1、RTX系列显卡的深度学习有什么用？
深度学习（来自百科复制）：
深度学习（deep learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
简单来说，深度学习并不是一个游戏方面的功能，所以也不需要游戏去支持，这是利用显卡的超高计算能力来做相关的计算、分析和学习。
2、深度学习显卡怎么看CUDA compute capability
在Nvidia官网上看到Tesla K80 的compute capability是3.7。而低端的显卡GeForce GTX 1080 Ti的compute capability是6.1。请问这个compute capability是什么意思？是高好还是低好。主要用于提高神经网络的训练速度。
3、显卡和深度学习有什么联系
深度学习指的是基于深度神经网络的理论或者应用研究，通常研究场景在自然语言处理、图像、视屏等多媒体领域。
这就牵扯到了两个问题：
深度学习研究牵扯大量的矩阵运算。因为训练深度神经网络和使用深度神经网络预测、分类数据都是需要进行大量矩阵运算的，同时会伴有大量非矩阵、但是可以并行的计算；
当前自然语言、多媒体数据体量巨大，处理、计算这些大数据需要对深度学习模型进行大量的训练、预测。所以真正实际应用时需要的计算量是1中的大量计算乘上数据的数量（仅作不严谨的理解）。
普通的CPU很难胜任如此计算量巨大的任务，于是人们开始寻找合适的设备。在这个过程中逐渐开始使用GPU、DSP、FPGA以及ASic（包括TPU、寒武纪芯片等等）设备加速计算。这些设备的设计初衷就是着重于计算，而不是像CPU那样计算和控制通吃，因而更加专业，效率更高。其中显卡由于游戏领域的市场带动，其产品计算能力和价格之比比其他设备划算很多，可以以游戏玩家的预算快速搭建起计算能力很强的科研平台，因此成为了几年前深度学习复兴早起的研究首选（Hinton等人的AlexNET便是使用英伟达K10显卡）。之后大家一直参考沿用，各种基于CUDA的开源计算框架也方便了研究，逐渐成为了习惯。现在因为各种深度学习应用逐渐出现，也有越来越多的人开始研究怎么在手机、嵌入式设备上部署深度网络，所以对FPGA和ASIC的研究也开始多了。
4、为什么做GPU计算，深度学习用AMd显卡的很少，基本都nvidia
什么尼玛功耗，还稳定性，懂都不懂就来乱说，杀币一样。
为什么机器学习基本都用N卡，因为主流机器学习框架都是基于N卡CUDA的，对A卡基本不支持。今年google才推出适用于 ROCM GPU的Tensorflow，也是今年英伟达才开源CUDA
虽然有opencl可以用，但是opencl这玩意，现在基本上是处于还没大规模投入使用就面临淘汰的状态了，哦，苹果马上就要淘汰opencl了，它的亲儿子
所以要想在A卡上跑深度学习，估计还要等个1、2年，不会永远都是N卡一家独大的
