2023年最新最全的显卡深度学习AI算法算力排行（包括单精度FP32和半精度FP16的对比）

原创 已于 2023-06-08 23:42:35 修改
· 5.3w 阅读 · 58 ·
版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#人工智能 #深度学习 #显卡 #半精度 #fp16

于 2023-06-07 15:52:57 首次发布
NVIDIA的H100显卡以其强大的性能脱颖而出，特别是SXM版本在半精度计算上达到近2000TFLOPS，远超4090的165.2TFLOPS。价格方面，H100的24万不含税售价显著高于4090的1.2万。这篇文章详述了这两款显卡的性能差异和市场定位。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

总体排名：

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
数据来源：https://www.autodl.com/home

专业计算卡信息：

在这里插入图片描述
数据来源：https://www.nvidia.cn/content/dam/en-zz/Solutions/gtcs22/design-visualization/quadro-product-literature/quadro-ampere-linecard-us-nvidia-web.pdf

2023地表最强显卡H100

H100的3个版本详细信息，其中SXM版本的H100在半精度已经高达近2000TFLOPS，牛牛牛，吊打4090的165.2TFLOPS！！！售价也吊打！前者售价24w不含税，后者1.2w能拿下！
在这里插入图片描述

其他常见的参数排行

https://blog.youkuaiyun.com/wholetus/article/details/109725496

【基础架构篇三】《DeepSeek混合精度训练：FP16/BF16性能对比实验》
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
02-18 381
大家好，我是你们的混合精度训练向导。今天咱们要聊的可不是普通的"技术科普"，而是要像拆解瑞士机械表那样，把DeepSeek最新发布的混合精度训练方案扒个底朝天。准备好了吗？咱们先从最硬核的硬件原理聊起，一路杀到炼丹师最关心的实战调参技巧，全程高能预警！
深度学习知识点全面总结
热门推荐
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
大模型必备算力：CPU&GPU天梯图（2023年最新版）
机器学习社区
10-21 1万+
在当今计算机世界，CPU、GPU和显卡的性能成为了衡量计算机性能的重要指标。今天深入了解CPU、GPU和显卡天梯图。首先，CPU作为计算机的大脑，负责处理各种任务。它的性能主要由核心数、主频和缓存大小决定。其中，核心数和主频决定了CPU的处理速度，缓存大小则对一些需要大量计算的任务有较大影响。在选择CPU时，需要根据自己的使用需求来权衡这些因素。GPU作为一种专门用于图形处理的芯片，在现代计算机中发挥着越来越重要的作用。它的性能主要由流处理器数量、频率和内存带宽决定。
哪家云服务器好跑AI？瞄准AutoDL（附NVIDIA GPU 算力排名表）
梦马韶华
11-12 2593
AutoDL #GPU #租显卡最近本地GPU显存告急，需要搬迁到云服务器，既然选就得选个稳定且性价比高的，毕竟这个活是真烧钱呐。
显卡算力表
最新发布
qq13674852的博客
04-10 874
显卡算力
深度学习显卡算力排行榜（显卡天梯图）——以单精度FP32浮点性能为标准的TFLOPS对比
笑脸惹桃花的博客
12-16 3万+
显卡（Graphics Processing Unit，简称GPU）是计算机中用于处理图形相关运算的硬件设备，是现代计算机中不可或缺的重要组成部分。显卡的核心任务是生成计算机显示器上的图像，同时还广泛应用于人工智能、大数据计算和区块链等领域。本文提供深度学习领域的单精度浮点性能显卡天梯图供参考。
显卡算力排行榜
wave789的博客
10-12 2万+
MOPS：mega FLOPS GOPS：giga OPS TOPS：tera OPS POPS：peta OPS EOPS：exa OPSMFLOPS：mega FLOPS GFLOPS： giga FLOPS TFLOPS： tera FLOPS （每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算） PFLOPS： peta FLOPS EFLOPS： exa FLOPSMFLOPs：mega FLOPs GFLOPs： giga FLOPs（十亿（=10^9）个浮点运算） TFLOPs： te
【主流Nivida显卡深度学习/强化学习/AI算力汇总】
2d3d图像算法 halcon\opencv\c++\pcl\vtk\coluldcompare工具 程序员 学习者
06-02 6144
2022主流Nivida显卡深度学习/强化学习/AI算力汇总一览表总结自国外多个网站
你的显卡落伍了吗？英伟达全系显卡 AI 计算力排行大曝光
qq_29824567的博客
02-16 3592
RTX 3090 Ti、RTX 2080 Ti 等老卡，虽然显存大，但 AI 计算能力落后，功耗高，不适合作为 AI 专用显卡。：RTX 3090 Ti 的 AI 计算能力远低于 RTX 4070 Ti，而功耗却高达 450W，不适合 AI 任务。👉 **RTX 4060 Ti (16GB)**，功耗低，显存大，适合轻量 AI 任务。👉 **RTX 4060 Ti (16GB)**，功耗低，显存大，适合轻量 AI 任务。想知道你的显卡在 AI 任务上的真实表现？，但功耗 575W，适合顶级 AI 应用。
单精度（FP32、TF32）、半精度（FP16、BF16）、8位精度（FP8）、4位精度（FP4、NF4）量化精度：INT8、INT4
01-17
单精度浮点数（FP32），即 Single-Precision Floating-Point，是一种使用32位表示的浮点数格式。它由1位符号位、8位指数位和23位小数位构成[^3]。 ```cpp // C++ 示例：声明一个 FP32 类型变量 float fp32_var = ...
【2025算法面试通关】【三.深度学习-训练技巧】【26. 深度解析混合精度训练与AllReduce通信优化：核心面试题及答案】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
04-09 410
答：混合精度训练是在训练过程中同时使用FP16（半精度）和FP32（单精度）两种数据格式，利用FP16的内存效率和计算速度加速训练，同时通过FP32保留关键参数和梯度的精度以避免数值溢出和精度损失。
混合精度训练：FP16与梯度缩放的科学实践
weixin_69882801的博客
02-14 781
策略配置# 模型构建（自动处理层类型）tf.keras.layers.Dense(1024, activation='relu'), # 自动使用FP16tf.keras.layers.BatchNormalization(), # 强制使用FP32tf.keras.layers.Dense(10, dtype='float32') # 输出层FP32])# 优化器封装# 前向传播（自动混合精度）# 梯度计算与反缩放# 梯度裁剪# 参数更新。
选 AI 显卡别只看算力！RTX 1060-5090 AI TFLOPs/W 省电性能排行
qq_29824567的博客
02-16 2901
的发布，RTX 50 系列几乎覆盖了所有性能档位（除了 5060 还未亮相），从 20 系列到 50 系列，显卡性能迎来了巨大的飞跃。在 AI 时代，显卡不仅仅是游戏玩家的必需品，更是深度学习、Stable Diffusion、ChatGLM 等本地 AI 模型运行的核心硬件。，并通过**TFLOPs/W（算力效率）**这一关键指标，帮你找出最具性价比的 GPU！是其中最直观的之一——它代表显卡每秒钟可以进行多少次浮点计算，数值越高，理论性能越强。毕竟，一张高性能但功耗爆炸的显卡，并不一定是最好的选择。
「你的显卡落伍了吗？」AMD 全系显卡 AI 计算力排行大曝光！
qq_29824567的博客
02-18 2810
在 AI 计算领域，NVIDIA 的 CUDA 生态几乎是默认选择，但 AMD 也在奋力追赶。特别是近两年，AMD 的 ROCm（类似 CUDA 的 AI 计算生态）不断完善，部分显卡甚至可以高效运行 LLM 和 Stable Diffusion。，但随着 ROCm 生态的完善、MLC AI 让 AMD 也能跑 LLM，未来 AMD 可能成为 AI 计算的性价比选项之一。目前 AMD 的 AI 软件生态正在逐步发展，但是仍然还有很多 GPU 不支持的情况，需要多一点折腾，但是性价比高。ღ( ´･ᴗ･` )
2024年最新AI算力厂商排名！
ToB行业资讯站
08-09 3842
随着人工智能技术的飞速发展，AI算力已成为衡量一个国家或企业在AI领域竞争力的重要指标。2024年，全球AI算力领域再度迎来新的突破与变革，不仅体现在技术创新的深度和广度上，更在应用场景和市场价值上展现出巨大的潜力。
深度学习的最佳 GPU推荐
专注于3D渲染行业，分享3D渲染的经验和技巧
05-08 1万+
用于深度学习的最佳 GPU 是那些能够同时处理最并行计算和数据的 GPU。这些新的深度学习旨在开箱即用地处理 TensorFlow 和 PyTorch 等现代软件库，几乎不需要配置，也可以在单个芯片上提供高性能计算 (HPC) 功能。理想的 GPU 应该考虑各种参数，包括、功耗、内存大小、张量核心等，因为深度学习程序需要大量的处理能力才能正常运行。本文将详细讨论当今可用于深度学习的最强大的 GPU。深度学习的最佳 GPU作为 Ada 系列的顶级选择，该系列的顶级产品具有强大的动力。RTX。
NvidiaGeForce系列显卡算力表（sm表）
guangqianzhang的博客
01-11 1万+
更新于2024.1.11。
[人工智能-深度学习-65]：环境搭建 - Nvidia最新显卡性能排名
文火冰糖（王文兵）的博客
12-22 2万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： ...
显卡天梯图（2024年12月），3DMark/游戏/Blender/Oc/OpenCL/FP32榜单合集
Name_NaN_None的博客
09-04 4万+
11月显卡天梯图上新~
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DK数据工作室

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值