人工智能 - 对于深度学习，显卡的性能（算力）指标看哪个参数？
有一个网站 techpowerup 可以查看显卡的各种参数
https://www.techpowerup.com/gpu-specs/a100-sxm4-40-gb.c3506
但是有好多参数
对于深度学习的推理和训练，显卡的性能（算力）指标看哪个参数？
共有1个答案
主要看右下角那几个 FLOPS，拼的就是浮点数运算能力。
在此基础之上再拼显存。
至于 CS、L1 Cache 之类的指标，确实会有影响。但显卡作为一件商品，大多数情况下其他几项指标高、它们也会随着高，这是一揽子的事情，毕竟低端显卡堆个大 Cache 只能增加制造成本、但对商品价值却没有提升，制造商也不会干这种事情，所以一般不需要特别关注它们。
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格力的面试体验有点差，本来8月2日下午的面试，到第二天一直没人联系我，最后还是在招聘网站上找到了个电话询问。 面试内容是自我介绍+介绍项目 介绍一下SVM 有没有自己写过算法（面试官介绍主要工作是调参以及算法实现） 大概率凉，面试官认为我的背景主要是 用算法和现有工具分析数据 #格力#
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8.4 一面15min，围绕项目内容说了许多，面试官问有没有接触过芯片相关，回答有了解但不多，但是感觉跟他们真正想要推进的项目能力对应度不太够。 晚上收到对面试进行测评，不知道是不是没戏了
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第一次面试，应该凉了，本来自我介绍还好好准备了，但说起来还是有些啰嗦，建议还是精简一些。 问题也是跟项目有关的，YOLOv5和v2,v3的区别。 单片机如何判断cpu大端小端模式。
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看到洋垃圾基本都是 intel 的志强处理器，那么英伟达的显卡有洋垃圾吗？超级无敌便宜，但是性能又够用，比如买一堆老旧破烂廉价的显卡跑LLM
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Kubernetes 在人工智能领域的应用。 TBD kubeflow - Kubernetes 机器学习工具箱
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主要内容：爬山算法的特点,爬山的国家空间图,状态的不同区域,爬山类型算法：,爬山算法存在的问题爬山(Hill Climbing)算法是一种局部搜索算法，它在增加高度/值的方向上连续移动，以找到山峰或最佳解决问题的方法。它在达到峰值时终止，其中没有邻居具有更高的值。 爬山算法是一种用于优化数学问题的技术。其中一个广泛讨论的爬山算法的例子是旅行商问题，其中我们需要最小化推销员的行进距离。 它也称为贪婪的本地搜索，因为它只关注其良好的直接邻居状态而不是超越它。爬山算法的节点有两个组成部分，即状态