
受邀请回答(以下答案是仅出于机器学习目的而考虑“成本效益”的答案):

1。具有成本效益的图形卡/ CPU不在将来,而在过去。这与直销店的鞋子,帽子和衣服相同。人们相信它将是最时尚的。如果您想走在时代的最前沿,则必须付出一定的金钱代价。自然,价格/性能比很低。实际服装和反季节服装之间没有真正的区别。

2。在时间上要提前付出一个代价,而要付出金字塔顶端的代价。换句话说,同代产品中功能最强大的产品就是性价比较低的产品。例如,计算每个CUDA内核的性价比,即GTX1060> GTX1070> GTX1080。但是,有必要考虑到低端显卡的显存也很低,并且支持全带宽显卡的主板价格也不低。一般来说,每一代产品都略逊于旗舰产品,性价比是最好的。旗舰产品Shine太强大了,您的钱用来购买Shine。

3,高性价比取决于软件生态系统。微软亚洲研究院的一篇文章说,它们将主要使用下一代FPGA(英特尔/ Altera Stratix 10))在没有图形卡的情况下进行部署。就我而言,我基本上不会购买NVIDIA图形卡将来(我可能还会购买另一个GTX1080集群或MultiGPU作为对照组,以测试自己开发的软件的性能),而只购买更具成本效益且更经济的AMD和Intel显卡和核心显示器。因为我的程序可以在OpenCL Run上运行,所以速度更快。如果您想参与深度学习并使用各种公共框架,那么截至目前(2017年初),您已被NVIDIA绑架,您只能从那些矮个子中选择将军。在他们的产品中。

4,在当前时间节点(2017年初),我建议使用Intel i7 7700K + GTX1080。因为GTX1080Ti刚问世,所以价格降低了,性价比明显更好。 7700K是当前CPU单核性能的冠军。一些QQ群的朋友在eBay上以不到3000元的价格购买了二手GTX 1080,性价比无与伦比。
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按现有利率算放银行一年死期也就200块钱吧
中国就打他右边脸
我就为了这一堆升级的