2022年显卡算力表(显卡算力表2021 10月)

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2022 1060显卡一天能挖多少eth


                
一天挖eth0.07
1060大概就是挖以太坊一天0.07,功率1200W+,算力125~135MH/S。

电脑显卡排行榜最新2022


                

电脑显卡排行榜最新2022如下:


1、铭影GTX750ti 2G系列显卡


常年被称为神卡,平民中的战斗机,超白菜的价格,换来相对超高的性价比。在运行英雄联盟,守望先锋这些游戏,都能够完美流畅运行,排除散热或者其他硬性问题,都完全不会掉帧,甚至守望先锋还能去追求高一点的画质。


2、华硕GTX1050TI显卡(地狱犬)



双球轴承风扇减少了旋转摩擦,延长了2倍的使用寿命和冷却效率。轻松即插即用游戏,无需额外电源。仅工业自动极限技术与超级合金Power II提供优质的质量和最好的可靠性。GPU Tweak II与XSplit Gamecaster提供直观的性能调整和实时流。


3、索泰RTX3060Ti X-GAMING



设有3个风扇,提升散热覆盖面积,更快的带走热,让显卡运行更稳定。运行时,声还非常轻,使你更好的专注游戏。


4、蓝宝石RX590GME 8G白金版



黑金电容输出稳定,风扇急速拆设计,减少损坏率。添加游戏智能显示功能,体验游戏时画面不撕裂不卡顿,提升整体使用感。高导热性散热片制作,热量传导快。


5、微星GTX1660Ti装甲师



纯铜热管加上散热鳍片,至简不凡,万图之师。MSI ARMOR装甲师具有浓厚的电竞风格!灵感取自 新一代的铠甲元素,优雅黑白设计,经典与 电竞的结合,适合追求与众不同 的游戏、改装玩家。


2022显卡排行天梯图


                

2022显卡排行天梯图如下:


1、NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti 24GB。


2、NVIDIA GeForce RTX 3090 24GB。


3、NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti 12GB。


4、AMD Radeon RX 6900XT 16GB。


5、NVIDIA GeForce RTX 3080 12GB。


6、AMD Radeon RX 6800XT 16GB。


7、NVIDIA GeForce RTX 3080 10GB。


8、AMD Radeon RX 6800 16GB。


9、NVIDIA TITAN RTX 24GB。


10、NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti 8GB。


11、NVIDIA Quadro RTX 8000 48GB。


12、NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti 11GB。


13、NVIDIA GeForce RTX 3070 8GB。


14、NVIDIA TITAN V 12GB。


15、AMD Radeon RX 6700XT 12GB。


16、NVIDIA TITAN Xp COLLECTORS EDITION 12GB。


17、NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti 8GB。


18、NVIDIA GeForce RTX 2080 Super 8GB。


19、NVIDIA TITAN Xp 12GB。


20、NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 11GB。


显卡排行榜天梯图2022


                

显卡排行榜天梯图2022如下:


1、第一阶梯


N卡:GT1030。


A卡:RX550。


2、第二阶梯


N卡:GTX1050Ti、GTX1650、GTX1650Super市场货源稀少、GTX1660、GTX1660Super、GTX1660Ti、RTX3050注目前如果想要选择GTX1660Ti或者GTX1660S,建议考虑RTX3050,其性能相当于GTX1660Super,添加了DLSS和光追功能。


3、第三阶梯


N卡:RTX2060、RTX3060、RTX3060Ti、RTX3070、RTX3070Ti。


A卡:RX6600、RX6700XT、RX6800。


4、第四阶梯


N卡:RTX3080、RTX3080Ti、RTX3090。


A卡:RX6800XT、RX6900XT。


2022-01-21 查看显卡算力


                
笔者GeForce RT 710显卡,装的是792版本驱动,查看GPU信息,提示支持到CUDA11.4,遂装了11.4版本的CUDA,
  
首先验证CUDA环境是安装成功的
  
但是在安装paddle后,执行paddle验证函数时,提示错误
  
查资料说是显卡算力不足。
  
在NVIDIA网站查看显卡对应的算力表:  
  
也可以在执行Python脚本获取显卡算力信息

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