2020年人工智能热点事件一览

软件是英伟达GPU非常强大的一部分。在过去的几个月里，NVIDIA还在为软件注入更多资源。例如，Apex库对PyTorch中的16位梯度提供支持，还包括像FusedAdam这样的融合快速优化器。

但是英伟达现在有一项非常坑爹的政策，如果在数据中心使用CUDA，那么只允许使用Tesla GPU而不能用GTX或RTX GPU。

由于担心法律问题，研究机构和大学经常被迫购买低性价比的Tesla GPU。然而，Tesla与GTX和RTX相比并没有真正的优势，价格却高出10倍。

AMD

AMD GPU性能强大但是软件太弱。虽然有ROCm可以让CUDA转换成可移植的C++代码，但是问题在于，移植TensorFlow和PyTorch代码库很难，这大大限制了AMD GPU的应用。
 

在上面这张图中，数字越大代表每一美元能买到的性能越强。可以看出， RTX 2060比RTX 2070，RTX 2080或RTX 2080 Ti更具成本效益，甚至是Tesla V100性价比的5倍以上。

所以此轮的性价比之王已经确定，是RTX 2060无疑了。

不过，这种考量方式更偏向于小型GPU，且因为游戏玩家不喜欢RTX系列显卡，导致GTX 10xx系列的显卡售价虚高。此外，还存在一定的单GPU偏差，一台有4个RTX 2080 Ti的计算机比两台带8个RTX 2060的计算机性价比更高。

所需显存与16位训练

GPU的显存对某些应用至关重要，比如常见的计算机视觉、机器翻译和一部分NLP应用。可能你认为RTX 2070具有成本效益，但需要注意其显存很小，只有8 GB。

不过，也有一些补救办法。

通过16位训练，你可以拥有几乎16位的显存，相当于将显存翻了一倍，这个方法对RTX 2080和RTX 2080 Ti同样适用。

也就是说，16位计算可以节省50%的内存，16位 8GB显存大小与12GB 32位显存大小相当。

云端or本地？TPU or GPU？

搞清楚了参数，还有更眼花缭乱的选项摆在面前：

谷歌云、亚马逊AWS、微软的云计算平台都能搞机器学习，是不是可以不用自己买GPU？

英伟达、AMD、英特尔、各种创业公司……AI加速芯片也有不少品牌可选。

面对整个行业的围攻，Tim分析了各家平台的优缺点。

英伟达

英伟达无疑是深度学习硬件领域的领导者，大多数深度学习库都对英伟达GPU提供最佳支持。而AMD的OpenCL没有这样强大的标准库。

（编辑：广安站长网）

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