华为服务器系统兼容性问题兼容性GTX 1080ti显卡吗

gtx1080ti这显卡现在入值不值
完全没必要,玩游戏高画质和超高画质不使用软件监测,肉眼根本区分不了现在用1070或者1080,以后组双路
散热性最好的1080ti,微星GTX1080ti 11G闪电版,8999块,目前排第二贵的卡皇,第一个当之无愧的,华硕GTX1080ti 11G玩家国度海神,9999块,风冷+水冷,
闲鱼上有,因为刚出,二手的也便宜不了多少。因为牌子和成色,从都有
都可以吧,用的1.2的。1.4 1.3的没有。4k画质总感觉跑不动
这卡行不行你自己心里没一点B数么
看下华硕 GTX1080TI游戏显卡。该卡采用全新Pascal架构的GTX1080Ti核心,其核心频率拥有两种模式,在超频模式下核心频率可达1733MHz。显存方面,搭载了352-bit 11GB GDDR5X超大容量显存,可在4K、5K分辨率下玩转任何游戏!
1080ti的dp接口都是1.4的版本1080ti的hdmi接口都是2.0的版本
现在有GTX1080TI的二手吗连1060的二手基本都没有
1080ti如果都入不了LZ法眼,那只能上TITAN XP了,然而XP并没有比80ti好多少,但是钱高出不少。
高端显卡全涨价比如GTX70 TI 和1050TI 4GAMD RX 560以上全系RX 470 480等老的高端显卡,显存大于4G的也是全涨了的
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确定要取消此次报名,退出该活动?WIN10 X64下GTX1080TI 深度学习平台搭建简单教程及晒单_开箱晒物_什么值得买
WIN10 X64下GTX1080TI 深度学习平台搭建简单教程及晒单
前言GTX1080TI比GTX1080最大的提升是什么?1、INT8/FP32的算法提升anandtech放出了一张参数对比图表,其实仔细看是有点问题的,我就从这点问题说起。FP64:计算双精度浮点运算。FP32:计算单精度浮点运算。FP16:计算半精度浮点运算。INT8:8-bit的整数运算(一个字节),新增的增强8位整数支持是可以在一个周期内, 对打包在32-bit里的4个8位整数(记做:A0A1A2A3), 完成操作:Y = A0 * B0 + A1 * B1 + A2 * B2 + A3 * B3 + X其中Y和X均为32-bit整数, A和B均为8-bit整数.理论上INT8能以400%的性能(相比于float)完成8-bit整数的点乘和累加操作. 对最近流行的神经网络推导很有用途.那来看看GTX1080TI GP102的各种运算的比值FP64:FP32=1:32双精度运算能力是单精度运算能力的1/32FP16:FP32=1:64半精度运算能力是单精度运算能力的1/64INT8:FP32=4:1INT8运算能力是单精度运算能力的4倍GTX 1080 Ti获得了与Titan X相同的4:1 INT8性能比,这对于深度学习的神经网络推理性能至关重要。因此,GTX 1080 Ti实际上具有比Titan X更高的计算性能,除非需要Titan X提供的最后1GB显存,否则GTX 1080 Ti会更加划算,所以除了Titan Xp,GTX1080TI是无敌的存在了。而1080的INT8是不是如图中NA描述的一点都没有呢?实际上不是的。GP104 GTX1080FP64:FP32=1:32双精度运算能力是单精度运算能力的1/32FP16:FP32=1:64半精度运算能力是单精度运算能力的1/64INT8:FP32=2:1INT8运算能力是单精度运算能力的2倍所以除了架构上的CUDA单元区别,对于INT8/FP32的性能增幅,GTX1080TI是GTX1080的两倍。这也是GTX1080TI对比GTX1080最大的提升了,其实游戏这些而言提升真的远不如INT8/FP32的翻倍提升来的明显。2、CUDA的单元提升GTX1080TI构架GTX1080构架GTX 1080 Ti提供了超过11.3 TFLOPS的FP32性能,着色/纹理性能比当前的GTX 1080提前28%,而ROP吞吐量优势为26%,带宽则大大增加了51.2%。小结论:所以如果你只是要玩玩游戏的话,其实1080已经足够你玩了,1080TI对比1080的提升游戏不是重点,除非你要玩深度学习,否则你没啥必要从1080换到1080TI的。说道深度学习不得不说到由Python提供支持的领先的开放数据科学平台Anaconda已经支持WIN10 X64了,这解决了过去只能在LINUX下运行的尴尬,也给了大众一个进入深度学习的捷径。那么我也拿一张索泰的PGF GTX1080TI来晒个单顺便演示下如何在WIN10 X64下进行深度学习平台的搭建。第一章、开箱&ZOTAC索泰旗下的PGF OC(玩家力量至尊 OC)显卡是他们目前的最高端产品,主打正反两面的1600色LED酷炫灯光和夸张的供电设计。GTX1080Ti-11GD5X PGF OC供电区域有16+2相供电,基本属于同类产品中供电数最夸张的之一,整卡功耗320W。为了容纳超多的MosFET和电感显&四面观三年质保型号为ZOTEC GTX1080TI-11GD5X PGF拆箱就是附件盒卡皇本体和支架正面白色的LED灯管,三风扇设计背面使用了带有透明镂空的金属镶嵌塑料的背板设计POWER BOOST芯片ZOTEC的MICROUSB调试接口侧面看厚度是足足的三槽设计,虽然是双槽挡板ZOTEC的LOGO灯双8PIN外接供电3DP 1HDMI 1DVI的IO组合前侧能看到四热管这张卡其实是无比庞大的,单看卡真看不出,我拿出GTX1080公版一对比,就能看出,PGF这卡比1080公版可是粗壮太多了。第二章、简测测试平台:CPU:INTEL XEON E5 2696 V3:华擎X99E-ITX/AC已刷鸡血BIOS内存:三星M391A2K43BB1-CRCQ &DDR4 2400 ECC 16GBX2SSD:三星SM961 1TB显卡:索泰PGF GTX1080TI 11GB DDR5X散热:金钱豹4U+安耐美白蝠UCCL9电源:酷冷V850/白色定制硅胶线WIFI:INTEL 7260 AC光效关机状态轻载状态:蓝灯满载状态:红灯GPUZ参数3DMARKFIRE STRIKE ULTRA 7009TIME SPY 9578TIME SPY压力测试98.9FIRE STRIKE ULTRA压力测试97.3VRMARK BLUE ROOM 3135VRMARK ORANGE ROOM 3135温度测试3DMARK&FIRE STRIKE ULTRA测试最高温度64度3DMARK&FIRE STRIKE ULTRA压力测试最高温度65度甜甜圈拷机了快一个小时,也就63度附近。但是这不是最搞笑的,搞笑的是在裸奔平台上,除了甜甜圈和3DMARK稳定性测试之外,其他测试显卡满载,风扇竟然是不转的,害我以为风扇坏了。。。。。。这散热貌似做的也太变态了一些,温度确实控制得很低。FIRESTORM索泰的APP我就装了看了一下,不是超频党也不是游戏党,所以我主动掠过。第三章、WIN10 X64平台下的深度学习入门搭建WIN10 X64下搭建深度学习的平台而言,Anaconda For Windows会相对配置简单得多,可作为首选的入门搭建平台推荐,其实Anaconda官网也给了WIN10下的安装说明,但是版本出得太勤快了,版本插件多了兼容小问题也多起来了,别看就那么短短的几行代码,具体执行起来撞头破血流的不在少数,所以我亲测了一个WIN10 X64下的一条龙安装流程仅供参考。1、安装Anaconda 4.3.1For WindowsAnaconda是由Python提供支持的领先的开放数据科学平台。 Anaconda的开源版本是Python和R的高性能分发版本,包括超过100个用于数据科学的最流行的Python,R和Scala软件包。ANACONDA: Anaconda 4.3.1For WindowsPython 3.6 version 64BIT INSTALLER : 2、安装Python并且创建环境Python是纯粹的自由软件,语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是,使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面),然后对其中[3] &有特别要求的部分,用更合适的语言改写,比如3D游戏中的图形渲染模块,性能要求特别高,就可以用C/C++重写,而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题,某些可能不提供跨平台的实现。使用管理员权限打开Anaconda Prompt输入conda create -n tensorflow python=3.5更新输入y此时安装进行更新。3、激活环境activate tensorflow4、环境检验输入conda info --envs如图星号对应你的安装目录为成功5、安装tensorflowTensorFlow(TM)是使用数据流图进行数值计算的开源软件库。灵活架构允许使用单个API将计算部署到桌面,或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。TensorFlow最初是由Google机器智能研究机构的Google Brain团队研究人员和工程师开发的,用于进行机器学习和深层神经网络研究,但该系统普遍足以适用于各种其他领域。填坑:首先要填坑是因为一个小bug,如果不解决的话,安装tensorflow时出现 “Cannot remove entries from nonexistent file c:programDataanaconda3libsite-packageseasy-install.pth”,因为setuptools版本27.2.0太低,tensorflow要求29.0.1,所以匹配上不兼容,使用以下命令忽略安装的&setuptools版本可以解决。pip install --upgrade --ignore-installed setuptools针对GPU安装,输入pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl针对CPU安装,输入pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-0.12.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl6、GPU tensorflow依赖库前置任务:安装vc_redist.x64.exeCUDA的正常运行需要VC++环境的支持。https://download.microsoft.com/download/9/3/F/93FCF1E7-E6A4-478B-96E7-D4B/vc_redist.x64.exeGPU tensorflow依赖库有两个,第一个:CUDA 8.0https://developer.nvidia.com/compute/cuda/8.0/Prod2/local_installers/cuda_8.0.61_win10-exe下载后安装。第二个:cudnn5.1 解压后呈现如上三个把这三个文件夹复制到CUDA8.0的安装目录文件夹内,如上图所示。7、TensorFlow 运行样本测试简单的矩阵乘法测试import&tensorflow&as&tf&&hello&=&tf.constant('Hello,&TensorFlow!')&&sess&=&tf.Session()&&a&=&tf.constant([1.0,&2.0,&3.0,&4.0,&5.0,&6.0],&shape=[2,&3],&name='a')&&b&=&tf.constant([1.0,&2.0,&3.0,&4.0,&5.0,&6.0],&shape=[3,&2],&name='b')&&c&=&tf.matmul(a,&b)&&#Creates&a&session&with&log_device_placement&set&to&True.&&sess&=&tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))&&#Runs&the&op.&&print&(sess.run(c))&命令显示GTX1080TI已经被调用。最终显示白体数字显示该计算成功。8、点开Anaconda Navigator安装spyderSpyder是Python作者为它开发的一个简单的集成开发环境。和其他的Python开发环境相比,它最大的优点就是模仿MATLAB的“工作空间”的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。然后就可以愉快的进行样本测量以及程序编程了。总结如果你是游戏玩家,拥有一张GTX1070或者GTX1080,那么我觉得你没啥必要去换成1080TI,真话。如果算游戏效能的话,这个升级的CP值不算太高。如果你有意从事深度学习方面的开发和神经网络训练的课程学习,那么INT8的性能就是你需要看重的一个方面,TITAN XP、TITAN X PASCAL、GTX1080TI的INT8/FP32都是GTX1080以及以下级别显卡的双倍,不差钱的话,CP值最高的GTX1080TI值得选择。
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论坛经验+20Z金豆+51080TI的显卡到底哪里厉害_百度知道
1080TI的显卡到底哪里厉害
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Boosr频率可达2GHz且搭配了352-bit 11GB GDDR5X显存的旗舰级显卡。一个显卡是否厉害就看参数强不强,GTX1080ti从参数来看就是很强的,所以厉害就在这里GTX1080TI采用帕斯卡完整架构,拥有多达3584个流处理器(28组SM单元)、28个几何单元、224个纹理单元、88个ROP单元,核心加速频率1.6GHz
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