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最佳GPU用于深度学习
在NVIDIA B200和H100 GPU，新型号，Ollama支持等基准测试GPT-OSS-1220B模型。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能2025年深度学习的最佳GPU
摘要 - 深度学习模型的大小和复杂性爆炸了，2025年标志着GPU技术的转折点。 NVIDIA的Hopper和Blackwell体系结构将内存带宽带入了多型领域，并引入了新的Tensor -core设计，而消费者卡采用FP4 Precision Precision和Transformer -Edemen -Edemed渲染。本指南为每个预算和工作量提供了最佳的GPU，解释了新兴趋势，并帮助您为项目选择合适的加速器。我们还展示了Clarifai的计算编排如何简化从模型培训到部署的旅程。
摘要简介 - 为什么GPU定义2025年深度学习
现代AI的故事与图形处理单元的演变密不可分。在2000年代后期，研究人员发现，GPU执行数千个平行操作的能力非常适合培训深层神经网络。从那时起，AI中的每个世代飞跃都受到更强大和专业的GPU的推动。 2025没有什么不同；它介绍了Nvidia的Blackwell和Hopper H200等体系结构，它们提供了记忆带宽和数千亿晶体管的构造。本文比较了数据中心，工作站和消费者GPU，探讨了AMD和Google的替代加速器，重点介绍了新兴趋势，例如FP4 Precision和DLSS 4，并为未来的投资提供了决策框架。正如NVIDIA首席执行官詹森·黄（Jensen Huang）所说，布莱克威尔（Blackwell）代表了“自25年前我们引入可编程阴影以来，最重要的计算机图形创新” - 强烈的信号表明，2025年的硬件不仅是增量升级，而且是世代相传的升级。
GPU选择基础 - 指标和类别
了解数字。选择用于深度学习的GPU不仅是购买最昂贵的卡。您需要将加速器的功能与工作量相匹配。关键指标是：
了解数字。 张量核心： 700 W 25％