电子 发烧友网报道（文/李弯弯）显存，是显卡上用于存储图像数据、纹理、帧缓冲区等的内存。它的大小间接选择了显卡能够同时处置的数据量。在计算中，显存的大小对处置大规模数据集、 深度学习 模型的训练和推理环节至关关键。足够的显存容量能够确保显卡在口头AI义务时能够同时存储和操作所需的数据，防止由于显存无余而造成的功能瓶颈。 在AI 计算中如何选用适合的显存 显存对AI计算有影响，首先是它可以允许大规模模型，深度学习模型，尤其是那些触及到少量 参数 和复杂计算的模型，须要较大的显存来存储模型参数、两边结果和计算图等。足够的显存能够允许更大规模的模型，从而提高模型的复杂度和功能。其次，它可以减速计算环节，显存的高速访问才干能够清楚减速数据的读写速度，从而提高计算效率。在AI计算中，少量数据的频繁读写是无法防止的，因此显存的速度对全体功能有着关键影响。第三，假设显存容量无余，显卡或许无法同时存储整个模型或处置的数据集，造成须要频繁地在显存和主存之间启动数据替换。这种数据替换环节会清楚降落义务的口头效率，并参与系统的功耗和提前。因此，在显存的选用上也须要留意。比如，在选用显卡时，须要依据实践AI计算义务的需求来选用适合的显存大小。关于须要处置大规模数据集或复杂深度学习模型的义务，应选用具有较大显存容量的显卡。在AI计算环节中，可以经过优化 算法 、调整模型参数、缩小不用要的数据存储等形式来优化显存的经常使用。这有助于在有限的显存资源下成功更高的计算效率和功能。当然，一些先进的显卡技术，如NVIDIA的nsCore和的Infinity Fabric等，能够提供更高的显存带宽和更低的提前，从而进一步提高AI计算的功能。 推进显存技术始终更新 在AI减速卡中，显存是无法或缺的一局部。AI减速卡经过集成高功能的显存和计算单元，成功对AI计算义务的高效处置。显存作为数据存储和访问的桥梁，与计算单元严密配合，独特优化AI运行的功能和效率。随着 AI技术 的始终开展，对显存功能的要求在始终提高。这推进了显存技术的始终改造和更新，如GDDR6、HBM等新型显存技术的产生。这些新技术提供了更高的带宽、更大的容量和更低的功耗，为AI运行提供了更弱小的允许。同时，显存技术的优化也促成了AI运行的拓展和遍及。例如，在医疗影像剖析、 智能驾驶 、 智能 制作等畛域，AI技术联合高功能的显存设施可以成功更精准、更高效的处置打算。在显存技术的早期，是关键的显存类型。它具有与 时钟 同步的特性，能够提供比传统更高的数据传输速率。随着技术的开展，系列显存逐渐取代了SDRAM。DDR显存在每个时钟周期内能够传输两次数据，从而成功了数据传输速率的翻倍。DDR系列教训了从DDR、DDR2到DDR3的演进，每一代都在前一代的基础上提高了功能和效率。接着，为了满足对高带宽和高功能的需求，GDDR系列显存应运而生。GDDR系列专一于为图形处置提供更高的带宽和更低的提前。作为最早的GDDR显存，它专为图形处置而设计，提供了比DDR更高的带宽。随着技术的开展，GDDR2和GDDR3相继推出，每一代都在前一代的基础上提高了功能和效率。GDDR5是显存技术开展历程中的一个关键里程碑。它驳回了更高的频率、更大的带宽和更低的功耗设计，极大地优化了GPU的功能。GDDR5在2012年左右成为干流显卡的标配显存。近阶段，作为GDDR5的改良版，GDDR5X在坚持与GDDR5兼容的同时，进一步提高了频率和带宽。它关键用于上流显卡和计算设施中。2018年GDDR6产生，并初次用于NVIDIA RTX 20系列和AMD RX 5000系列显卡。GDDR6驳回了更高的预取值（16bit）、更低的运转电压（1.35V）和更高效的封装形式（180-ball BGA），从而成功了更高的带宽和更低的功耗。GDDR6的起始速度为14 GT/s，远高于GDDR5和GDDR5X。GDDR6X是GDDR6的进阶版本，由NVIDIA用于其更上流的RTX 30和40系列GPU。GDDR6X的起始速度高达19 GT/s，比GDDR6更快，为上流显卡提供了更高的带宽和功能。 写在最后 可以看到，显存与AI之间存在着相互促成的相关。显存的功能间接影响到AI算法的口头效率和模型的准确性，而AI技术的开展也推进了显存技术的始终改造和更新。未来，随着AI技术的始终开展，对显存的需求将会继续参与，同时也将推进显存技术的进一步开展。
跑ai模型用什么显卡跑ai模型用什么显卡
要跑AI模型，需要使用高性能的显卡来加速计算，以下是几种适合跑AI模型的显卡：1. NVIDIA GeForce RTX 30系列：这是NVIDIA推出的最新一代显卡，采用了全新的Ampere架构，具有强大的AI计算能力和光线追踪技术，适合跑各种AI模型。 2. NVIDIA Titan RTX：这是NVIDIA旗下的一款高端显卡，采用了Turing架构，拥有4608个CUDA核心和576张Tensor核心，具有卓越的AI计算性能。 3. NVIDIA Tesla V100：这是NVIDIA的一款专业级AI加速卡，采用了Volta架构，拥有5120个CUDA核心和640张Tensor核心，性能非常强大。 4. AMD Radeon VII：这是AMD旗下的一款高性能显卡，采用了Vega架构，拥有3840个流处理器和16GB HBM2显存，适合跑各种AI计算任务。 总的来说，跑AI模型需要用到高性能的显卡，目前主流的NVIDIA显卡具有出色的AI计算性能，而AMD显卡也能够胜任一些AI计算任务。
用AI来做设计用什么显卡好
在AI绘画的领域里，P102、P104和P106各自展现出了独特的优缺点，尤其是在技术挑战和性价比上。 让我们逐一探讨。
P102-100：性价比之选与局限
这款不到300元的P102，源自GP102核心，虽非GTX 1080的核心，却在AI创作中表现出不俗实力。 10GB显存虽稍显紧张，但10秒内处理512*512大图尚可胜任。 然而，由于最高运行在PCIe 4.1 x1.1，其游戏性能仅相当于P106。 在无核显的5700x+x570平台上，配合RX 580，鲁大师跑分约30万，功耗控制在270W左右。 但如果你是游戏狂热者，可能需要考虑其他选择。
P104-100：潜在的性能提升
以120元的价格拿下P104-100，它的8GB显存让人印象深刻。 尽管市面上有争议，但技嘉官网确认它是基于GTX 1080核心的。 尽管供电接口为8pin，但受制于PCIe 1.1 x4，性能可能受限。 在E5-2696V3+X99平台上，搭配RX 590，鲁大师跑分约为27万。 对于AI创作，它提供了不错的潜在性能。
P106-100：性价比与性能平衡
影驰P106-100以90元的价格极具吸引力，得益于6pin供电和PCIe 1.1 x16总线，接近GTX 1060八成性能。 在二奶机平台上，搭配RX 590，鲁大师跑分约20万，对于AI工作负载来说，它提供了良好的性价比。
矿卡魔改：技术与争议
老黄的策略引发了一场技术与市场的博弈。 矿卡通过屏蔽显示输出和DirectX性能，专为挖矿而生。 但通过新版Win10的双显卡支持，以及魔改驱动，AI创作得以利用这些非传统显卡。 然而，性能的牺牲在一定程度上降低了它们在正常应用中的吸引力。
跑分对比：性能差距
在3DMark TimeSpy测试中，P102-100得分为6353分，是GTX 1080 Ti的约三分之二；P104-100得分为5065分，接近GTX 1080的三分之二；而P106-100虽然只支持PCIe 1.1 x16，但跑分与GTX 1060相差无几，说明它在AI创作中的效能不容小觑。
AI绘画的选择策略
当你考虑投入资源训练AI时，P102和P104提供了性价比，而P106则在性价比与性能之间找到了平衡。 具体选择应根据你的需求和预算，权衡显存大小、性能瓶颈以及是否支持你的特定应用。
AI绘画的世界充满了无限可能，但每张卡都有其适用的场景。 通过深入理解这些卡的特性，你将能更明智地做出决定。
视觉ai用什么显卡视觉ai用什么显卡比较好
视觉AI需要使用具有强大计算能力和显存容量的显卡。 建议选择NVIDIA GeForce系列的显卡，它们通常具有较高的性能和较多的显存，能够满足大多数视觉AI应用的需求。 此外，还需要考虑显卡的架构和技术，如Tensor Cores技术等，这些技术能够提高AI计算的效率和精度。