人工智能（AI）已经深入到我们生活的方方面面，AI模型训练已成为科技发展的前沿方向。而强大的算力是AI训练得以实现的基础，其中显卡作为提供算力的硬件之一，不仅决定了训练速度，也影响了AI模型的质量。
因此，选择合适的显卡对AI训练来说至关重要。这篇文章算力云小编将带大家从以下角度选择显卡。
首当其冲的是分辨显卡的计算能力。算力更强的显卡可以更快地处理更密集的训练数据，从而提高AI训练的速度；而算力不足的显卡可能导致训练时间过长，甚至无法完成复杂的AI模型训练。因此，选择具有高算力的显卡是进行AI训练的首要条件。
一般来说显卡的CUDA核心数量和Tensor核心数量决定了其并行处理能力，并行处理能力越高，显卡的计算能力越强，AI训练和推理的效率也就越高。
仅仅考虑到算力是不够的，我们还需要考虑到显卡的显存大小。因为AI模型训练通常需要较大的显存来存放模型权重和处理数据，如果显存不足，会导致AI训练和推理过程中，无法对涉及到的大量数据进行处理和存储。建议选择显存8GB以上的显卡，以便能够处理复杂的AI模型。
另外，我们还需要考虑显卡的稳定性和兼容性。AI训练通常需要长时间的运行，这就要求显卡必须具有足够的稳定性，能够在连续运行的情况下保持稳定的高性能。同时显卡还需要与各种AI训练框架兼容，在显卡的兼容性方面，做的比较好的就是英伟达（NVIDIA）系列显卡了。
显卡价格也是我们在选择显卡时不得不考虑的一个因素。专为AI训练而生的高性能显卡通常价格较高，购买投入成本过高。对于算力需求稳定的用户，小编推荐可以在算力租赁平台按月租用带显卡的云主机（GPU云主机）。
例如，算力云平台（suanlix）目前已在全国多所城市部署数据中心，提供GPU云主机租用服务，近期算力云还在甘肃、惠州上线了 RTX 4090 显卡，香港也上线了 RTX 3090 等显卡资源，另外还有专为高性能计算设计的 Tesla V100S / Tesla T4 等热门显卡在租。9月14日起，平台还推出了开学季钜惠活动！在校大学生经实名认证后，即可享受九折算力优惠，会员更享折上折！
综合考虑显卡的计算能力、显存大小、稳定性和兼容性等因素，结合AI模型的复杂程度，做出最合适的显卡选择。
例如，对于需要中等计算能力的AI训练需求，可以选择RTX 3090或RTX 4090系列显卡，这些显卡提供了足够的CUDA核心和良好的内存带宽，适合中等级别的AI模型训练。
对于需要专业级计算能力的AI训练需求，可以选择Tesla V100S或Tesla T4系列显卡，这些显卡专为AI训练和高性能计算（HPC）设计，提供了巨大的计算能力和高速显存带宽。
通过综合考虑以上因素，结合实际使用感受，相信你一定会找到合适的显卡推进AI训练任务。
以上算力云今日干货知识分享，希望对你有帮助。
