摘要：毫无疑问，相比正常显卡，某些显卡更适合捡漏使用，但更加考验垃圾佬们的动手能力，手搓实战能力了，很显然，并不是传统意义上的矿卡，而是某些机房淘汰下来的专业算力卡，比如下面这款性价比拉爆的专业算力卡，Tesla V100 SXM2 16G 显卡！
毫无疑问，相比正常显卡，某些显卡更适合捡漏使用，但更加考验垃圾佬们的动手能力，手搓实战能力了，很显然，并不是传统意义上的矿卡，而是某些机房淘汰下来的专业算力卡，比如下面这款性价比拉爆的专业算力卡，Tesla V100 SXM2 16G 显卡！
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Tesla V100 SXM2 16G 显卡是一款专业算力卡，有玩过这类算力卡应该都知晓，其没有输出显示接口，比如大名鼎鼎的P106显卡，需要魔改输出。本身这款显卡是IBM二手拆机的显卡，作为专业计算卡，它没有显示输出接口，不能直接用于日常的图形显示，但在AI服务器应用中，这并不影响它发挥实力。
性能方面，无需担心，这款发布于2017年的显卡，它是基于NVIDIA Volta架构，采用12nm工艺 ，拥有5120个CUDA核心，搭配16GB的HBM2显存，显存位宽达到了4096bit，数据处理能力强大。并且它还带有640个Tensor核心，能极大加快AI和机器学习的运算速度，在深度学习领域表现尤为出色。需要考虑就是入手用户个人的动手，手搓能力如何了，毕竟你得折腾。
相比市场上那些动辄上万的专业计算卡，595元的V100 SXM2加上几百块的转接卡，搞定好散热后，就能轻松跑深度学习模型，性价比直接拉满。理论上，这款显卡拿来做AI训练、数据分析，甚至是搞点小规模的语言模型，简直不要太香，毕竟全部搞好也就在千元价位左右。需要注意的是转接卡存在一定的兼容问题，入手的转接卡的兼容性得反复确认，别买回来发现主板不认卡，那就比较尴尬了。
与RTX 3080显卡相比，V100则在AI计算性能上更为出色，CUDA核心数量众多，Tensor核心更是其在深度学习任务中的利器。在功耗方面，sxm2 V100的典型功耗为250W，相比RTX 3080的320W更低，但它在游戏等方面不如RTX 3080，游戏方面的优化非常一般，虽可运行游戏，但性价比和体验远不及同代GeForce产品，
该劝还是要劝一下，该款显卡刚流出时大佬捡漏价才350元，到如今价位还是不到600元，价位虽然坚挺但也一直上不去，本身还是手搓的限制局限。虽然是服务器专用拆机显卡，但长时期使用，还是会有寿命问题存在，而且手搓配件的做工用料，连小作坊的水平估计都称不上，大大加大了使用的不稳定性。
如果你动手能力足够强，而且偏向AI应用需求，同时满足使用条件的话，再考虑是否入手吧！
一家之言，仅供参考！
来源：搞机子