深度学习有必要买独立显卡吗

深度学习确实需要独立显卡。NVIDIA的RTX 3090拥有10496个CUDA核心，24GB显存，训练大型模型时速度提升5倍以上。AMD的RX 6900 XT也有80个计算单元，16GB显存，性价比不错。独立显卡的并行计算能力远超CPU，Tensor Core加速器能大幅提升矩阵运算效率。入门级如GTX 1660 Super有1408个CUDA核心，6GB显存，适合小型项目。专业卡如A100有6912个CUDA核心，40GB显存，适合企业级应用。

独立显卡带来的性能提升值得投资。显存大小直接影响模型训练规模，24GB显存可处理BERT-large等中型模型。散热设计让显卡长时间高负载运行稳定，双风扇系统比CPU集成显卡散热效率高3倍。功耗方面，独立显卡虽消耗200-300W，但计算效率提升使每瓦性能比提高2倍。接口丰富性也重要，PCIe 4.0 x16带宽比PCIe 3.0快一倍，数据传输更流畅。