顯卡大幅降價了但是還可以再等等，新的40系列顯卡也要發售了，所以我們先看看目前上市的顯卡的性能對比，這樣也可以估算下40顯卡的性能，在以后購買時作為參考。
但是在本文之前一定要說下的是：本文並不推薦現在就買顯卡，除非必須，現在一定不要買顯卡，誰買誰吃虧，目前的情況是，“等” 就對了
回到正題，在這篇文章中我整理了幾個在 NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU 進行的深度學習性能基准測試。
一般的情況下我們都會使用 TensorFlow github 中的“tf_cnn_benchmarks.py”腳本來進行深度學習的評測。因為大多數的測試都是基於這個腳本，如果你是pytorch也可以參考，顯卡的基准測試與使用的框架無關，差別不會超過5%。
首先使用 1、2 和 4 個 GPU 配置（針對 2x RTX 3090 與 4x 2080Ti 部分）運行了相同的測試。確定的批量大小是可以容納可用 GPU 內存的最大批量。
然后還會比較 2022 年最流行的深度學習 GPU 的性能：除NVIDIA 的 RTX 3090以外還包括了、A100、A6000、A5000 和 A4000等產品。
https://www.overfit.cn/post/9ef4a9a4728f4fb69412abe267f634e4