1080机器学习的简单介绍

简述信息一览：

• 1、机器学习吃显卡吗
• 2、deepfacelab用1070还是1080
• 3、GTX1080显卡参数评测大全

机器学习吃显卡吗

吃显卡。机器学习需要大量的计算资源，尤其是在进行深度学习时，需要大量的矩阵计算和梯度下降优化，这就需要使用显卡等硬件来加速计算。显卡具有大量的CUDA核心，能够并行处理大量的数据，从而提高机器学习算法的运行效率。因此，机器学习非常吃显卡。

以下是其中几个示例：计算机图形学：计算机图形学需要处理大量的图形数据和复杂的图形渲染任务，对显卡性能要求较高。高分辨率的渲染、三维建模和动画制作等任务需要强大的显卡性能，以确保流畅的图形处理和渲染效果。

机器学习必须使用英伟达的显卡，可以使用CUDA显卡加速，减少训练模型的时间。显卡肯定是越多越好。我前几年用的是双路GTX1080Ti，现在显卡貌似价格还挺贵的，可以考虑下价格下来后入手RTX3080或者RTX3090，内存越大越好，32G或者64G加载大型数据集，需要占用很大内存。

说白了还是看你预算，一般机器学习两条显卡就够了，单显卡性能越强越好，CPU必须用intel的，10700或者10900K或者最好2066至尊CPU，支持AVX512最好。内存单卡一般64G就够了，硬盘建议用高速固态硬盘，一般1T够用，建议挂块垂直磁道的机械做储存盘。

看数据量多少和模型的复杂程度，如果图像的话可以部署到GPU上面跑，显卡要配好点。

deepfacelab用1070还是1080

1、Deepfakes是一种利用机器学习中的深度学习实现深度***换脸的技术。deepfacelab只支持NVIDIA的独立显卡，不支持AMD显卡和核显，用1070比较稳定，性能较高，内存够大，适用于等于或低于GTX1070的NVIDIA。

GTX1080显卡参数评测大全

1、显卡什么级别 顶级单芯旗舰GTX1080性能高于titanx性能相当于GTX980SLI。GTX1080***用新的帕斯卡斯卡架构，16nmFinfet工艺，8GBGDDR5X显存，9TFLOPS，TDP180W，性能比3，高于GTXTitanX的6。同时，GTX1080GPU的核心频率首次突破2Ghz，达到了2144Mhz，同时等效显存频率也达到了创纪录的11Ghz。

2、显卡是2016年5月7日，英伟达NVIDIA发布的新一代旗舰显卡。***用帕斯卡Pascal，16nmFinFET制程的GTX1080要比GTX980Sli甚至是TitanX还要快，GeForceGTX1080拥有2560个CUDA处理器，核心频率1607MHz。

3、GTX1080有4组GPC，每组有5个SM（2×64个CUDA），共2560个CUDA（介于980和980Ti之间），ROPs数量为64，TMUs数为160。规模上都比980Ti要低，但是8 TFlops的单精度运算依然比980Ti提高不少。

4、GTX 1080的游戏性能的确是GTX 980的7倍 VR性能是GTX 980的7倍 是一款非常牛的高端显卡。

5、华硕ROG STRIX-GTX1080-A8G-GAMING游戏显卡***用全新Pascal架构设GeForce GTX1080核心，核心频率拥有两种模式。游戏模式下该卡的频率为1695-1835MHz，超频模式下频率为1670-1809Mhz。结合10010 MHz的 8GB/256bit海量显存，可以确保玩家在高分辨率、高画质设定下稳定流畅的运行游戏。

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