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根据下面这个链接给出的跑分 https://browser.geekbench.com/cuda-benchmarks
单纯看 cuda 性能的话，似乎 1660ti 比 1070 还要快那么 20%，但是我手里刚好有这两张卡的机器，用 AI 画图软件测试，都是 cuda 满载的情况，前者要比后者慢三倍以上。运行中也没有什么爆显存的问题，怎么回事呢？两者架构上应该也没有啥代差吧
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murmur Jan 6, 2023
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TerranceL Jan 6, 2023
AI 画图软件用 cuda core ，好像和“科学计算”的要求不一样，AI 很多时候用 FP16 就够了，但是科学计算好像要求 FP64 才行。
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ttgo Jan 6, 2023
我也一直琢磨，评测显卡的人那么多，怎么没人提炼丹性能性能呢。
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hamhamham Jan 6, 2023
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madeye Jan 6, 2023  5
GPU 的 AI 性能取决于很多方面，比如：
1. 是否有 Tensor Core 2. Tensor Core 数量和架构 3. 显存带宽 4. 软件是否有针对性的优化 现阶段 MLPerf 是最权威的 AI benchmark ，可以作为参考： https://mlcommons.org/en/ 另外 GTX 显卡因为没有 Tensor Core ，并不适合用来跑 inference |
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tool2d Jan 6, 2023 1
赞同 2 楼，我看 AI 绘图软件说明书，有写 1660 全系列的 FP16 有 BUG ，会自动切换到 FP32 来进行运算。
这样速度就会比别的显卡慢很多。 |
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foursevenlove Jan 6, 2023
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pwrliang Jan 6, 2023
我赞同 5 楼，因为他是 NVIDIA 的。lol
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stoneabc Jan 6, 2023
nvidia 官方 datasheet 。
或者 techpowerup 。 |
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LeeReamond OP @madeye dailo 如果新选购的话，现在以深度学习训练和 AI 绘图等为主要使用场景，基本不游戏的，消费级显卡有什么性价比之选吗
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RaulMadrid Jan 6, 2023
直接看挖矿的算力值？
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madeye Jan 7, 2023 via iPad
@LeeReamond 4090ti 即可
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leimao Jan 7, 2023
数据中心显卡一般会发布一个 Datasheet 可以看一些基本参数，比如说
https://images.nvidia.com/content/technologies/volta/pdf/tesla-volta-v100-datasheet-letter-fnl-web.pdf 另外可以在 TechPowerUp 上查看基本所有 GPU 的参数： https://www.techpowerup.com/gpu-specs/ |
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