工欲善其事，必先利其器！深度学习作为计算密集型领域，显卡的选择在很大程度上直接影响到使用体验，因此，选择合适的GPU是一个关键决策。那么在2022年，如何选择适合深度学习的GPU呢？

随着人工智能和深度学习的迅猛发展，GPU（图形处理单元）作为核心计算设备的重要性日益凸显。无论是研究人员、数据科学家还是开发者，选择GPU时都需综合考量多种因素，以确保高效、稳定地完成深度学习模型的训练和推理。以下是一份关于如何选择深度学习GPU的详细指南。



一、CPU与GPU性能选择

在不同深度学习架构下，GPU选择的优先级各有不同，以下是一些通用推荐：

- 卷积网络和Transformer架构：Tensor Cores > FLOPs > 内存带宽 > 16位计算能力

- 递归网络：内存带宽 > 16位计算能力 > Tensor Cores > FLOPs

二、如何选择GPU？

由于NVIDIA的CUDA标准库支持广泛，使得在其平台上构建深度学习库变得十分便捷。此外，NVIDIA的社区支持也相对完善。然而，NVIDIA的政策限制仅Tesla GPU可在数据中心使用CUDA，而GTX或RTX系列则不允许，且Tesla的价格高出其他型号近十倍。

AMD虽然具备16位计算能力，但相较NVIDIA的Tensor Cores仍存在一定差距，且支持力度较弱。Google的TPU因复杂的并行架构在多节点下效率优越，尤其适合卷积神经网络的训练，在成本效益上表现出色。

三、GPU并行加速

卷积网络和循环网络在并行计算中表现优异，单机或4块GPU配置下的运行效果较好；TensorFlow和PyTorch都支持并行递归计算。然而，Transformer架构的全连接网络在数据并行性方面较弱，通常需更高级的算法加速。建议先在单个GPU上进行测试，以便确定是否需要多GPU并行。

在单一GPU上已经能胜任多数深度学习任务的情况下，多GPU的并行性（如PCIe通道数）重要性并不高。

四、性能评测

1）Tim Dettmers的成本效益评测显示，RTX 2060的性价比超过Tesla V100的5倍以上。使用16位Tensor Cores进行计算较仅增加更多Cores更具成本效益。



2）Lambda的评测也显示了RTX系列在深度学习中的优越性，RTX 8000在图像处理吞吐量上尤为出色，适合大规模图像模型训练任务。



3）国内用户普遍使用Google Colab，免费版的K80性能较低，适合跑简单模型。付费版提供T4或P100，月费为10美元。百度AI Studio则提供V100算力，对使用PaddlePaddle的用户较为友好。



五、推荐配置

- 最佳选择：RTX 2070，性价比高，适合大多数深度学习任务。

- 避免使用：Tesla、Quadro及Founders Edition系列，价格过高而性价比偏低。

- 高性价比：RTX 2060、GTX 1060（6GB）适合预算有限的用户。

- 适合大型任务：RTX 2080 Ti适合深度学习专业研究者，预算在8-9k左右。

- SOTA模型需求：Quadro RTX 8000（48GB）适合预算充足的用户，性能卓越。

六、云桌面与深度学习的结合

云桌面技术已逐渐应用于深度学习，结合虚拟化技术，将硬件资源集中在云端供用户访问，提升计算能力和灵活性。云桌面广泛应用于教育、企业协作、视觉设计和游戏等场景，具有以下优势：

- 用户无需购置高配硬件即可享受云端计算，适合异地协作。

- 强大的数据安全保障，节省IT成本。

- 高资源利用率，无需重复投资硬件。

深度学习可利用云桌面提供的GPU算力执行高计算量任务，提高模型训练效率。

七、云桌面面临的挑战

- 性能损耗：高并发情况下，云桌面依赖网络和虚拟技术，性能受限。

- 数据安全：数据在云端存储，需加强安全保障。

- 高可用性：需保证云桌面软硬件及网络传输的高可用性。

随着技术进步，云桌面与深度学习结合更加紧密。例如，NVIDIA的深度学习解决方案支持多平台，能够从训练到推理全过程应用。未来，云桌面将逐渐从单纯的桌面工具转变为集成桌面、数据、协作等多功能生产力工具，满足未来企业需求。

目前，深度学习与云电脑的结合备受关注。对于硬件资源不足、电脑性能受限的用户，推荐试用FinovyCloud云桌面！

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