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Bookmark or Share- GPU3090、T4、Tesla P100、TPU v3-8之间是几倍的算力关系?gpu3090、t4、tesla p100这 3个型号的gpu属于nvidia3种不同架构的产品，算力关系可以通过具体的数据类型算力来对应,以下是3个型号gpu不同精度数据类型条件下的最高理论算力值,自己可以依据数值大致做个比较.
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- 如何评价英伟达发布的 Tesla V100 计算卡？ - 知乎世界上最先进的数据中心gpu（2017年） 1. nvidia tesla v100 gpu架构介绍. 自从10年前引入创新的cuda gpu计算平台以来，每一代新的nvidia gpu都带来了更高的应用性能、更好的能源效率、新增了重要的计算特性，并简化了gpu编程。
- 深度解读新一轮对华特供芯片H20、L20、L2的定位 - 知乎而咱们国产的推理卡，基本就是对标 t4，对于用户来说由于很多场景可能已经适应 t4 的算力，再加上性价比、国产化替代的考虑，使用国产卡平替 t4 可能会是个不错的选择。而 l20、l2 的推出，又给 t4 的 "国产化替代" 带来了一些不确定性。
- 跑pytorch时， 使用NVIDIA TESLA T4 与 千元级显卡到底有多大差距？ - 知乎T4理论性能其实蛮强的，不过FP32只有8T，相比1660的5T高不了多少，主要是有TensorCore Fp16强很多，你用Colab？ 那个大概是CPU瓶颈了，Colab的CPU资源不够，预处理会慢一些，同时数据搬运也占时间，建议profiling下，或者改dali试试。
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