显存越高算力越大

⑴ 用oc渲染器，买显卡看显卡的什么参数，是显存越高越好吗

非正版，性价比选1070TI ,其次低预算最低也要1070。加载场景8G的显卡一般不会爆显存，而内存条也至少需要显存的2倍，即16G以上。不超频2666频率即可。配置再往上矿卡较多，建议买全新卡，价格稍贵。(cpu不参与渲染就买高主频少核心的，省的钱上好的显卡，如果cpu，gpu都用就请忽略）
正版，选 RTX2070S 性价比最高，有钱就上更好，不用看重参数。
在品牌上优先选择公版显卡，性能稳定，适合渲染，而其它品牌在公版驱动更新后需要时间适配，容易出现小问题。
而且20系和10系差距并不是很大，甚至还有1080TI游戏不如RTX2080S的情况出现。
不放心旧卡可以选择有保修的店铺，淘宝京东均可质保。
目前推荐组合：2600+1070，3600+1070TI，3700X+1080TI
为什么不推荐1080？因为1070TI比1080渲染更强，具体参考cgdirector专业测评。

⑵ 显卡显存高具体有什么好处

显示芯片性能的日益提高，其数据处理能力变得更强，使得显存数据传输量和传输率的要求变得更高，显卡对显存的要求也更高，现时大部分显卡使用的是GDDR2至5代规格的显存。

现在显卡性能越来越强，这当然不能忽略显示芯片的发展速度快的事实，但显存的频率、位宽与带宽也制约着显卡的总体性能。高级的显存能让显示芯片全力工作，令输出的画面更流畅。

显存频率越高数据在显存上记录与读取的速度越快，而不同显存能提供的显存频率也差异很大，早期显存有133MHz、166MHz、400MHz、500MHz、600MHz、650MHz等。

现时中端产品有800MHz、1200MHz、1600MHz、2200MHZ甚至更高，计算等效频率的方法是把显存频率*世代，例如GDDR5显存的频率为2000MHz，则将2000*4得出8000Mhz的等效频率。

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工作原理

显卡的工作原理是：在显卡开始工作(图形渲染建模)前，通常是把所需要的材质和纹理数据传送到显存里面。

开始工作时候(进行建模渲染)，这些数据通过AGP总线进行传输，显示芯片将通过AGP总线提取存储在显存里面的数据，除了建模渲染数据外还有大量的顶点数据和工作指令流需要进行交换，这些数据通过RAMDAC转换为模拟信号输出到显示端，最终就是我们看见的图像。

显示芯片性能的日益提高，其数据处理能力越来越强，使得显存数据传输量和传输率也要求越来越高，显卡对显存的要求也更高。载体，这时显存的交换量的大小，速度的快慢对于显卡核心的效能发挥都是至关重要的，而如何有效地提高显存的效能也就成了提高整个显示卡效能的关键。

⑶ 根据显存可以计算算力嘛

补充一下，对于AMD GPU来说，只知道型号和颗粒品牌是不够推断算力的，实际上颗粒有6.0ghz 7.0ghz 8.0ghz三种，这三种显存我们都有采购过并使用在RX570核心上，算力分别在26-28 6.0ghz 28-30 7.0ghz 29-32 8.0ghz，以上是优化完bios后的算力，实际上业内传言三星颗粒算力高并不科学，重点在于颗粒的基准频率，这就好比内存条有2133的有3000频率的，三星的2133当然不如3000的美光或者海力士，更多关于gpu挖矿的问题欢迎咨询

另外对于N卡的部分再做下补充，由于N卡的显存大部分是NV官方搭配gpu晶片一起出售给工厂的，所以n卡就不存在显存的基准频率差异，1060及以上的显卡均是使用8.0ghz基准频率的显存制造的，对于n卡来讲三星优于镁光优于海力士

1050ti Hynix 12-13m micron 13-14m Samsung 14-15m

1060 3g 19-20m 21-22m 23-24m

1060 6g 比3g相应的高1m算力 p106-100同gtx1060 6g

1070 8g 无海力士版 30-31m 32-33m

1070ti 8g 比1070相同显存高1m算力

1080和1080ti由于采用micron的gddr5x显存在没有优化的条件下挖eth效果非常差，1080只有24m左右 1080ti 38m左右

⑷ 显存容量越大，性能越好吗

显存容量应与核心性能相配套，多出来的提升不明显，另外显存代数也对性能有较大影响。

同型号显卡显存越大对性能有一定提升，但是显卡性能主要还是要看架构和核心的先进程度，其次在核心需要的显存范围内，更高频率的显存对显卡性能更重要。

下面是一张普通的显卡天梯图，根据这张图来说明一下显卡性能的一些常见影响因素：

性能上看GTX750TI＞GXT650TI＞GTX750＞GTX650。GTX650TI的晶体管数和流处理器数都要多于GTX750TI但是性能要弱于GTX750TI说明显卡的架构和核心对显卡的性能影响最大，另外显卡的显存一般是和核心处理能力相配套，GTX750TI核心处理能力用的上2G的显存，而核心性能较弱的GTX650就算配上3G的显存性能也比不上GTX750TI，多出来的显存也用不上。曾经X品牌GT610用上了4G的GDDR3显存就闹出了大笑话，完全就显存容量至上忽悠消费者。当然像GTX1060 3G版和GTX1060 6G版这样的因为品牌定价策略造成的显存容量不同不在此列，GTX1060核心性能强劲大显存确实有一定提升。

⑸ 显卡核心频率 显存频率 是不是越高越好越强啊高手指点

并不是显存频率越高的显卡性能也就越好，越适合自己，影响显卡的指标太多，除非是其他指标都是在相同数量级的情况下，显存频率越高那么性能就越强。

在同类型的显存，只要直接对比实际工作频率或者等效频率就行，一般而言，越高越好。如果是不同类型的，则一般情况下，越新的越好。

总之判别显卡是不是好显卡，还需要综合了解并考虑。

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影响显卡性能的几个主要指标。

1、Shader Processors ROP TMU，这项功能如果指标越高，代表显卡越先进，对图像的处理能力和工作能力也就越强，两大主流显卡经常以此为指标进行比拼。

2、核心频率，核心频率直接影响到显卡处理图像的速度，即计算机在图像上的反应速度，核心频率越高，计算机就能够显示出更加完美的画面而不发生卡顿或失真现象。

3、显存和显存频率，这项指标也影响了显卡对于图像处理的能力，显存和显存频率越高，就越能配合核心频率高的显卡作出更加完美的反应力。

4、显存宽带，显存宽带即频率和位宽，表达显卡的内容更吞吐量，通常情况下，显存宽带越高，显卡的能力和性能越强，越能满足更大型的游戏或者程序运行而不发生bug或错误。

这四项是最能够直接影响显卡性能的指标，除此之外，显卡还受其他很多因素影响。

⑹ 深度学习显卡用amd还是英伟达

深度学习显卡用英伟达比较好。

NVIDIA使用的人较多，所以网上的资源也比较多，容易学习和构建。而AMD的显卡，由于很迟才推出它的编程架构，用的人比较少，所以网上的资料较少，所以很难去学习。NVIDIA在深度学习训练方面的领先地位在MLPerf 0.6中得到了证明，这是AI训练的第一项行业级基准测试。

深度学习显卡的选择：

1、选择算力在5.0以上的

根据官方说明，在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络。算力越高，计算能力越强，建议小伙伴们在资金充足的情况下，尽量买算力高一些的。

2、尽量选择大显存

显存越高，意味着性能越强悍。特别是对于CV领域的朋友们，建议至少有一个8GB显存的显卡。下面是英伟达的部分中高端显卡的一些性能参数。

3、GPU几个重要的参数

GPU架构：

不同款的GPU可能采用不同设计架构，比如GeForce 10系列的GTX 1080/1080Ti采用的是Pascal架构，而GeForce 20系列的RTX 2080/2080Ti采用的是Turing架构。不同架构的GPU，即使其他参数差不多，性能差别可能非常大。

显存带宽：

代表GPU芯片每秒与显存交换的数据大小，这个值等于显存位宽＊工作频率，单位为GB/秒，该值越大，代表GPU性能越好。Geforce GTX 1080的显存带宽为320GB/秒，而它的升级版Geforce RTX 2080的带宽为448GB/秒。

显存位宽：

代表GPU芯片每个时钟周期内能从GPU显存中读取的数据大小，这个值越大代表GPU芯片和显存之间数据交换的速度越快，性能越好。Geforce GTX 1080的显存位宽为256bit，Geforce RTX 2080Ti显存位宽为352bit。

GPU工作频率：

代表GPU每秒钟工作次数，单位为MHz，跟CPU的频率类似。该值越大代表性能越好。

CUDA核心数量：

CUDA核心数量越大越好，Geforce GTX 1080的CUDA核心数量是2560个。而Geforce RTX 2080Ti的CUDA核心数高达4352个。

功耗：

GPU能耗，像Geforce这种消费级的显卡一般功耗非常高，Geforce GTX 1080的最大功耗为175W，Tesla P4的最大功耗为75W。像那种数据中心大规模级别的GPU部署，低功耗的显卡一年电费能省很多。