湖北
最近两年人工智能浪潮席卷全球，其商业前景不可限量，因此，各大科技巨头纷纷上马加入人工智能项目研发，其中还包括很多个人人工智能学习开发爱好者。
但是客观来说，学习人工智能开发的门槛和难度要高很多，首先需要学习者个人具备很高的专业知识，包括数理分析、编程开发知识（Python）和各种算法等等，这些都是基本功，都要烂熟于胸。
另外，搞人工智能开发对硬件（尤其是显卡）的要求也特别高，人工智能项目都是建立在大模型基础之上的，而训练大模型需要极高的算力支持。
其中最顶级的算力卡是英伟达的A100，售价高达20多万人民币以上，还受限、不容易买到。即使是消费级的GeForce RTX 4090，其官方建议零售价为1599美元，约为1.5万元人民币，目前因为特殊原因，也已经涨到2万人民币以上了。
所以，以上这些显卡都不是普通人工智能学习开发者所能承受的。那么对于个人和小型工作室来说，学习、从事人工智能开发，性价比最高的显卡是哪一款呢？
有些朋友可能会猜是GeForce RTX 3090或者GeForce RTX 4070 SUPER等型号，但答案都不是，在真正的“性价比一哥”之前，这些都是弟弟。真正的“性价比一哥”是一款老将的魔改版，那就是GeForce RTX 2080 Ti 22GB，是的，你没有看错。
资深数码硬件爱好者朋友都知道，英伟达发布的标准版GeForce RTX 2080 Ti的显存容量是11GB，这是因为它的位宽是352bit，正好可以容纳11颗显存。
官方为其设计搭载的是11颗容量为1GB的显存，只要把这些显存去掉，更换成11颗容量为2GB的显存，再对其它元器件做适当的调整，刷入相应的显卡BIOS固件，至此，一块魔改版的GeForce RTX 2080 Ti 22GB显卡就诞生了，它就是这么来的。
有些小白朋友可能会好奇、质疑：为什么一定要采用GeForce RTX 2080 Ti？为什么一定要魔改加大显存呢？
因为做人工智能项目开发非常耗显存，普通中端显卡所搭配8GB、12GB甚至16GB显存，根本不够塞牙缝，而且价格还很贵。
有些朋友可能会说，既然如此，那为什么不选择GeForce RTX 3090？这款显卡搭载24GB显存，比GeForce RTX 2080 Ti 22GB更大。
事实确实如此，如果用来做人工智能项目，GeForce RTX 3090的确比GeForce RTX 2080 Ti 22GB强大不少，但是它的短板在价格，实际市场价格比GeForce RTX 2080 Ti 22GB贵很多，性价比不高。
另外，除了显存容量大之外，GeForce RTX 2080 Ti自身的性能也不差，即使是原版，其性能也可以从GeForce RTX 3060一直打到GeForce RTX 4060 Ti 16GB（参阅上图），实力依然不容小觑。
那么，目前GeForce RTX 2080 Ti 22GB的实际市场价格大概是多少呢？答案是500美元左右（下图），和最新的GeForce RTX 4060 Ti 16GB的官方建议零售价相当。
综上所述，对于小型工作室和个人人工智能学习开发者来说，GeForce RTX 2080 Ti 22GB是最香的选择，——没有之一。
正是因为这个原因，老将GeForce RTX 2080 Ti这两年再次爆红，成为“风口上的猪”，非常抢手，对GeForce RTX 2080 Ti进行魔改加显存的生意也非常火爆。
最后要补充强调一点：本文的目的是分享最新的科技动态，并非是为GeForce RTX 2080 Ti 22GB打广告，该显卡仅适用于具有相关经验的专业人士。
对于广大普通用户和游戏玩家来说，无论是原版还是魔改版，均不建议入手，还是入手有官方质保的新款显卡更稳，万一翻车，损失非常大。
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