至尊版，影驰GTX260+上将版，蓝宝石HD4890白金版，双敏无极HD5750大牛版 等。在高分辨率、抗锯齿开启的情况下，A卡才是王者。而HD4890、GTX260这两款显卡都是元价位的显卡，用这一级别的显卡很明显就是要在高分辨率、高倍抗锯齿开启的情况下打游戏的。还有就是ATI在色彩上的处理也是比NVIDIA要好的，颜色鲜艳多了；另外ati的做工大多比同价位的NVIDIA更加的豪华。从性能上来说HD4890毫无疑问是要超过GTX260+的。如果考虑到DX11游戏，那么刚刚降价的HD5750和HD5770是不错的选择，当然短期内它们还有降价的空间，毕竟这两款显卡在游戏中的性能只能把GTS250踩扁。
如果是N饭，可以选择索泰的GTX260系列，做工和价格都比较令人满意。影驰的GTX260+上将我个人在用，噪音很大。
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2014年度巨献之二：十四款899-1099元显卡横评
2014年度巨献之二：十四款899-1099元显卡横评
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参测显卡的性价比指数超能指数反映的是显卡自身的实力，对消费者来说还要考虑显卡的价格和质保，这部分就是性价比指数了。这14款显卡的价格首选京东商城的B2C报价，如果京东没有就选各自商家的天猫旗舰店价格，再没有的话才选淘宝C2C报价。最终的结果如下：HIS R9 270X IceQ超能指数位列第一，它的价格也只有1049元，比部分GTX 750 Ti甚至R9
270显卡都要便宜，3年质保，性价比指数也是第一的。索泰的GTX 750 Ti在天猫旗舰店售价999元，三年质保，性价比指数位列第二。微星的R9 270 Gaming显卡性价比第三，目前的售价是1059元，也是三年质保。HIS R9 270X IceQ显卡获得超能网2014推荐奖HIS R9 270X IceQ显卡是目前千元级显卡市场为数不多的R9 270X显卡之一，在性能、噪音、PCB用料等方面表现良好。微星R9 270 Gaming 2G显卡获得超能网2014推荐奖微星R9 270 Gaming 2G显卡噪音低，性能强，各方面表现都很均衡。索泰GTX 750 Ti霹雳Plus显卡获得超能网2014推荐奖索泰GTX 750 Ti显卡在这几款GTX 750 Ti显卡中规格最高，性能最好，噪音也低，超能指数及性价比指数都是第三。在我们的横评中，每次排名靠前的显卡大都是各方面都很均衡的产品，均衡不意味着中庸，但每项性能一旦有所偏颇，特别是噪音控制这样关乎用户使用体验的地方。盈通的R9
270X游戏高手售价只有999元，比HIS这款270X还低，它在温度控制上也是R9
270X/270中是最好的，但是噪音偏大，假如说厂商能平衡好温度与功耗，那么这款显卡要比现在更值得推荐。在AMD、NVIDIA这些显卡中，R9
270X/270在性能上更强一些，适合对游戏性能要求高的玩家，特别是现在Mantle游戏越来越多，购买A卡还是有优势的。相比之下，GTX 750
Ti除了性能吃亏之外，但在功耗、温度及噪音上有绝对优势，而华硕、技嘉的GTX 750 Ti显卡长度都在20厘米之内，非常适合ITX小机箱，这是几款R9
270X/270显卡做不到的。镭风的R9 270显卡在用料、特色功能上表现不错，双BIOS也提供了更多选择，不过这个显卡的问题在于体积重量太大，而且1099元的价格使其性价比一般。XFX的R9 270魔将售价只有899元，是参测的AMD显卡中价格最低的，对预算要求较高的游戏玩家。映众的GTX 750 Ti冰龙版性能仅次于索泰，超频性能最好，而微星的GTX 750 Ti不论性能还是性价比其实都是第四，虽然没能获奖，但实力并不算差。影驰的GTX 750 Ti Gamer性能也很出众，而且主打玩家定制品牌。盈通的GTX 750 Ti显卡温度、功耗及散热都很均衡，但这款显卡默认频率较低，性能上不免要吃亏一些。七彩虹的GTX 750 Ti烈焰战神U也是双BIOS设计，一个频率较低，另一个频率较高，更适合游戏应用，969元的价格也很不错。
1.11.2.12.3.13.4.14.5.15.6.16.7.17.8.18.9.19.参测显卡的性价比指数及评奖10.
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垃圾低端750ti性能只是一线270X性能的70%，这还叫相差一点点性能，N狗真会自慰！
70%？呵呵 那些相差30%性能的750ti和270X ，他们的价格也几乎相差30%
说得好像同样钱一样
有啥好优越的
确实，垃圾N卡就是低性能高价格的代表。脑残N粉被主子的970耍成狗样还在这里替主子叫嚣，真是脑残的可以。
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读书是为了心平气和地跟某些人讲道理，健身是为了让某些人心平气和地跟你讲道理，可惜我读书少，脾气也不小。
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　　【PConline 游戏评测】本月初参加影驰&NVIDIA电竞嘉年华活动时，除了WE战队在华中科技大学妹子们超疯狂的影响力让人震撼之外，还有就是吃鸡游戏简直是无处不在，影驰、NVIDIA的嘉宾演讲中也不时提及这款游戏，NVIDIA甚至以吃鸡的画质设置为例讲了很多故事，可见这款游戏对硬件厂商的影响力有多大。这事说到底还是因为游戏优化不好，特别是相对它的画质而言，换做别的游戏这样渣优化，早就被玩家喷成漏壶了，可惜这款游戏实在太火了，大家就算喷了游戏优化差劲，回过头来还是乖乖地去买新主机或者升级旧平台，硬件厂商不欢迎这游戏才是见鬼了。　　说到游戏画质与性能，前几天我们测过了吃鸡的显卡性能，对比了多款显卡在吃鸡游戏中的表现，GTX 1050 Ti及以下的显卡确实是吃鸡无力，至少也得是GTX 1060级别的显卡才能应付的过来。今天我们继续探讨下这个话题，这次跑的是处理器性能测试。相对显卡来说，处理器对吃鸡游戏的性能不会非常明显，这跟以往的游戏情况是类似的，但玩家依然不能掉以轻心，它对处理器还是有一定要求的。游戏配置官方要求：　　这是官方的最低游戏配置要求，四代i3、AMD FX6300、GTX660、HD7850，这对于一款需要联网、而且带有强烈竞技性的游戏来说，已经是挺高要求了。&CPU和内存占用：　　提到内存占用，昨天的显卡测试里已经说过了，8GB内存对吃鸡游戏来说只是起步，如果想宽裕点，那系统内存16GB才算满足游戏使用，毕竟玩游戏时也不可能全部内存都给游戏占了，还要应付QQ、微信、网页之类的软件。&游戏画质设置及选择　　吃鸡的画质设置还是挺简单的，分为非常低(very low)、低画质（low）、中等画质（mdeium）、高画质（high）以及极致画质（Ultra）五档。从体验上来说，当然画质越高越好，不过吃鸡游戏的特殊之处在于这款游戏需要跟人竞技，不是用来欣赏画质的（再说它的画质真的挺渣的，浪费了UE4引擎），所以有些玩家为了追求高性能带来的流畅性或者某些便利，选择开低画质甚至最低画质游戏，这样可以减少一些草丛之类的，以便获得优势，这也是网上很多人都在传播的吃鸡经验。　　不过NVIDIA此前分享过他们对吃鸡设置的看法，指出很多人降低设置以便获得吃鸡便利的做法实际上是错误的，比如说吃鸡游戏中设置了低特效，植被草丛也不会消失（当然画质会有区别），数量不会减少，不会让你轻松识别伏地魔。反过来，高特效比如阴影、爆炸效果等等其实更容易让你发现敌人位置。NVIDIA的观点一句话来说就是玩吃鸡就得开高特效，这样才能在游戏中抢占先机。&　　玩家与NVIDIA的两种观点其实没什么对错，玩家显卡性能够的话，自然是高特效最好，如果硬件性能撑不起来，降低特效也是不得已的，不然游戏都不流畅了，还怎么可能想吃鸡，等你反应过来已经被人打死了。&测试平台介绍：电商价格读取中...硬件平台CPU：Intel 8代酷睿i7/i5/i3Intel 7代酷睿i7/i5/i3AMD Ryzen 7/5/3主板：华硕 ROG MAXIMUS X HERO华硕 ROG Cross内存芝奇 Trident Z RGB DDR4-硬盘影驰Gamer 480GB显卡华硕 ROG STRIX GTX1080TiCPU散热器超频三 东海 X5电源航嘉 MVP P850 80PLUS 白金牌电源软件平台测试游戏绝地求生大逃杀 1080P 极致特效显卡驱动NVIDIA GeForce 388.13 WHQL记录软件Fraps以上是这次CPU性能测试的平台，主板使用的是华硕ROG Maximus X Hero、ROG Maximus IX Formark以及华硕Criosshair VI Extreme，分别用于Intel、AMD平台处理器测试，内存为16GB芝奇DDR4-3200。电商价格读取中...　　这次测试的是CPU性能，为了避免显卡性能瓶颈，所以选择了华硕ROG Strix GTX 1080 Ti显卡，这是目前性能最强的显卡之一，吃鸡玩家最高配也就是它了，真&土豪玩家可以直接上Titan Xp或者等等3000美元的Ttitan V显卡。处理器性能实测结果：4核处理器足矣　　吃鸡游戏此前公告说针对六核等多核处理器做了优化，实际测试来看的话处理器核心数对性能影响不算大，像Core i7-8700K这样高频率、多核心的处理器当然会占优势，不过跟其他四核、四核八线程处理器并没有拉开太大距离，这跟显卡性能有很大不同。　　简单来说，在吃鸡游戏中，4核高频处理器已经足够用了，Core i5以及Ryzen 5级别的处理器即可，再往上升级处理器的话对游戏本身的收益就不大了。如果玩家预算低一些，奔腾G4560、Core i3（8代之前的）处理器也不是不能用，这点性能差距影响还是能接受的。只不过这样选会有逻辑问题，玩家想吃鸡都上了三四千的高端卡了，选择500元以内的处理器实在有点不搭啊！处理器性能与游戏画质关系　　记录结果为平均帧，在1080P极致特效下，确实得GTX1070才能流畅运行，而两款GTX1060也有50多帧。
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聊天吐槽赢奖品个人学深度学习买哪一款 GPU 性价比最高？
· 325 天前 · 18793 次点击
本来想买个云 GPU 服务器，一看价格吓死，一个月好几千块。
自己买显卡的话，哪款显卡最好？除了 Nvidia 外，那些杂牌显卡（七彩虹、微星之类）能用来做深度学习吗？
84 回复 &| &直到
20:16:13 +08:00
& &325 天前 via Android
& &325 天前 via iPhone
七彩虹 微星 已经是杂牌了吗？瑟瑟发抖。
& &325 天前
杂。。杂牌？
& &325 天前
Google Cloud Platform 有 300 刀的试用，差不多 4 核+K80+64G 内存 机器可以用 250 个小时。
& &325 天前 via iPhone
重新定义了杂牌。楼主介绍几个正牌看看
& &325 天前
自己买更贵啊。。。。
& &325 天前
用词不准确吧 就是用 nvidia 技术自己的品牌 不知道应该叫 OEM 还是什么
& &325 天前
@ 这么说手机里只有华为苹果等自己出 cpu 的才算正牌，，笔记本的话苹果也是杂牌了。
& &325 天前
微星已经被视为杂牌了，那就没什么可买的了，因为各方面甚至可能普遍勉强达到微星这种“杂牌”的水平，甚至要差很多的。
说正经的，1070 好像是单位价格的整数计算性能最高，然后除了深度学习之外其他方面如果需要双精度浮点数，还是老泰坦最便宜。
& &325 天前
试试新出的 RX Vega。
---
另外你刚刚说的那些明明都已经是老牌 2 线品牌了，甚至这几年微星口碑也可以了。N 卡的话，EVGA 或败家之眼算是顶级 OEM 品牌了。
& &325 天前
1060 起，越贵越好
& &325 天前
既然你是想要 GPU 性价比最高的卡？当然不是需要的豪华阵容。。。
除了 Nvidia 外，那些杂牌显卡（七彩虹、微星之类刚好处于性价比之列）
人生苦短，你为什么要装逼？！
& &325 天前
@ #6 你是说公版？ nv 和 amd 自己品牌的游戏卡出货量很少的。专业卡应该主要是自有品牌。
讲道理，七彩虹也是 nvidia 核心合作伙伴呢
& &325 天前
微星杂牌？楼主还是自己造吧。
& &325 天前
或者楼主是说公版非公版？谷歌一下吧，还有公版不一定就好，撇开价格不谈，散热可能是个大问题。
& &325 天前
这是说文解字节目吗？我想问的只是七彩虹这些牌子的 GPU 能不能用来做深度学习。
& &325 天前 via Android
显存越大越好，挑你能接受的极限价格
不要买公版，性价偏低价格老高，不过信仰满满
买微星，七彩虹等&杂牌&
& &325 天前 via Android
@ 和 gpu 牌子无关，和型号有关，而且无所谓适合不适合，性能越强越好，即价格越高越好。最后，问问题时不要带个人主观偏见，你能获得更善意的回答。
& &325 天前 via iPhone
微星杂牌？
& &325 天前 via iPhone
非公!=杂牌无脑推 1080ti
& &325 天前 via Android
cuda 上有推荐的……
& &325 天前
直接上 1080ti 啊
在非机器学习的时候还可以挖个矿。
讲真，买了以后由一半时间在跑机器学习就不错了。
另一半时间拿来挖矿，是可以回血的。
& &325 天前
学习和硬件好坏无关，楼主你这问题和那些“我要学编程买啥笔记本好”不是一样吗
& &325 天前
讲道理，云主机也不用一直开着啊，用的时候打开，不用的时候关掉就行了
& &325 天前
深度学习，显卡明显越强越好啊。那些杂牌显卡也有出 founders edition，算是娱乐中加点专业能力吧。再稍稍性能一些，应该就泰坦了，本来泰坦就定位深度学习入门的了。
& &325 天前 via iPhone
我也是才知道 Nvida 不卖显卡的，只卖技术，然后别人的牌子卖货
& &325 天前 via iPad
10x0 都涨价了，没涨价的就 titan xp。
amd 没 cuda 不合适吧，虽然 fp16/fp32 可能够强。
& &325 天前
预算少 ，预算多 titan，
& &325 天前
aws 也是一个选择，毕竟时间也很精贵
& &325 天前 via iPhone
找学校 找公司报...
& &325 天前 via Android
Nvidia GeForce GTX 1080Ti Founders Edition
& &325 天前
你....先用笔记本的显卡玩着再说...玩累了再去配一个.....
没显卡也能学其实。另外，找找 tesla 系列，不知道更新了没。
& &325 天前 via iPhone
@ 深度学习可不是这样，没好显卡，任务根本跑不完。一直坐着等结果，还学个 P 啊
& &325 天前
做机器学习不是成为攒机的借口，而且七彩虹，微星是代工，不是杂牌....
我刚入门的时候自己配了台服务器配置...加个 970...主要还是吃ＧＰＵ显存，内存和 CPU 反倒不是那么重要。
当然还是越贵越好，往大了买...无脑推 1080ti，只能买 n 卡..
如果你学校或公司能报帐的话，那就往死里买...
& &325 天前
还可以试一下百度云的深度学习机器，按小时算五块钱，还能承受。可供选择的镜像只有 tf.其他的只能自己配了。阿里和腾讯才是真坑爹。你要是不嫌速度慢，看 aws，竞价实例更实惠，开个 jupyter 或者 digits 速度也还可以接受。只是数据量大了，那速度真不能忍。。
& &325 天前
真要学，先老老实实去下官网 tensorflow、pytorch 的入门教程。那些 MNIST 的，CPU 足够入门原理了。等把 MNIST 的教程看懂学会，能自己修改个模型结构了，再去考虑买 GPU 也不迟。
& &325 天前 via Android
支持楼上，学习深度学习完全不要显卡，甚至不需要牛逼 CPU
& &325 天前
个人认为，技术水平没到之前买个便宜能用的就好，淘宝大把拆机 M2090，单精度 1.2T ，双精度 500G/S+，价格 1K 出头，不够就三卡或者 4 卡，4 卡单精度 4.8T,双精度 2T，赶上 GTX1060，关键是正儿八经的 Tesla 而不是游戏卡。
& &325 天前 via iPhone
想买显卡就直说 别找理由 机器学习 不用 gpu 也可以 ，买东西都要找个理由的
& &325 天前
学习用不着，拿这挣钱了再考虑专门配 GPU。
& &325 天前 via Android
gtx950 足够，实测和 aws 的云端 gpu 基础款跑的速度一样，就是 2g 显存小了点。
& &325 天前 via iPhone
当时公司买了块 Tesla K40c，2.3w 吧。
& &325 天前 via Android
等矿难收二手矿卡就够用了
& &325 天前
微星竟然杂牌了，话说我玩了快 20 年电脑了，各种品牌的板卡也买过不少，至今为止只有微星的没有坏过，所以我现在买主板显卡都只买微星的
& &324 天前 via Android
微星，杂牌？？？
我穿越到哪一年了？
& &324 天前
更感兴趣 LZ 选的什么学习路线~
& &324 天前
楼主硬件啥都不懂，说也白说
& &324 天前
据说 deeplearning.ai 的课内置 NVIDIA 云端 GPU，lz 可以试试
& &324 天前
最终你都会拿来打游戏的，目前主流中高端的 GPU 都可以跑到很高的 FPS 了
& &324 天前
@ #49 正解
& &324 天前
入了 1060 妥妥的沉迷吃鸡无法自拔。
& &324 天前
奶茶老公那里按价格最高的排序
& &324 天前
脱离样本数据量谈算力要求都没有什么意义啊。如果仅仅是学习，不会有很大样本量吧，就一般的机器就行。
& &324 天前
1080Ti 路过
& &324 天前
就问老板买多少块
& &324 天前
攒个 1080Ti。用来深度学习，然后“偶尔”吃鸡挺好的
& &324 天前
大显存的，很重要，特别入门就 1066 吧，建议 12G 泰坦
& &324 天前
其实 cpu + 内存够你学习了，数据量小的环境下，你跑跑 mnist 这个级别的小 demo 完全都够了的。。
& &324 天前
& &324 天前
@ 耗电如何呢 有没有链接 我也有兴趣
& &324 天前
之前帮忙给实验室买机器。看到了这个链接
这篇文章的最后给了推荐，大概是：
综合最好的 GPU: Titan X Pascal 和 GTX 1080 Ti
划算，较贵：GTX 1080 Ti, GTX 1070
划算，较便宜: GTX 1060
& &324 天前
没人提这篇文章吗？
& &324 天前
Core i7-5930K
or Core i7-6850k $500 [depends on which one is cheaper on retailer]
Cosair H60 Cooler $90 on amazon
Corsair Vengeance LPX 32GB (2 x 16GB) DDR4-2666 Memory
Motherboard
Asus X99-E WS SSI CEB LGA2011-3 Motherboard
Corsair Carbide Series Air 540 ATX Cube Case - Steel Silver (CC-9011034-WLED)
Power Supply Unit
EVGA SuperNOVA 1600 T2
Samsung 960 evo PCIE SSD 1TB
4 * Seagate BarraCuda 4TB
4 * GTX 1080ti
& &324 天前
Workstation in my lab.
As for the GPUs, we choose the foundation edition from nvidia.
& &324 天前
多卡需要考虑散热，建议买个水冷或者混合散热的，不过公版的散热可能更适合机箱装多卡~
& &324 天前
个人的的话，买不起专业卡，GTX 系列当然最好是 Titan XP，但还是靠近 1W
所以还是买 1080Ti 最好，在挖矿兴起前，只要 5000+，现在不清楚
& &324 天前
真要跑运算的时候找个有 1060 及以上的显卡的人蹭着用就行了。。又省钱又省心
比如我 233 倒不介意少挖几天矿
不过卡下周就出给同学了
& &324 天前
1080Ti 或者 Titan Xp
& &324 天前
学习就用 cpu
等有人雇你了，让老板买好卡
& &324 天前
详见各大书籍第一章. 不用担心过时. 最早也是 16 年出版的
& &324 天前 via Android
泰坦 xp 老黄版
& &324 天前
看下新 a 卡，双精度浮点能力提升
& &324 天前
嗯，因为是 Macbook 做开发，所以想买个外置的，好像都不便宜。
那些说不用买的，用笔记本的内置显卡能跑基于 Cuda 的程序吗？
还是觉得学 DL 只要看资料就行了，不用跑程序？
@ 求教用 CPU 是怎么玩，这个真不懂。我在看的教程是 fast.ai ，框架用的是 Keras。
& &324 天前
莫名对楼上没显卡，没高端 cpu 还理直气壮觉得可以搞深度学习感到震惊，我相信任何一个有实际相关工作经验的人都不胆敢说出这样的话，没有经验给出你的 yy 即可，误导别人真是...
DL 到目前为止相对严谨的理论推导更关注 『怎么能更 work 』，那么在提高解释性方面有一个质的飞跃之前，多动手，快速复现，多尝试，改进网络结构已经是一种非常主流的研究和推进方式。在这个情况下，能有一块好的卡，方便多实验多动手，快速复现快速改进，绝对是一件好事，而且实验越多，你就会对 DL 的理解更深入。
目前而言实际上某些明星 startup 有最多的卡，even 多过很多你觉得富可敌国的 big name，但是传统大厂虽然紧巴巴但是只要你能做出事情人均几块 p40 p100 还是有的。打个广告，某国内老牌大厂实验室持续招人，简历请邮件到
& &324 天前
@ #74 很明显楼主说的学习你和说的学习完全不是同一个意思，看楼主后来的回复，应该是 Keras 文档里的十几行代码都没有试着跑过。
装好 Keras，再试试跑里面的代码。我笔记本的 CPU，跑 vgg-like 的例子，一个 epoch 也只要 3、4 秒。建议等你看懂了至少一个例子里每一行代码都在做什么，再考虑买 GPU 吧。
& &323 天前 via Android
lz 直接买个 nv 自己的原厂版本呗 bestbuy 直接买啊
毕竟 msi 杂牌了...
& &323 天前
租 AWS 最好，买显卡很容易就陷入打游戏的情况。
再说了，学习 DL 用 CPU 完全是可以的，等到数据量和网络规模上到一定程度再考虑显卡也不迟。
顺便推荐 Floydhub，新注册送 100h GPU 时间。
& &323 天前
小时候想买录音机，跟家里说要练习英语听力。
现在时代进步了，想买个高端游戏显卡，就说深度学习。
：）
& &323 天前
最后拿来打游戏，哈哈
& &323 天前
aws，azure 适合深度学习，在自己的机器上用 cpu 调好程序，然后开个 gpu 机器跑训练。。。。按分钟计费，一小时才几块钱。。。。要想更省钱，去搞个 azure 订阅，每月 150 刀的额度，绝对够学习深度学习用了。。。学的差不多了自然就知道该不该花上万块自己装机器了
& &323 天前
P40 nvidia
& &323 天前
@ 微星 2 线？
& &323 天前
收个不带显示输出的矿卡呗，过一两个月大量的，性能足，价格便宜，没显示输出绝对打不了游戏
现在用免费的平台顶着，先学习入门一个
& &323 天前
@ 老微星，原来不是二线？
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