常用 AI 運算 GPU 顯示卡加速卡硬體規格及價格比較表

TESLA A100-80G, TESLA A2-16G, RTX-A6000-48G, RTX-A5500-24G, RTX-A5000-24G, RTX-A4500-20G, RTX-A4000-16G, RTX-A2000-12G, RTX-4090-24G, RTX-4080-16G

 

常用 AI 運算GPU加速卡硬體規格及價格比較表-20221122.png

 

AI 運算主要會用到 Tensor 核心, Tensor 核心越多, AI 運算速度越快。

 

一般 AI 運算主要是用 FP32 單精度或 FP16 半精度。Tesla A100-80G 除了 Tensor 核心較多,記憶體較大,另外一個優勢在於 FP64 雙精度浮點數,特別適用於天文物理模擬。

 

由於 AI 訓練所需的記憶體越來越大,建議購買記憶體 24GB 以上的顯示卡為宜。

 

建議選擇優先順序:

1. 記憶體越大越好

2. Tensor 核心越多越好

3. 寬度越薄越好,佔用插槽數越少越好。

 

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