微软amddeepseek（微软必应）

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• 1、AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...

AMD也生产显卡,但为什么在AI领域与英伟达存在这么大的差距?它还有机会...

深度学习显卡用英伟达比较好。NVIDIA使用的人较多，所以网上的资源也比较多，容易学习和构建。而AMD的显卡，由于很迟才推出它的编程架构，用的人比较少，所以网上的资料较少，所以很难去学习。NVIDIA 在深度学习训练方面的领先地位在MLPerf 0.6中得到了证明，这是AI训练的第一项行业级基准测试。

应用场景：国产GPU 70%销量依赖政府信创采购，在消费级游戏显卡市场占比不足1%。虽寒武纪MLU370在政务AI推理场景实现替代，但通用计算领域仍被英伟达垄断。不过，国产显卡也在努力突围，如采用RISC - V架构、Chiplet技术，且有政策支持。

其GeForce系列显卡在游戏玩家和多媒体用户中享有极高的声誉，占据了相当大的市场份额。数据中心GPU市场：随着云计算、大数据和人工智能的快速发展，数据中心对GPU的需求急剧增加。英伟达凭借其Tesla和DGX系列GPU，在这一领域建立了强大的市场地位，为数据中心提供高性能计算和加速能力。

在探讨2024年游戏GPU的选择时，AMD与英伟达两大品牌各自展现出独特的魅力与优势。如果你正在寻找最好的显卡，那么可以在AMD和英伟达之间二选一。AMD曾经是注重价格的选择，但最近的升级已经缩小了与英伟达的部分性能差距。不过两家公司在功能和兼容性方面走的是不同的道路。

英伟达在GPU领域扮演关键角色，自1993年成立以来，推出GeForce 256，引领GPU技术发展。CUDA平台的推出，让开发者能够使用类似C语言的方式编写程序，使GPU处理计算密集型任务成为可能。GPU的微架构迭代与芯片制程升级是性能提升的关键，英伟达在这一领域不断创新。