機器推理在深度學習的影響下，准確性越來越高、速度越來越快。深度學習對人工智能行業發展的貢獻巨大，這得益於現階段硬件計算能力的提升、互聯網海量訓練數據的出現。本篇文章主要介紹深度學習過程中如何選擇合適的GPU顯卡，如果你是深度學習新手，希望這篇文章對你有幫助。
推理用到的硬件分兩種，一種是專業AI硬件公司出的AI芯片，一種就是我們平時熟知的GPU顯卡了，前者不太適合入門學習，而后者無論從入門難度還是性價比上講，對於新手來說都是優先的選擇。而GPU顯卡主流廠商大概兩家，一個Nvidia，一個AMD，前者出的卡我們一般稱之為N卡，后者稱之為A卡。目前不管是普通消費市場（比如玩游戲）還是做機器推理的，N卡都占主流，生態也更好一些，因此，如果沒有特殊原因，建議新手優先選擇N卡入手。我個人不太推薦使用非主流的產品、技術，因為他們大多數不太成熟，使用過程中困難重重，甚至最終官方夭折。本篇文章所有內容全部基於Nvidia顯卡。
==Update==
經過實際經驗證明，Geforce還是用來調試開發比較好，真正上線的卡還是選擇官方推薦的Tesla等，具體原因誰用誰知道。。
Nvidia顯卡分類
Nvidia顯卡主要分3大類：
1）Geforce系列
這個系列是銷量最多、大眾最為熟悉的顯卡，一般用來打游戲。價格便宜，最新出來的旗艦卡RTX 2080Ti京東售價大概1w左右，根據不同的品牌，價格有所波動。低配置的便宜的一千就能買到。游戲發燒友花1w買這種顯卡還是很常見的。這個系列顯卡官方定位是消費級，就是讓你用來打游戲的。但是它在深度學習上的表現也非常不錯，很多人用來做推理、訓練，單張卡的性能跟深度學習專業卡Tesla系列比起來其實差不太多，但是性價比卻高很多。比如已經停產的GTX 1080顯卡的參數基本和深度學習入門級顯卡Tesla P4一樣，用來做訓練和推理的效果比Tesla P4還要好，可是GTX 1080一張卡才賣5000~6000左右，而Tesla P4要賣到1.4w。英偉達官方禁止使用GTX系列顯卡用於深度學習等用途，一經使用，自動過保。那么，既然性能差不多，為什么價格差這么遠呢？原因后面講到。
2）Quadro系列
Quadro系列顯卡一般用於特定行業，比如設計、建築等，圖像處理專業顯卡，比如CAD、Maya等軟件，一般人很少用到，價格相對來講也稍微貴一些，這里不多說了。
3）Tesla系列
Tesla系列顯卡定位並行計算，一般用於數據中心，具體點，比如用於深度學習，做訓練、推理等。阿里雲、Amazon雲有非常多的GPU服務器，基本都采用Tesla系列顯卡。這個系列顯卡有個特別明顯的特征，那就是貴。Tesla系列入門級顯卡 Tesla P4，前面提到過，用來做深度學習的效果比GTX 1080還差，但是價格是后者的3倍多。像其他更高級別的Tesla V100、Tesla P100 價格高達8w、4w，這種價位的顯卡雖然性能強勁，但是一般人是買不起的，只有企業數據中心才會部署這種顯卡。那么前面提到過，既然對於搞深度學習而言，Tesla系列顯卡相比GeForce而言性價比並不高，那為什么英偉達還會推出Tesla這個系列呢？ 主要原因有以下4個：
（1）我們前面討論的性能對比全部都是基於單塊顯卡而言的，而Tesla系列顯卡針對GPU集群做了優化，像那種4卡、8卡、甚至16卡服務器，Tesla多塊顯卡合起來的性能不會受很大影響，但是Geforce這種游戲卡性能損失嚴重。這也是Tesla主推並行計算的優勢之一。
（2）數據中心的GPU顯卡都是大批量部署的，有多台服務器，每台服務器有多塊GPU顯卡，而Tesla系列顯卡功耗優化非常明顯，Tesla P4單塊卡的最大功耗只有75W，而與它參數配置差不多的GTX 1080的功耗高達175W。可以想象，Tesla系列顯卡更適合大規模部署，長遠來看，成本小得多。功耗低其中的一個原因是，Tesla系列顯卡基本都是被動散熱，不提供風扇，這個更適合數據中心機房工作環境：服務器設備統一散熱，機房恆溫條件。這本身跟它的定位一致。
（3）再一個，類似Geforce這種消費級的顯卡更新換代太快，GTX 1080顯卡生命周期不到2年就停產了，類似手機這種電子設備，你產品都還沒做出來，擬采購的GPU可能就買不到貨了。
（4）消費級顯卡畢竟用於個人用途，性能方面不可能無限提升，用於並行計算的Tesla顯卡高配版在性能（參數配置）上可能比消費級顯卡高配版要高得多。
注意國內能買到的顯卡一般由第三方代理商銷售，比如七彩虹、華碩、麗台等等顯卡廠商，這些廠商會在Nvidia的核心顯卡芯片之上做一些改造，比如散熱模式、外觀或者其他修改，因此同一型號的同一款卡的價格可能會因不同廠家而不同。
GPU幾個比較重要的參數
GPU有非常多的參數，在做深度學習挑選顯卡的時候，主要看以下幾個：
GPU架構：不同款的GPU可能采用不同設計架構，比如Geforce 10系列的 GTX 1080/1080Ti采用的是Pascal架構，而Geforce 20系列的 RTX 2080/2080Ti采用的是Turing架構。不同架構的GPU，即使其他參數差不多，性能差別可能非常大。
CUDA核心數量：這是一個非常重要的參數，一般你在搜索顯卡參數時，這個參數一般寫在前面。CUDA核心數量越大越好，前面提到的消費級顯卡Geforce GTX 1080和Tesla入門級顯卡 P4的CUDA核心數量一樣，都是2560個。而Geforce RTX 2080Ti的CUDA核心數高達4352個。
顯存位寬：代表GPU芯片每個時鍾周期內能從GPU顯存中讀取的數據大小，這個值越大代表GPU芯片和顯存之間數據交換的速度越快，性能越好。Geforce GTX 1080的顯存位寬為256bit，Geforce RTX 2080Ti顯存位寬為352bit。
GPU工作頻率：這個很好理解，代表GPU每秒鍾工作次數，單位為MHz，跟CPU的頻率類似。該值越大代表性能越好。
顯存帶寬：代表GPU芯片每秒與顯存交換的數據大小，這個值等於 顯存位寬*工作頻率，單位為GB/秒，該值越大，代表GPU性能越好。Geforce GTX 1080的顯存帶寬為320GB/秒，而它的升級版Geforce RTX 2080的帶寬為448GB/秒。
顯存容量：這個東西跟內存一樣，不是越大越好，夠用就行。Geforce GTX 1080的顯存為8GB，而該系列的旗艦版Geforce GTX 1080Ti的顯存為11GB。Tesla系列顯卡由於特殊的應用場景，有些型號的卡顯存高達16G/24G不等。
功耗：GPU能耗，像Geforce這種消費級的顯卡一般功耗非常高，Geforce GTX 1080的最大功耗為175W，Tesla P4的最大功耗為75W。像那種數據中心大規模級別的GPU部署，低功耗的顯卡一年電費能省很多。
注意上面提到的顯卡名稱后面加Ti和不加Ti完全是兩款不同的卡，加Ti的性能比不加Ti的參數配置高很多。比如 Geforce GTX 1080Ti 比 Geforce GTX 1080性能更強勁。
如何選擇合適你的顯卡？
如果是個人學習使用，推薦購買Geforce系列的顯卡，然后根據個人預算，如果在1W左右，可以選擇最新出來的Geforce RTX 2080Ti，如果費用不夠，可以購買Geforce RTX 2080/2070，價格在5000/3000左右。千萬不要買入門級的Tesla P4，價格在1.4W左右。RTX 2080Ti經過實際測試，YoloV3目標檢測模型能跑20路1080P高清實時流。