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有钱啥也不用说，买张最贵的就是了。对囊中羞涩的我还说，我该买张什么样的显卡呢？
我的旧显卡RTX1060 6G，满负荷消耗功率110多瓦，几乎达到设计最大TDP，周日时拿了朋友的RTX3060Ti 8G，发现是锁算力的，GPU使用率100%时，消耗功率也才 33% TDP，只有 65瓦，远没达到最大200瓦的设计TDP值（后来发现这个结论是错误的，可能与Pytorch2.5.0+cu124有关，消耗功率去到了158瓦），速度比RTX1060快了3倍左右。
看了文章《2024年 AI大模型显卡推荐 我该买一张什么卡》后，本来考虑买张RTX2080TI 22G魔改版或Tesla P40的，看了文章《NVIDIA Tesla GPU系列P40参数性能——不支持半精度(FP16)模型训练》发现 P40也不是那么合适，再看了视频《【捡显卡】二手城淘到2080Ti猛禽，六年前的旗舰还能有4070的几成功力？2080Ti猛禽清理、介绍、对比4070性能测试》也在犹豫要不要买RTX2080Ti 22G魔改版，还是买张原11G版？
从文章《2024年 AI大模型显卡推荐 我该买一张什么卡》中引用的《The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis》、《https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/stable-diffusion-benchmarks》先看看不同显卡的性能图：
（下面这张是根据柱形图片像素宽度标注的数值 ）
参考上面文章数据，nVidia官方显卡数据，汇总了几张市面上有卖自己也勉强能买得起的显卡做了张表，比较下：
贴张chiphell上1080ti参数图（华硕Rog猛禽Gtx 1080ti200W到300W）
发现RTX2080Ti除了功耗大，只能买二手外，性能还是很强劲的，强大的性能伴随着高功耗好像又是必然的，剩下的缺点就是二手的东西，是否可靠的、以及居高的价钱是否能接受了。
AI能力主要是看Tensor Core能力，可惜nVidia直到40系列才标出Tensor Core指标数值，我们发现同为40系列的4060Ti与4070Ti，因为Tensor Core指标相差巨大，实测的AI能力也相差巨大，与Tensor Core指标成正比（见下图）。
除了显卡的算力，还需要考虑显存大小，然后就发现，黄老板对普通大众太不友好了，大显存的，都只能是高高在上的高端卡。
**研究到最后发现：**既然现在有朋友的RTX3060TI先用着，如果不买大内存22G的魔改版的话，实在没有要换显卡的冲动了（谁叫我穷呢），几时朋友要拿回再考虑了_
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忍不住冲动，还是买了张华硕猛禽2080ti魔改22G，性能比3060ti还是要强不少。
下载甜甜圈（furmark）测试软件ZIP版本（解压即用无需安装），测试：
用训练模型几乎占满显存测试了20多小时，一切正常，暂时来说，魔改的显存没什么问题：
另外还发现，内存也有影响，原来32G内存， 在 “Load Diffusion Model” 加载是会奔溃（没有错误信息的中断），内存增加到64G后，终于能跑通。加载期间，内存占用达到了50G多。
模型加载完后，内存占用就没那么高了：
最后要注意的就是：2080ti不支持BF16，而有些AI应用可能会使用到BF16，所以还是要慎重考虑。
在我的文章（解决2080Ti使用节点ComfyUI-PuLID-Flux-Enhanced中遇到的问题）中，解决了上面节点类似的问题。
下面资料来自deep seek
bf16、fp16、fp32的差别与影响，以及对算力的要求差别
以下是BF16、FP16、FP32的详细对比，包括存储格式、数值范围、精度、计算效率以及对算力需求的影响：
1. 存储格式与数值特性
格式
位数
符号位 (S)
指数位 (E)
尾数位 (M)
数值范围 (approx)
最小精度 (2^-(M+1))
FP32
32
1
8
23
±1.2×103 ~ ±3.4×103
~1.2×10
FP16
16
1
5
10
±6.1×10 ~ ±6.6×10
~4.9×10
BF16
16
1
8
7
±1.2×103 ~ ±3.4×103
~7.8×103
关键区别
指数位：
BF16（8位）与FP32（8位）指数范围相同，能表示极大/极小值，适合深度学习（避免梯度下溢）。
FP16（5位）范围窄，容易溢出（如梯度爆炸）或下溢（如小梯度归零）。
尾数位：
FP32（23位）精度最高，适合科学计算。
FP16（10位）精度适中，但范围受限。
BF16（7位）精度最低，但指数范围广，更适合深度学习中的中间计算。
2. 对深度学习的影响
(1) 训练稳定性
格式
优势
风险
适用场景
FP32
高精度，数值稳定
计算慢，内存占用高
科学计算、高精度需求
FP16
速度快，显存节省
易溢出/下溢（需梯度缩放）
推理、混合精度训练
BF16
数值范围广，训练更稳定
精度较低（可能影响收敛）
大模型训练（如LLM）
FP16 的缺陷：
- 梯度值可能超出表示范围（如 <6e-5 或 >6e4），需配合Loss Scaling（如NVIDIA的AMP）。
BF16 的优势：
- 指数范围与FP32一致，避免溢出问题，适合大模型训练（如GPT、BERT）。
(2) 推理效率
FP16/BF16的吞吐量通常比FP32高2-8倍（依赖硬件支持）。
FP16在NVIDIA GPU（Tensor Core）上优化更好，但BF16在新型硬件（如TPUv4、Intel Sapphire Rapids）中更高效。
3. 算力需求对比
(1) 计算吞吐量（FLOPS）
格式
理论计算速度（示例：NVIDIA A100）
内存占用
带宽需求
FP32
~19.5 TFLOPS
4字节/数
高
FP16
~312 TFLOPS（Tensor Core加速）
2字节/数
中
BF16
~312 TFLOPS（同FP16）
2字节/数
中
FP16/BF16的算力需求约为FP32的1/2~1/4（因内存带宽减半，计算单元利用率更高）。
实际训练速度（混合精度）：
FP16/BF16 + FP32主权重：比纯FP32快2-5倍。
纯BF16训练（如Google TPU）：接近FP16速度，但更稳定。
(2) 硬件支持
NVIDIA GPU（Ampere+）：
FP16/BF16均支持Tensor Core加速。
BF16在A100/H100中优化更好（如Transformer引擎）。
TPU/其他硬件：
Google TPUv4 优先优化BF16。
Intel/AMD CPU 新增BF16指令（AMX、AVX-512_BF16）。
4. 如何选择？
场景
推荐格式
理由
大模型训练
BF16 + FP32主权重
数值范围广，避免溢出，适合LLM（如GPT-4、PaLM）。
小模型训练
FP16 + Loss Scaling
硬件优化更好（NVIDIA），需梯度缩放。
高精度计算
FP32
科学计算、金融模拟等需要高精度的场景。
边缘推理
FP16/INT8（量化）
低延迟、低功耗，适合移动端/嵌入式设备。
5. 总结
维度
FP32
FP16
BF16
精度
高（23位尾数）
中（10位尾数）
低（7位尾数）
数值范围
广
窄（易溢出）
广（同FP32）
算力需求
高（基准）
低（2-8倍加速）
低（2-8倍加速）
适用场景
科学计算
推理/小模型训练
大模型训练
建议：
训练：优先尝试BF16（尤其大模型），次选FP16+AMP。
推理：FP16（NVIDIA）或BF16（TPU/Intel）。
兼容性：旧硬件可能仅支持FP16，需检查文档（如CUDA Compute Capability）。
但貌似使用fp32代替bf16就可以了，而且同样的参数跑视频，速度比4060ti16g还要快（4990秒，还是跑的20步，而我是4477秒25步），看来也还没算买错。（2025.4.19测试数据）
