怎麼計算顯卡跑cnn的算力

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② 顯卡怎麼計算挖礦算力

可以參考下面，根據一些網吧市場常用的顯卡,整理的一份相關顯卡的價格和算力以及預計回本期,大概可以做個參考:

Radeon RX 580顯卡
整機功耗：243W
計算力：22.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.015
每24小時產生收益:24.48元
預計回本時間：81.66天

Radeon RX 470顯卡
整機功耗:159W
計算力：24.3M
顯卡售價：1599元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.9元
預計回本時間：57.31天

Radeon RX 480顯卡
整機功耗:171W
計算力：24.4M
顯卡售價：1999元
每24小時挖ETH數量：0.017
每24小時產生收益:27.87元
預計回本時間：71.73天

(2)怎麼計算顯卡跑cnn的算力擴展閱讀：

顯卡（Video card，Graphics card）全稱顯示介面卡，又稱顯示適配器，是計算機最基本配置、最重要的配件之一。顯卡作為電腦主機里的一個重要組成部分，是電腦進行數模信號轉換的設備，承擔輸出顯示圖形的任務。

顯卡接在電腦主板上，它將電腦的數字信號轉換成模擬信號讓顯示器顯示出來，同時顯卡還是有圖像處理能力，可協助CPU工作，提高整體的運行速度。對於從事專業圖形設計的人來說顯卡非常重要。 民用和軍用顯卡圖形晶元供應商主要包括AMD(超微半導體)和Nvidia(英偉達)2家。現在的top500計算機，都包含顯卡計算核心。在科學計算中，顯卡被稱為顯示加速卡。

③ rvn顯卡算力表是什麼

顯卡算力的意思如下:

1、就是根據挖礦軟體，測試出來的數值，數值越大說明能在這軟體中「速度」越快。

2、一般挖礦軟體不同，其不同演算法，出現排名也會有差別的。

算力顯卡也叫計算卡，其實就是占著顯卡位置的計算器，是用來做數據計算的，並不是真正的顯卡，沒有對外視頻輸出的信號。

你在網上搜計算卡三個字就能搜到一些相關的信息，按照算力顯卡這四個字去找自然是找不到相關內容。

這些東西是專業級顯卡，支持ECC校驗和專業軟體驗證，硬體用料更好穩定性更高。

但計算卡不是圖形圖像設計這方面用的專業圖形卡。

這些顯卡或者不帶任何風扇，只有熱管和散熱片，或者帶渦輪式風扇。

這是因為它們並非裝在普通民用機箱里，而是裝在伺服器，圖形工作站等強制排風的機箱里。

這些機箱一般體積較大（裝顯卡的伺服器和工作站一般4U到5U的尺寸），並且有導風罩和冗餘風扇，風量遠高於民用台式機，形成強制排風，把機器內部熱量強行吹出去。

顯卡自身不帶風扇或僅帶渦輪風扇是因為機箱風力已經很強，以及顯卡自身的風扇不能幹擾機箱裡面的排風，以防影響機器其他部件的散熱。

普通游戲顯卡一些雙精度數等都有閹割，進行嚴格的科學計算，跑科學計算軟體會有問題，容易出錯。

你如果是搞繪畫設計，三維設計以及建築設計等方面，還是要配用專業圖形顯卡。

普通游戲顯卡用來玩游戲看電影還可以，用來做專業的東西，在圖形顯示界面上會有各種線框漏洞疊圖錯誤等問題，三維模型的邊緣和線框顯示等也常有各種隨機問題，會影響你畫東西和設計東西，長時間連續運行的穩定性也肯定是不行的。

你想配置什麼顯卡看你的用途了。

如果你是用普通民用台式機箱，也不適合用這些給伺服器上用的顯卡。

僅僅玩游戲看電影，普通民用游戲娛樂顯卡就夠用了。

如果是用在伺服器圖形工作站上面，除科學計算外，其他用途只適合使用專業圖形顯卡，不適合用計算卡。

普通民用游戲娛樂顯卡穩定性太差，放在伺服器上容易故障，會形成短板。

加計算卡導致無法視頻輸出，可以在你的工作站上再裝一塊亮機卡。

此外，計算機PCI槽除了裝顯卡，還可以裝其他類型的卡。

它只是一個介面類型，未必要有視頻信號輸出。

④ 顯卡的速度怎麼計算，我聽說是哪幾個數乘積

你買的顯卡，外包裝盒上會有好多數

你看看有幾個，比如128BIT

頻率500MHZ等等

它的速度可以算為頻率乘以位寬

DDR是它的代數，高一級的速度是前一級的2倍

比如DDR3的速度是DDR2的速度的2倍

顯存可能是大家都知道的，但是這個大了也沒有什麼用，就好象是胃大了一點，但是消化速度並不快

顯卡有的地方都是廠家做來虎人的，真有用的沒有多少

⑤ 深度學習顯卡怎麼看CUDA compute capability

該項目的計算力，GTX1080TI算力6.1/3.7，約K80的1.64倍
目前深度學習比較熱門的卡：RTX2080TI，RTX2070（多路），GTX1080TI目前退市不容易買到多張。（二手另說）
*CUDA平台的深度學習，顯卡主要看：單精度浮點運算，顯存，Tensor Core（圖靈架構與伏特架構才有，RTX系列與TITAN V）
*Tesla主要穩定性與一些特殊功能上,雙精度（目前這個深度學慣用的少），跑單精度與半精度浮點運算優勢不大，價格昂貴（想要超過GTX1080TI算力，需要Tesla V100，一張幾萬）