深度学习两张3080ti和一张3090ti哪个好?
这真是一个值得好好琢磨的问题，对于深度学习爱好者或者研究者来说，显卡的选择直接关系到学习和研究的效率，甚至决定了能 tackle 的问题规模。你提到的两套配置——两张3080 Ti 对比 一张3090 Ti，各有千秋，不存在绝对的“哪个好”，而是要看你的具体需求和侧重点。
咱们先来说说两张3080 Ti。3080 Ti 本身就是一张非常强大的显卡，拥有12GB的显存，CUDA核心数量也非常可观。当你有两张这样的卡的时候，最直接的好处就是并行计算能力的大幅提升。你可以把一些可以独立进行的计算任务分配到这两张卡上，比如同时训练两个不同的模型，或者一个模型中的两个部分。
更重要的是，在深度学习领域，显存容量是限制模型大小和批处理大小（batch size）的关键因素。两张3080 Ti 理论上可以为你提供 24GB 的显存总量。虽然你不能直接把两张卡的显存“叠加”成一张48GB的显卡来使用（除非你的框架或并行策略支持特定的模型并行或流水线并行），但你可以通过数据并行的方式，让每个模型副本在各自的显卡上运行，这样你就能以两倍于单卡的速度训练同一个模型，同时由于每张卡都有12GB显存，你可以比单张3090 Ti 更大的批处理大小来训练一些对显存需求不是那么极致，但需要快速迭代的模型。
而且，两张卡提供了更强的灵活性。如果你在做一些实验，需要同时测试不同的模型结构、超参数组合，或者需要部署一些小型的服务，这两张卡就能让你更从容地分配资源。比如，一张卡用来训练主模型，另一张卡可以用来进行特征提取、数据预处理，甚至跑一些辅助的小型推理任务。这种任务的划分，可以让你在工作流程上更加顺畅。
当然，两张卡也意味着功耗和散热的挑战会更大。你需要确保你的电源能够稳定地输出足够多的电力，同时机箱内部的散热也要做好，否则可能会影响显卡的性能发挥，甚至损坏硬件。另外，多卡同步和通信的开销也是需要考虑的，虽然NVLink技术在一定程度上缓解了PCIe带宽的瓶颈，但相比于单卡，多卡通信仍然会存在一些延迟。
再来看看一张3090 Ti。3090 Ti 是30系中的旗舰型号，它的最大亮点在于24GB 的 GDDR6X 显存。这个数字在深度学习领域是非常诱人的，它意味着你可以直接加载更大、更复杂的模型，或者使用更大的批处理大小，而无需担心显存溢出。对于一些前沿的大型模型，比如一些最新的 Transformer 模型，或者进行高分辨率的图像生成，24GB 的显存带来的好处是立竿见影的。
一张3090 Ti 在单卡性能上通常会比单张3080 Ti 更高一些，因为它有更多的CUDA核心和更高的核心频率。这意味着在相同的模型和设置下，它可能跑得更快。而且，单卡意味着更简单的配置和管理。你只需要担心一个显卡的功耗和散热，以及它在系统中的驱动和兼容性问题。对于新手来说，单卡上手也更方便。
此外，3090 Ti 通常配备有NVLink接口（虽然3080 Ti 也有，但3090 Ti 的 NVLink 带宽更宽），如果未来你有计划升级到更多卡，或者需要组建更复杂的计算集群，NVLink 的存在可以为以后打下基础。
那么，怎么选呢？
如果你追求的是最大的模型容量和最直接的单模型训练速度，并且你的研究方向经常会接触到那些“吃显存”的大模型，那么一张3090 Ti 可能是更直接、更省事的选择。它让你能够直接解锁更多可能性，减少了因显存不足而不得不进行的模型裁剪或批次调整。
但如果你更看重灵活性、并行处理能力，并且你的模型或者实验可以被很好地并行化，而且你愿意花心思去管理多卡环境，那么两张3080 Ti 组成的“算力集群”在很多场景下会提供更强的整体吞吐量。你可以用它来加速你的迭代过程，或者同时进行多项研究。尤其是在一些科研项目中，能够快速验证不同方向的想法，有时比单次大幅度提升单个模型的训练速度更有价值。
总的来说，这是一场“堆显存”和“拼算力/灵活性”的较量。如果你是第一次接触大模型或者计算量巨大的任务，并且预算允许，3090 Ti 会给你一个非常顺畅的起点。但如果你已经有一定的经验，并且知道如何利用多卡优势，两张3080 Ti 可能会在你的工作流程中带来更多的惊喜和效率提升。最终的选择，还是得结合你的具体项目、预算和个人偏好来决定。
咱们先来说说两张3080 Ti。3080 Ti 本身就是一张非常强大的显卡，拥有12GB的显存，CUDA核心数量也非常可观。当你有两张这样的卡的时候，最直接的好处就是并行计算能力的大幅提升。你可以把一些可以独立进行的计算任务分配到这两张卡上，比如同时训练两个不同的模型，或者一个模型中的两个部分。
更重要的是，在深度学习领域，显存容量是限制模型大小和批处理大小（batch size）的关键因素。两张3080 Ti 理论上可以为你提供 24GB 的显存总量。虽然你不能直接把两张卡的显存“叠加”成一张48GB的显卡来使用（除非你的框架或并行策略支持特定的模型并行或流水线并行），但你可以通过数据并行的方式，让每个模型副本在各自的显卡上运行，这样你就能以两倍于单卡的速度训练同一个模型，同时由于每张卡都有12GB显存，你可以比单张3090 Ti 更大的批处理大小来训练一些对显存需求不是那么极致，但需要快速迭代的模型。
而且，两张卡提供了更强的灵活性。如果你在做一些实验，需要同时测试不同的模型结构、超参数组合，或者需要部署一些小型的服务，这两张卡就能让你更从容地分配资源。比如，一张卡用来训练主模型，另一张卡可以用来进行特征提取、数据预处理，甚至跑一些辅助的小型推理任务。这种任务的划分，可以让你在工作流程上更加顺畅。
当然，两张卡也意味着功耗和散热的挑战会更大。你需要确保你的电源能够稳定地输出足够多的电力，同时机箱内部的散热也要做好，否则可能会影响显卡的性能发挥，甚至损坏硬件。另外，多卡同步和通信的开销也是需要考虑的，虽然NVLink技术在一定程度上缓解了PCIe带宽的瓶颈，但相比于单卡，多卡通信仍然会存在一些延迟。
再来看看一张3090 Ti。3090 Ti 是30系中的旗舰型号，它的最大亮点在于24GB 的 GDDR6X 显存。这个数字在深度学习领域是非常诱人的，它意味着你可以直接加载更大、更复杂的模型，或者使用更大的批处理大小，而无需担心显存溢出。对于一些前沿的大型模型，比如一些最新的 Transformer 模型，或者进行高分辨率的图像生成，24GB 的显存带来的好处是立竿见影的。
一张3090 Ti 在单卡性能上通常会比单张3080 Ti 更高一些，因为它有更多的CUDA核心和更高的核心频率。这意味着在相同的模型和设置下，它可能跑得更快。而且，单卡意味着更简单的配置和管理。你只需要担心一个显卡的功耗和散热，以及它在系统中的驱动和兼容性问题。对于新手来说，单卡上手也更方便。
此外，3090 Ti 通常配备有NVLink接口（虽然3080 Ti 也有，但3090 Ti 的 NVLink 带宽更宽），如果未来你有计划升级到更多卡，或者需要组建更复杂的计算集群，NVLink 的存在可以为以后打下基础。
那么，怎么选呢？
如果你追求的是最大的模型容量和最直接的单模型训练速度，并且你的研究方向经常会接触到那些“吃显存”的大模型，那么一张3090 Ti 可能是更直接、更省事的选择。它让你能够直接解锁更多可能性，减少了因显存不足而不得不进行的模型裁剪或批次调整。
但如果你更看重灵活性、并行处理能力，并且你的模型或者实验可以被很好地并行化，而且你愿意花心思去管理多卡环境，那么两张3080 Ti 组成的“算力集群”在很多场景下会提供更强的整体吞吐量。你可以用它来加速你的迭代过程，或者同时进行多项研究。尤其是在一些科研项目中，能够快速验证不同方向的想法，有时比单次大幅度提升单个模型的训练速度更有价值。
总的来说，这是一场“堆显存”和“拼算力/灵活性”的较量。如果你是第一次接触大模型或者计算量巨大的任务，并且预算允许，3090 Ti 会给你一个非常顺畅的起点。但如果你已经有一定的经验，并且知道如何利用多卡优势，两张3080 Ti 可能会在你的工作流程中带来更多的惊喜和效率提升。最终的选择，还是得结合你的具体项目、预算和个人偏好来决定。
网友意见
肯定是选两张RTX3080TI
低预算的情况下深度学习主要的瓶颈还是在于训练速度而不是显存容量，同样的模型训练时batch size增大一倍可能最终性能会有很小的提升，但是训练速度增加一倍意味着同样的时间可以试更多的模型/超参数
虽然RTX3080TI的12GB显存可能会出现batch size不够大导致GPU没有被“喂饱”的问题，但是可以通过混合精度训练减少显存的占用，正好Ampere增加了BF16的支持。
对于具体的硬件选购时要注意的问题：
- 非服务器/HEDT平台主板（这个预算也不够买）会受制于MSDT平台的PCI-E通道数量只能给每张显卡提供8个通道，要注意买PCI-E拆分成X8 + X8的主板，别买成X16 + X4的了
- 非OTES散热的显卡都很厚而且散热容易互相干涉，建议选择两条可用的插槽间距在4槽及以上的主板
- 电源功率得管够，至少1200W往上走，每张显卡的每个供电接口都要和电源单独连线，不要偷懒用一条线分出多个插口
另外还可以考虑下性能差距不大的RTX3080 12GB
类似的话题
-
这真是一个值得好好琢磨的问题，对于深度学习爱好者或者研究者来说，显卡的选择直接关系到学习和研究的效率，甚至决定了能 tackle 的问题规模。你提到的两套配置——两张3080 Ti 对比 一张3090 Ti，各有千秋，不存在绝对的“哪个好”，而是要看你的具体需求和侧重点。咱们先来说说两张3080 T............. -
2021年，深度学习领域依然是TensorFlow和PyTorch这两大巨头并驾齐驱的局面，但各自的优势和侧重点，以及社区的发展方向，确实呈现出一些微妙但值得深思的变化。不能简单地说谁取代了谁，更准确的说法是，它们在各自的生态位上不断巩固和发展，同时也互相学习和借鉴。PyTorch：灵活性与研究人员.............
-
对于台湾反课纲青年朱震参与两岸交流营以及太阳花学运相关人士疑似在深圳就业的事件，我们可以从多个角度来审视，并尝试深入剖析其背后的可能动因与社会意涵。首先谈谈朱震参与两岸交流营的这件事。朱震是当年反课纲运动中比较活跃的一位青年代表，他的名字很多人都有印象。他参与两岸交流营，这本身是一个很寻常的活动，两.............
-
深度学习领域仍然存在许多激动人心且具有挑战性的开放性问题（Open Problems），这些问题是推动该领域不断发展的重要驱动力。下面我将尽可能详细地介绍其中一些关键的开放性问题，并说明它们的意义和挑战： 深度学习中的关键开放性问题 1. 可解释性与透明度 (Explainability and T.............
-
深度学习中，当模型需要同时优化多个目标时，就会出现多个 Loss 函数。例如，在图像分割任务中，可能需要同时考虑像素级别的分类准确率（交叉熵损失）和分割区域的形状或边界的平滑度（Dice Loss、Boundary Loss）。又或者在多任务学习中，模型需要完成图像分类、目标检测和语义分割等多项任务.............
-
深度学习的兴起无疑对许多传统机器学习模型带来了巨大的冲击，而隐马尔可夫模型（HMM）作为一种经典的序列建模工具，其地位也受到了广泛的讨论。不能简单地说深度学习“几乎”替代了HMM，虽然深度学习在很多场景下表现更优异，但HMM在特定领域仍然拥有其独到之处和不可替代的价值。为了详细阐述这一点，我们需要从.............
-
好的，深度学习是一个非常吸引人且发展迅速的领域。入门深度学习，我会尽量详细地为你梳理整个过程，从概念到实践，让你有一个清晰的脉络。总览：深度学习入门的几个关键阶段1. 理解基础概念和理论： 知道深度学习是什么，它能做什么，以及背后的核心思想。2. 搭建开发环境： 准备好必要的软件和工具。3. .............
-
深度学习的应用之广，的确常常让人惊叹于它的能力和潜力，带来“我去，这也能行！”的惊喜。以下我将分享几个我个人觉得特别令人震撼的领域，并尽量详细地展开： 1. 艺术创作与生成：从模仿到“创造”的飞跃这可能是最让我感到“我去，这也能行！”的领域之一。我们总觉得艺术是人类情感、思想和独特经历的产物，是难以.............
-
在深度学习的卷积神经网络（CNN）中，池化（pooling）是一种非常重要的操作，它对提升模型的性能和鲁棒性起着关键作用。而池化带来的一个核心特性就是平移不变性（Translation Invariance）。为了详细理解这一点，我们先从池化的本质入手，再逐步解释它如何产生平移不变性。 1. 池化的.............
-
在深度学习工作站中选择AMD CPU，究竟会不会带来一些“问题”，或者说需要注意的地方，这确实是一个值得深入探讨的话题。与其说“有问题”，不如说是在某些特定场景下，AMD CPU的表现和Intel相比，可能会有一些细微的差异，需要我们提前了解和权衡。首先，我们得承认，AMD在近几年进步神速，其Ryz.............
-
深度学习的未来发展方向，与其说是一个“下一步”，不如说是一系列相互关联、不断演进的趋势。目前的深度学习已经取得了令人瞩目的成就，但同时也面临着一些固有的挑战和瓶颈。未来的突破将集中在克服这些挑战，并拓展其应用边界。一、模型效率与可解释性：从“黑箱”走向“透明”与“轻盈”这是当前乃至未来很长一段时间内.............
-
这个问题问得非常实在，也触及了深度学习在图像处理领域的一个核心选择。你观察得很敏锐，确实，RGB是我们最常见到的色彩空间，尤其在神经网络的输入层，几乎清一色是RGB。但HSV并非没有用武之地，这背后有着深刻的技术考量和历史原因。要理解这一点，我们得从RGB和HSV这两个色彩空间的基本特性以及它们如何.............
-
深度学习模型调优的十八般武艺在深度学习这座充满奥秘的殿堂里，模型训练就像是精心雕琢一件艺术品。算法是骨架，数据是血肉，而那些隐藏在背后、决定最终形态的“参数”，则是赋予作品灵魂的关键。这些参数，从学习率到正则化强度，再到网络结构中的各种“超参数”，它们的每一次微调，都可能带来天壤之别的效果。想要让模.............
-
在深度学习这个日新月异的领域，要挑出一篇“心目中最惊艳的论文”着实不易，因为优秀的作品层出不穷，而且“惊艳”往往带有主观色彩。不过，如果非要选择一篇，我会毫不犹豫地选择那篇开启了Transformer时代，也就是 “Attention Is All You Need” 这篇论文。之所以觉得它惊艳，并.............
-
关于深度学习在股票预测上的应用，这是一个既令人兴奋又充满争议的话题。很多人抱有极高的期望，认为算法能够洞悉市场的未来，然而现实情况远比这复杂得多。我将尽量详细地剖析其中缘由，抛开那些空泛的宣传，回归理性分析。首先，我们得明白深度学习在股票预测中的“靠谱”二字，它不是一个简单的“是”或“否”的问题，而.............
-
深度学习到底是「实验科学」还是「理论科学」？能否称为「算法」？这是一个相当深入的问题，也触及了深度学习领域的核心本质。要回答它，我们需要一层层剥开深度学习的面纱。深度学习：实验科学的色彩更浓郁，但也非全然没有理论根基如果非要给深度学习扣上一个帽子，那么“实验科学”的色彩无疑更为浓厚。这是因为： .............
-
深度学习？那可真是个能把现实世界玩出花来的黑科技！最近圈子里聊得火热的，可不只是那些高大上的学术论文，更多的是那些能让人拍案叫绝、甚至笑出声来的“好玩”案例。别以为深度学习就只会识别猫猫狗狗，它能做的事情，远比你想象的要离谱得多，也有趣得多。1. “灵魂伴侣”识别器：给你的爱猫找个对眼的猫你是不是有.............
-
在深度学习的世界里，Attention机制和全连接层（也常被称为稠密层）都是构成神经网络骨干的重要组成部分，但它们扮演的角色和工作方式却有着本质的区别。理解这两者的差异，对于掌握现代深度学习模型，尤其是处理序列数据（如文本、时间序列）的模型，至关重要。全连接层：信息的“平均化”与“固化”我们先从全连.............
-
深度学习在信息安全领域的应用，就像是在这个复杂而不断变化的战场上，我们获得了一套全新的、威力巨大的武器。它不仅仅是自动化和模式识别的简单升级，而是能够理解数据深层含义，预测潜在威胁，甚至在某些方面“思考”安全问题的能力。想要在这个方向深入探索，有几个非常值得关注的人物和论文方向，它们代表了深度学习在.............
-
在深度学习这个领域，“模型大小”就像一把双刃剑，说它大好还是小好，其实并没有一个放之四海而皆准的绝对答案。这就像问“车子马力大好还是省油好”，答案完全取决于你要把车开到哪里去，要干什么。所以，让我们抛开那些“AI范儿”的生硬表述，用更实在、更生活化的方式来聊聊，为什么模型大小会影响深度学习的命运。 .............
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有