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持久存储
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算力参数
显卡对不同任务的适用性并不固定，需从显存大小、精度类型、算力高低等方面综合选择恰当的GPU。
显存
- 排名GPU显存大小
H100/H80080G
A100-80G80G
RTX800048G- 4A100-40G40G
- 5V100-32G32G
- 6RTX409024G
- 7RTX309024G
- 8P4024G
- 9P10016G
- 10V10016G
- 11RTX3080ti12G
- 12RTX306012G
- 13Titan V12G
- 14P48G
显存
提供高速的吞吐空间，不足可能导致任务效率低下甚至失败。
半精度
- 排名GPU半精度算力
- H100/H800989 Tensor TFLOPS
- A100-80/40G312 Tensor TFLOPS
- RTX4090165.2 Tensor TFLOPS
- 4RTX8000130.5 Tensor TFLOPS
- 5V100-32/16G125 Tensor TFLOPS
- 6Titan V110 Tensor TFLOPS
- 7RTX309071 Tensor TFLOPS
- 8RTX3080ti70 Tensor TFLOPS
- 9RTX306024 Tensor TFLOPS
- 10P10018.7 TFLOPS
- 11P4--
- 12P40--
半精度
FP16是目前深度学习常用的精度，实现了效率和精度的相对平衡。
单精度
- 排名GPU单精度算力
- RTX409082.5 TFLOPS
- H100/H80067 TFLOPS
- RTX309035.5 TFLOPS
- 4RTX3080ti34.1 TFLOPS
- 5A100-80/40G19.5 TFLOPS
- 6RTX800016.3 TFLOPS
- 7V100 32/16G15.7 TFLOPS
- 8Titan V13.8 TFLOPS
- 9RTX306012.7 TFLOPS
- 10P4012 TFLOPS
- 11P1009.3 TFLOPS
- 12P45.5 TFLOPS
单精度
FP32较为精准，但在深度学习场景下效率往往不及FP16的一半甚至更低。
双精度
- 排名GPU双精度算力
- H100/H80034 TFLOPS
- A100-80/40G19.4 TFLOPS
- V100-32/16G7.8 TFLOPS
- 4Titan V6.9 TFLOPS
- 5P1004.7 TFLOPS
- 6RTX4090--
- 7RTX3090--
- 8RTX8000--
- 9RTX3080ti--
- 10RTX3060--
- 11P40--
- 12P4--
双精度
可以处理非常小或非常大的数字，部分科学计算和仿真运算中更加适用。
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