GPU必知 | 不为RTX 30设限，这般配置发挥每一分能力

下图展示了当前热门的Nvidia GPU在深度学习方面的性能表现（以RTX 2080Ti为对比基准）。从图中可以看出，A100（40GB）在深度学习方面表现最为强劲，是RTX 2080 Ti 两倍还多；新出的RTX 3090（24GB）排第二，是RTX 2080 Ti 的1.5 倍左右。但比较良心的是，RTX 3090 的价格只涨了15%。

排在天梯图顶端的GPU确实是香，其次是性价比选择，建议依据各种任务的大致内存需求，结合上图进行细分筛选：

CPU作为通用处理器需要计算电脑中的每一个细节，3D画面配合输出，单位运动轨迹计算，后台程序保持运行，还有音频、网络信号不断交换处理。

上图为主流CPU搭配RTX 3080在1080P下的测试数据，很明显，锐龙7 3800X或更低的CPU没有发挥出RTX 3080显卡的真正实力，也就是成了这套系统在1080P分辨率下的“瓶颈”。i9-9900K或锐龙7 3800XT及更高的CPU更适合RTX 3080组成系统。

再来看下3DMark理论性能测试，结合上图筛选，在测试中我们选择了Intel和AMD平台的最强的处理器锐龙9 3900X和i9-10900K。

总结一下，主要用1080P～2K分辨率的话，PCIe 3.0和4.0差别不大。4K起步的话，要想压榨出RTX 30的每一分能力，就真的应该考虑PCIe 4.0，还可以搭配最能发挥RTX IO功能的PCIe 4.0 SSD。

同时电源功率要够大，Nvidia官方给的信息是RTX 3070配650W，RTX 3080/3090配750W即可，但实际850W以上也挺好的。

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工作站CPU可选R7-3700X/R7-3800XT/R9-3900XT/R9-3950X等多线程处理器，7nm先进制程工艺，功耗更低，性能更强，频率更高，同步多任务更快速。支持更强PCIe 4.0接口，32GB/s带宽，数据传输更迅猛，扩展能力更强。

PCIe 4.0两倍于过去的CPU通信带宽，可以带来更好的GPU计算能力，NVIDIA新一代RTX 30系列GPU，全系支持PCIe 4.0 ，助力开发者们构建并加速HPC、基因组学、计算金融、数据科学、人工智能、影视后期等领域的应用。

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