有钱啥也不用说,买张最贵的就是了。对囊中羞涩的我还说,我该买张什么样的显卡呢?
我的旧显卡RTX1060 6G,满负荷消耗功率110多瓦,几乎达到设计最大TDP,周日时拿了朋友的RTX3060Ti 8G,发现是锁算力的,GPU使用率100%时,消耗功率也才 33% TDP,只有 65瓦,远没达到最大200瓦的设计TDP值(后来发现这个结论是错误的,可能与Pytorch2.5.0+cu124有关,消耗功率去到了158瓦),速度比RTX1060快了3倍左右。
看了文章《2024年 AI大模型显卡推荐 我该买一张什么卡》后,本来考虑买张RTX2080TI 22G魔改版或Tesla P40的,看了文章《NVIDIA Tesla GPU系列P40参数性能——不支持半精度(FP16)模型训练》发现 P40也不是那么合适,再看了视频《【捡显卡】二手城淘到2080Ti猛禽,六年前的旗舰还能有4070的几成功力?2080Ti猛禽清理、介绍、对比4070性能测试》也在犹豫要不要买RTX2080Ti 22G魔改版,还是买张原11G版?
从文章《2024年 AI大模型显卡推荐 我该买一张什么卡》中引用的《The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis》、《https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/stable-diffusion-benchmarks》先看看不同显卡的性能图:
(下面这张是根据柱形图片像素宽度标注的数值 )
**参考上面文章数据,nVidia官方显卡数据,汇总了几张市面上有卖自己也勉强能买得起的显卡做了张表,比较下: **
贴张chiphell上1080ti参数图(华硕Rog猛禽Gtx 1080ti 200W到300W)
发现RTX2080Ti除了功耗大,只能买二手外,性能还是很强劲的,强大的性能伴随着高功耗好像又是必然的,剩下的缺点就是二手的东西,是否可靠的、以及居高的价钱是否能接受了。
AI能力主要是看Tensor Core能力,可惜nVidia直到40系列才标出Tensor Core指标数值,我们发现同为40系列的4060Ti与4070Ti,因为Tensor Core指标相差巨大,实测的AI能力也相差巨大,与Tensor Core指标成正比(见下图)。
除了显卡的算力,还需要考虑显存大小,然后就发现,黄老板对普通大众太不友好了,大显存的,都只能是高高在上的高端卡。
研究到最后发现:既然现在有朋友的RTX3060TI先用着,如果不买大内存22G的魔改版的话,实在没有要换显卡的冲动了(谁叫我穷呢),几时朋友要拿回再考虑了^_^
忍不住冲动,还是买了张华硕猛禽2080ti魔改22G,性能比3060ti还是要强不少。
下载甜甜圈(furmark)测试软件ZIP版本(解压即用无需安装),测试:
用训练模型几乎占满显存测试了20多小时,一切正常,暂时来说,魔改的显存没什么问题:
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