⑴ 哪家服務商GPU更適合深度學習領域
現在基本上都會選擇雲服務讓電腦上雲，租用雲伺服器的方式來完成深度學習領域需要的高配電腦服務。
總體而言，NVIDIA目前最適合深度學習的GPU是RTX3080和RTX3090。RTX系列顯卡對於深度學習來說最大的優勢在於專為神經網路設計的運算單元——Tensor Core（張量核心），而RTX30系列性能的提升是上一代產品圖靈架構的2倍。
根據測評參數，NVIDIA旗艦顯卡RTX3080擁有8704個CUDA核心，272個TMU，88個ROP，以及68個SM。Tensor Core數量達到544個，RT Core為136個。
其中，被稱為GPU「猛獸」的RTX 3090 使用代號為 GA102 的核心，和前代泰坦一樣擁有 24G 顯存，但型號升級為 DDR6X（鎂光提供），顯存速度 19.5Gbps，384bit 位寬，擁有 10496 個等效 CUDA 核心，相比 GeForce RTX 2080 Ti，3090 的核心數量增加一倍不止。
不過，自2020年9月上市以來，RTX3080和RTX3090一直處於一卡難求的狀態，市場價更是漲了7倍，而供貨商甚至無法預測具體的供貨時間。
對於企業和實驗室的科研人員而言，要在預算范圍內購買最新的GPU，特別是RTX3080和RTX3090這類旗艦顯卡難以實現；進行整機配置時，需要考慮多個因素，比如電源、機箱體積，主板的PCle卡槽等，這時候，雲電腦在GPU算力上的選擇則更為靈活和方便。