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the original：Choosing the Best GPU for Deep Learning in 2020
author：Michael Balaban
translator ：bryant8
# 转 载 请 显 眼 处 注 明 出 处 ！
表现State-of-the-art (SOTA) 的深度学习模型越来越需要更大的显存开销，现在很多GPU已经开始日渐乏力。本文将展示一些GPU在训练SOTA模型的情况。
截止到2020 年 2 月，以下 GPU 可以训练所有SOTA（顶尖）的语言模型或图像模型：
- RTX 8000：48GB 显存，约 5500 美元
- RTX 6000：24GB 显存，约 4000 美元
- Titan RTX：24GB 显存，约 2500 美元
而下面的 GPU 可训练大多数 （有些不行）SOTA 模型：
- RTX 2080Ti：11GB 显存，约 1150 美元
- GTX 1080Ti：11GB 显存，约 800 美元2手
- RTX 2080：8GB 显存，约 720 美元
- RTX 2070: 8GB 显存，约 500 美元
注意：大模型在上面这些的GPU 上训练，通常需调小 Batch size，同时这可能导致更低的精确率。
以下 GPU 无法训练SOTA了：
- RTX 2060: 6GB 显存，约 359 美元
图像模型
1. 显存能支持的最大的批大小
*号表示 GPU 显存不足以运行模型
2. 性能（每秒处理的图像数量）
*号表示 GPU 显存不足以运行模型
语言模型
1. 显存能支持的最大批量大小
2. 性能
以 RTX 8000 为基准（“1”）
结论
1、更大容量的显存对语言模型受益更大。注意语言模型那张图的折线变化轨迹要比图像模型更陡。这表明语言模型受内存的限制更大，而图像模型受算力的限制更大。
2、显存越大往往可以带来更好的模型性能。因为显存越大，batch size 就越大，CUDA 可更加接近满负荷工作。
3、更大的显存可以按比例用更大的 Batch size，比如：24GB 显存的 GPU 相比8GB 显存的 GPU 可以用上 3 倍的 batch。
4、对于长序列，语言模型的内存占用增长不构成比例，因为注意力是序列长度的二次方关系。
建议
1、RTX 2060（6GB）：业余炼丹选手。
2、RTX 2070 或 2080（8GB）：对炼丹有认真的感情、但较穷的选手，可适用大部分模型啦。
3、RTX 2080Ti（11GB）：沉迷炼丹无法自拔者，愿意为之付出到 1200美元左右。注：RTX 2080Ti 在深度学习训练上要比 RTX 2080 快大约 40%。
4、Titan RTX 和 Quadro RTX 6000（24GB）：经常研究 SOTA 仙丹选手，但没富到能买 RTX 8000 ，可选这两款。
5、Quadro RTX 8000（48GB）：志在炼出大力神丹！丹界新 SOTA，this is for U！
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