显卡与AI性能的要求

显卡的主要芯片就是GPU，GPU与CPU芯片的区别就是在于，CPU使用排队运算形式进行，为了让CPU并行能力得到增强，我们买的CPU一般为多核CPU，也就是几个CPU粘在一起的芯片，但一般8核。16核已经到家了，

所以就算是CPU全部核心一起运转，并发能力x核心数。

而GPU的出现，就是为了解决对大型图形计算，3D计算的计算性能问题，它采用了并行计算的形式。

目前AI应用的计算量都十分庞大，对计算机计算性能的要求也变得更高。

今天，我们以T9数字人作为基础，简介需要什么样的显卡，更适合运行本地AI应用。

提到显卡，就必须提到目前的GPU巨头英伟达了，

他基本已经垄断了GPU芯片业务，基本上无论买什么品牌的显卡基本都是用他家的GPU。

目前GPU分成了很多系列，

我们平时能接触发到的有2种，一种RTX30XX RTX40XX，这些都是消费级显卡，用于电脑打游戏和跑小型的AI应用，基本上够了。

还有一种，是给超算机房用的，放在服务器上的显卡A100 A800 H100等，价格都很高。一般是企业采购，自建应用机房或研发中心。

GPU的计算能力，通过名字编号就能够看的出来，越大计算速度越快。

除了型号外，我们还要看GPU的显存，

显存的大小影响我们一次性可以放入显卡种多少组数据同时运算，

T9数字人，使用AI技术驱动视频动画，特别是直播类的业务，要求实时性很高。

按照我们的计算RTX 3060 8G显存是开启直播功能的最低显卡要求，

低于这个配置，无法生成1080P 25帧的最低计算速度要求，就会出现严重的视频卡顿情况。

如何看你的显卡型号与显存大小呢？

显存是显卡的专用内存，ctrl+shift+esc打开任务管理器看，专用GPU内存就是显存，其他的内存都是共享的，并不是真正的显存。