隨著新一代RTX 30系列GPU的火爆開售，近期很多人都在問什麼樣的CPU才能帶的動RTX 3080甚至RTX 3090。那麼這個帶的動到底是什麼意思呢？一般認為帶得動就是不會給GPU製造瓶頸。接下來我們通過一系列評測看下比較適配的算力定製方案。

最新GPU深度學習效能排行

下圖展示了當前熱門的Nvidia GPU在深度學習方面的效能表現（以RTX 2080Ti為對比基準）。從圖中可以看出，A100（40GB）在深度學習方面表現最為強勁，是RTX 2080 Ti 兩倍還多；新出的RTX 3090（24GB）排第二，是RTX 2080 Ti 的1.5 倍左右。但比較良心的是，RTX 3090 的價格只漲了15%。

排在天梯圖頂端的GPU確實是香，其次是價效比選擇，建議依據各種任務的大致記憶體需求，結合上圖進行細分篩選：

• 使用預訓練 transformer 和從頭訓練小型 transformer：>= 11GB

• 訓練大型 transformer 或卷積網路：>= 24 GB

• 原型神經網路（transformer 或卷積網路）：>= 10 GB

• Kaggle 比賽：>= 8 GB

• 應用計算機視覺：>= 10GB

高頻CPU避免成為GPU瓶頸

CPU作為通用處理器需要計算電腦中的每一個細節，3D畫面配合輸出，單位運動軌跡計算，後臺程式保持執行，還有音訊、網路訊號不斷交換處理。

上圖為主流CPU搭配RTX 3080在1080P下的測試資料，很明顯，銳龍7 3800X或更低的CPU沒有發揮出RTX 3080顯示卡的真正實力，也就是成了這套系統在1080P解析度下的“瓶頸”。i9-9900K或銳龍7 3800XT及更高的CPU更適合RTX 3080組成系統。

再來看下3DMark理論效能測試，結合上圖篩選，在測試中我們選擇了Intel和AMD平臺的最強的處理器銳龍9 3900X和i9-10900K。

總結一下，主要用1080P～2K解析度的話，PCIe 3.0和4.0差別不大。4K起步的話，要想壓榨出RTX 30的每一分能力，就真的應該考慮PCIe 4.0，還可以搭配最能發揮RTX IO功能的PCIe 4.0 SSD。

同時電源功率要夠大，Nvidia官方給的資訊是RTX 3070配650W，RTX 3080/3090配750W即可，但實際850W以上也挺好的。

定製RTX 30系列工作站

高校科研使用者可領專屬補貼

Cloudhin®雲軒專注Deep learning和高效能運算伺服器定製，針對主要深度學習框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）進行了優化和設定，為計算系統提供強大的深度學習功能。

工作站CPU可選R7-3700X/R7-3800XT/R9-3900XT/R9-3950X等多執行緒處理器，7nm先進製程工藝，功耗更低，效能更強，頻率更高，同步多工更快速。支援更強PCIe 4.0介面，32GB/s頻寬，資料傳輸更迅猛，擴充套件能力更強。

PCIe 4.0兩倍於過去的CPU通訊頻寬，可以帶來更好的GPU計算能力，NVIDIA新一代RTX 30系列GPU，全系支援PCIe 4.0 ，助力開發者們構建並加速HPC、基因組學、計算金融、資料科學、人工智慧、影視後期等領域的應用。

專業勤修，銳意進取。雲軒技術工程師畢業於NVIDIA深度學習研究所，豐富經驗，值得信賴。更多定製方案請聯絡客服，我們將實時響應您的定製需求。

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