#GPU|LLM|AIGC#集成显卡与独立显卡|显卡在深度学习中的选择与LLM GPU推荐
显存，也被称作帧缓存。独立显卡拥有独立显存，而集成显卡通常是没有的，需要占用部分主内存来达到缓存的目的是集成在主板上的，与主处理器共享系统内存。一般会在很多轻便薄型的笔记本与低端的台式电脑上得到广泛的应用性能较低，适合一般办公和基本图形任务。一块独立的图形处理器，有自己的显存，并且不与主处理器共享内存。独立显卡通常性能更强大，适合处理复杂的图形和游戏。在一些专业应用和高性能需求的场景中，独立显卡往
区别
核心区别：显存，也被称作帧缓存。独立显卡拥有独立显存，而集成显卡通常是没有的，需要占用部分主内存来达到缓存的目的
集成显卡：
是集成在主板上的，与主处理器共享系统内存。
一般会在很多轻便薄型的笔记本与低端的台式电脑上得到广泛的应用
性能较低，适合一般办公和基本图形任务。
独立显卡：
一块独立的图形处理器，有自己的显存，并且不与主处理器共享内存。
独立显卡通常性能更强大，适合处理复杂的图形和游戏。在一些专业应用和高性能需求的场景中，独立显卡往往能够提供更好的性能和图形处理能力。
深度学习任务用什么
深度学习：
在进行深度学习或其他大规模模型训练时，通常需要更强大的图形处理单元，如NVIDIA的CUDA-enabled GPU或AMD的类似设备。
LLM GPU推荐
推荐：
6BLLM使用：RTX 3090, RTX 4090, A10, A30
34BLLM使用：4 × RTX 4090, A800 (80 GB)
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