Update 第十五章_异构运算、GPU及框架选型.md

ch15_GPU和框架选型/第十五章_异构运算、GPU及框架选型.md

@@ -76,32 +76,6 @@ GPU的性能主要由以下三个参数构成：
 
 * 在预算范围之内，尽可能买较新的GPU。
 * 整机配置需要考虑到GPU的功耗、散热和体积。
-一般来说，我会推荐GTX 1080 Ti，GTX 1080或GTX 1070.他们都是优秀的显卡，如果你有钱，应该购买GTX 1080 Ti。GTX 1070比普通的GTX Titan X（Maxwell）便宜一些。GTX 1080的性价比比GTX 1070低一些，但是自GTX 1080 Ti推出以来，价格大幅下滑，现在GTX 1080的性价比已经能够与GTX 1070比拟。所有这三款显卡应该比GTX 980 Ti要好，因为它们具有11GB和8GB（而不是6GB）的内存。
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-8GB的内存可能看起来有点小，但是对于许多任务来说这已经足够了。例如对于Kaggle比赛，大多数图像数据，deep style和自然语言理解任务，这些你可能会遇到几个问题。
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-对于入门级的人来或是偶尔想用GPU来参加类似Kaggle比赛的人，GTX 1060是一个不错的选择。我不推荐内存只有3GB的GTX 1060 variant产品，因为6G的内存就已经很有限了。但是，对于许多应用来说，6GB就足够了。GTX 1060比普通的Titan X慢，但与GTX 980具有可比的性价比。
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-就综合性价比而言，10系列设计得非常好。GTX 1050 Ti，GTX 1060，GTX 1070，GTX 1080和GTX 1080 Ti都非常出色。GTX 1060和GTX 1050 Ti适用于初学者，GTX 1070和GTX 1080是适合于初创公司，部分研究和工业部门，而性能突出的GTX 1080 Ti，对于以上应用都合适。
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-不推荐NVIDIA Titan Xp，因为它的性价比太昂贵了。可以用GTX 1080 Ti代替。然而，NVIDIA Titan Xp在计算机视觉研究领域中仍然有一定的使用，用于处理大数据集或视频数据。在这些领域中，按照每GB的内存数量计算，NVIDIA Titan Xp只比GTX 1080 Ti多1GB，但在这种情况下也具有一定的优势。不推荐NVIDIA Titan X（Pascal），因为NVIDIA Titan Xp速度更快，但价格几乎相同。但由于市场上这些GPU的稀缺性，如果你找不到NVIDIA Titan Xp，也可以购买Titan X（Pascal）。
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-如果你已经有了GTX Titan X（Maxwell）GPU，那么升级到NVIDIA Titan X（Pascal）或NVIDIA Titan Xp就没有必要了。
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-如果你缺钱，但是你需要12GB内存来开展你的研究，那么GTX Titan X（Maxwell）也是一个很好的选择。
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-对于大多数研究人员来说，GTX 1080 Ti已经完全够用了。大多数研究和大多数应用，GTX 1080 Ti的内存完全够用。
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-在NLP中，内存限制并不像计算机视觉领域那么严格，所以GTX 1070 / GTX 1080也是不错的选择。通常是，需要解决什么样的任务以及如何进行试验，决定了需要选择哪一款GPU，无论是GTX 1070还是GTX 1080。当你选择GPU时，应该按照类似的方式推理。考虑一下你在做什么任务，如何运行你的实验，然后尝试找到适合这些要求的GPU。
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-对于预算有限的人来说，选择条件则更加有限。亚马逊网络服务上的GPU相当昂贵和缓慢，如果只有少量的资金，也是一个不错的选择。我不推荐GTX 970，因为它很慢，即使在某些限制条件下也是相当昂贵的（在eBay上150美元），并且存在与卡启动相关的内存问题。相反，建议花更多一点的钱购买更快，有更大的内存，没有内存问题的GTX 1060。如果实在买不起GTX 1060，我建议选择配备4GB内存的GTX 1050 Ti。4GB内存可能有限，但至少可以开展进行你的研究，只是需要你对模型进行一些调整，也可以得到良好的性能。
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-GTX 1050 Ti一般来说也是一个不错的选择，如果你只是想尝试一下深度学习，而没有其他更多的需求。
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-结论
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-有了这篇文章中提供的所有信息，你应该能够考虑选择哪一种合适的GPU，综合考虑所需的内存大小，带宽（GB/s）大小和GPU的价格，这一思路在未来很久也适用。最后，如果有足够的资金，建议购买GTX 1080 Ti，GTX 1070或者GTX 1080。如果刚刚开始研究深度学习，或者资金有限，可以购买GTX 1060。如果资金实在有限，可以购买GTX 1050 ti；如果想要从事计算机视觉研究，可以购买Titan Xp。
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 ## 15.2 框架选型