以下是这些显卡与深度学习相关的关键参数对比：
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NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti
- 架构: Turing
- CUDA核心: 4352
- 显存: 11GB GDDR6
- 显存带宽: 616 GB/s
- Tensor核心: 544 (支持FP16/INT8/INT4)
- 深度学习性能: 14.2 TFLOPS (FP16)
- 特点: 支持实时光线追踪，适合中等规模深度学习
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NVIDIA GeForce GTX 1080
- 架构: Pascal
- CUDA核心: 2560
- 显存: 8GB GDDR5X
- 显存带宽: 320 GB/s
- 深度学习性能: 8.9 TFLOPS (FP16)
- 特点: 经典Pascal架构，适合入门级深度学习
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NVIDIA TITAN X (Pascal)
- 架构: Pascal
- CUDA核心: 3584
- 显存: 12GB GDDR5X
- 显存带宽: 480 GB/s
- 深度学习性能: 11 TFLOPS (FP16)
- 特点: 大显存适合大规模模型训练
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Tesla V100-PCIE-16GB
- 架构: Volta
- CUDA核心: 5120
- 显存: 16GB HBM2
- 显存带宽: 900 GB/s
- Tensor核心: 640 (支持FP16/FP32/INT8/INT4)
- 深度学习性能: 125 TFLOPS (Tensor Core FP16)
- 特点: 专业级深度学习卡，支持混合精度计算
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Tesla M40 24GB
- 架构: Maxwell
- CUDA核心: 3072
- 显存: 24GB GDDR5
- 显存带宽: 288 GB/s
- 深度学习性能: 7 TFLOPS (FP32)
- 特点: 大显存适合大规模推理任务
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NVIDIA TITAN V
- 架构: Volta
- CUDA核心: 5120
- 显存: 12GB HBM2
- 显存带宽: 653 GB/s
- Tensor核心: 640 (支持FP16/FP32/INT8/INT4)
- 深度学习性能: 110 TFLOPS (Tensor Core FP16)
- 特点: 消费级Volta架构，性能接近Tesla V100
总结对比：
- 性能最强: Tesla V100-PCIE-16GB
- 性价比最高: RTX 2080 Ti
- 大显存选择: Tesla M40 24GB
- 入门级选择: GTX 1080
- 专业级选择: Tesla V100 或 TITAN V
这些显卡都支持CUDA和cuDNN，可以用于深度学习训练和推理，但专业级显卡（Tesla系列）在稳定性和ECC内存支持上更有优势。