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1080ti的ph算力_深度学习显卡怎么看CUDA compute capability_数字区块链

来源 中金网 05-24 08:15
摘要: 本资讯是关于深度学习显卡怎么看CUDA compute capability,1080ti显卡挖矿算力应该是多少,目前来说1080ti和2070价格差不多(某些1080ti)天梯80ti高于70所以选哪个……,最快的AE挖矿内核是哪个相关的内容,由数字区块链为您收集整理请点击查看详情

  A. 1080Ti显卡计算能力怎么样

  1080ti和titan xp都是低成本的计算方案,有条件的都用tesla p100/v100了。n至少3块以上吧。n我们是丽台daili,有问题hi

  B. 1997年的深蓝超级计算机和现在的个人电脑,比如i7 8700k,1080ti计算力哪个强,差多少

  现在的PC,性能虽然比以前高很多,但还是不可能和20年前的超算比的。

  C. 1080ti算力多少tflops

  莱特币是1.8G的算力。全网算力才8600Gh/s,1080ti显卡独占1/4700。n n n n 以太币(ETH),算力才32MH/s,1070都有40MH/s了。很多人说1080Ti算力拉不上去是因为gddr5x显存延迟高,果然还是A卡的挖矿好,网上看到别人说480都能有65MH/s的算力。n n n n ZEC币,算力724Sol/s,接近三张10603G的算力,总价比3张1060贵个2K软妹币。但相比供不应求的A卡RX4808G,3张价格才5K不到,算力却有900+Sol/s,不过有价无市也白搭。

  D. 影驰1080TI的具体参数是什么

  这是公版的参数,非公应该也快了。

  E. 拿GTX1080Ti 深度学习行不行

  行,很多都是拿GTX1080TI或TITAN XP做深度学习n毕竟tesla或QUADRO系列产品,跟1080TI接近的计算力售价是3倍

  F. 最快的AE挖矿内核是哪个

  不超频的情况下,Bminer挖AE的算力如下,比其他竞品都高10%左右。

  •   P106本地算力2.98 H/s, 矿池算力0.046 Ksol/s.

  •   1070本地算力4.30 H/s, 矿池算力 0.061 Ksol/s.

  •   1080ti本地算力 is 4.54 H/s, 矿池算力0.073 Ksol/s.

  注:一定是在没有超频的环境下。n

  G. 深度学习显卡怎么看CUDA compute capability

  该项目的计算力,GTX1080TI算力6.1/3.7,约K80的1.64倍n目前深度学习比较热门的卡:RTX2080TI,RTX2070(多路),GTX1080TI目前退市不容易买到多张。(二手另说)n*CUDA平台的深度学习,显卡主要看:单精度浮点运算,显存,Tensor Core(图灵架构与伏特架构才有,RTX系列与TITAN V)n*Tesla主要稳定性与一些特殊功能上,双精度(目前这个深度学习用的少),跑单精度与半精度浮点运算优势不大,价格昂贵(想要超过GTX1080TI算力,需要Tesla V100,一张几万)

  H. 1080ti显卡挖矿算力应该是多少

  1、莱特币是1.8G的算力。全网算力才8600Gh/s,1080ti显卡独占1/4700。

  I. 目前来说1080ti和2070价格差不多(某些1080ti),天梯80ti高于70,所以选哪个……

  论纯算力跟性能,肯定是1080ti强,2070顶多跟1080打个平手,不过1080ti没硬件光追,全靠软件模拟,算力很低。2070有专门的硬件光追单元,算力6G,光追方面2070甩1080ti十几条街。光追是游戏画面渲染的一次革命,游戏画面有一个质飞跃,用以假乱真这个成语都不为过,理论上能达到电影级的cg效果。光追技术虽然很早投入应用了,但一直没有普及,支持硬件光追显卡都很贵,目前市面上没有几款游戏支持光追……我个人是比较偏向1080ti,以上都是个人见解,勿喷。也可以网络一下专业评测视频。

  J. 英伟达GTX1080Ti重出江湖,显卡短缺到底还要持续多久

  对于目前的显卡市场供应严重不足的问题,不仅让游戏玩家非常苦恼,即便是上游的显卡厂商也非常头疼。

  近日韩国网友在维修显卡时发现,收到的GTX1080Ti显卡竟然是刚刚生产出来的,这也就意味着Nvidia开始恢复老显卡的生产,来帮助显卡市场降温了,那么GTX1080Ti重出江湖,是否可以缓解目前显卡短缺的问题?显卡的短缺又要持续多久呢? n

  矿潮还会持续多久?

  就算矿难后大概一个季度产量的显卡甩到市场上,价格肯定会降不少的,但不会到英伟达的“建议零售价”。 真正要降价还是要解决芯片短缺问题,近期华硕高管在其投资者会议上透露,鉴于英伟达的GPU供应量在第一季度有所下降,预计显卡短缺现象持续。华硕认为,供应不足可能是英伟达的GPU产量低于预期等原因造成的。

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