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jiangwangzhang
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迫于显卡升级,出 TITAN X 显卡

  •  
  •   jiangwangzhang · 2020-12-18 14:40:46 +08:00 via iPhone · 828 次点击
    这是一个创建于 1227 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    价格 1850 元,v 友-50,不还价。

    新旧程度:九成新,平时就自己训练和游戏用

    链接:0.0€IrKicq560Q3€回👉闲鱼或手机淘 tao 宝👈或點几 url 链 https://m.tb.cn/h.4T109gr 至 liulanqi [我在闲鱼发布了 [英伟达 GTXTITANX-12G 显卡,自用深度学习,升级计划] ]

    参数:
    GTX TITAN X 引擎规格:
    3072CUDA 处理器核心
    1000 基础频率 (MHz)
    1075 提升频率 (MHz)
    192 纹理填充速率 (GigaTexels/sec)
    GTX TITAN X 显存规格:
    7.0 Gbps 显存频率
    12 GB 标准显存组态
    GDDR5 显存接口
    384-bit 显存位宽
    336.5 显存带宽 (GB/sec)
    GTX TITAN X Technology Support:
    支持 (4-way)NVIDIA SLI® Ready
    支持 NVIDIA G-Sync™-Ready
    支持 NVIDIA GameStream™-Ready
    支持 GeForce ShadowPlay™
    2.0NVIDIA GPU Boost™
    支持动态超级分辨率
    支持 MFAA
    支持 NVIDIA GameWorks™
    12 API with Feature Level 12.1Microsoft DirectX
    4.5OpenGL
    支持 CUDA
    PCI Express 3.0 汇流排支持
    Windows 8 & 8.1, Windows 7, Windows Vista, Linux, FreeBSD x86OS Certification
    支持的显示器:
    5120x3200 更大数字分辨率*
    2048x1536 更大 VGA 分辨率
    Dual Link DVI-I, HDMI, 3x DisplayPort 1.2 标准显示器接口
    4 台显示器多显示器
    支持 HDCP
    内部 HDMI 音频输入
    GTX TITAN X 显卡尺寸:
    4.376 英寸高度
    10.5 英寸长度
    双槽宽度
    散热以及电源规格参数:
    91 CGPU 更高温度 (摄氏度)
    250 W 显卡功率 (瓦特)
    600 W 建议系统电源更低功率 (瓦特)
    6-pin 8-pin 辅助电源连接器
    7 条回复    2020-12-18 17:59:39 +08:00
    Jeason
        1
    Jeason  
       2020-12-18 15:16:47 +08:00
    真羡慕显卡自由的大佬。
    HolmesYe123
        2
    HolmesYe123  
       2020-12-18 16:30:12 +08:00
    羡慕,想要,但价格能不能低一点
    baleeny
        3
    baleeny  
       2020-12-18 16:34:36 +08:00 via Android
    价不错,我要是有钱立马入了
    lexs007
        4
    lexs007  
       2020-12-18 16:39:05 +08:00
    这和 1080 比咋样?
    JerningChan
        5
    JerningChan  
       2020-12-18 16:42:30 +08:00
    dalao,是做深度学习的?
    costan
        6
    costan  
       2020-12-18 16:57:34 +08:00 via iPhone
    @lexs007 不如 1080 玩游戏和 1070 差不多吧 能耗高 这个是专业卡… 深度计算用
    jiangwangzhang
        7
    jiangwangzhang  
    OP
       2020-12-18 17:59:39 +08:00 via iPhone
    @JerningChan 嗯,这个内存大,当时的最适合做机器学习的显卡了。
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