算法愿景：用于深度学习的ubuntu笔记本外置显卡

这就是我的演奏方式。我玩了一年多了，Skull Canyon + 1070 + Windows＆Ubuntu 16.04/18.04，玩游戏对高吞吐量的游戏有影响，例如吃饭。高温时，GPU和CPU之间的数据交换将大大延迟，并且将冻结。玩（古墓丽影/暗影崛起）游戏是合适的。您所说的关于深度学习的内容是，我早上离开家，让计算机运行，而当我晚上回来时，模型几乎可以接受训练了，但是有时计算机是黑色的。您知道训练模型吃了视频存储器吗？实际上，这仍然是正常的训练。只是强制关机不耐烦，我的模型每10分钟保存一次，因此影响并不大，您不必担心驱动程序问题，它不是Thunderbolt 3接口的PCI-E，可以认为与台式机相同（区别在于台式机是PCI-E 16X，我的是4X：EXP-GDC M2 X4版本，这是他家中最快的版本。）没问题，无需转换雷电III的损失。因此，总而言之，可以忽略性能损失，并显着减少带宽。

这个答案可能对您来说有点晚了。我最近正在测试RTX2080显卡的外部情况。在Windows下这不是理想的选择。尽管驱动程序和GPU-Z均正常显示，但一旦进入游戏，它就会重新启动。当屏幕为蓝色时，感觉就像一旦负载过大就重新启动（在这种情况下，非常稳定的GTX1070几乎没有重新启动）。这可能是由于CPU的高温引起的，也可能是由于相对较新的图形卡引起的。 （我觉得图形卡的可能性更大，因为该NUC的CPU在Windows下始终很热，而在macOS下却比较凉。是的，我已在该主机上安装了三个系统）。我改用400W电源（以前是Dell 220W），因此可以消除电源不足的问题。为此，我重新安装了系统，它是Oct2018的最新版本（写于2018/12/22）。

如果要从笔记本计算机的外部图形卡中学习，请购买Dell笔记本计算机。 Ubuntu附带了雷电三驱，可方便地连接到扩展坞。

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