大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux与深度学习技术的问题，于是小编就整理了2个相关介绍linux与深度学习技术的解答，让我们一起看看吧。
linux要什么显卡才能流畅？
Linux系统在运行流畅的前提下，对显卡的要求与具体使用场景相关。以下是一些常见的情况和建议：
1. 桌面环境：大多数主流显卡都能在Linux桌面环境下提供良好的性能和流畅度。例如，NVIDIA的GeForce系列和AMD的Radeon系列都是常见的选择，并且都有对应的Linux驱动程序。
2. 游戏和图形渲染：如果您想在Linux上进行高性能的游戏或图形渲染任务，建议选择性能较强的显卡。NVIDIA的GeForce GTX系列和AMD的Radeon RX系列都提供了强大的图形处理性能，并且有较好的Linux驱动支持。
3. 机器学习和深度学习：如果您在Linux上进行机器学习和深度学习任务，通常需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡，以便充分利用GPU加速。NVIDIA的GeForce RTX系列和Tesla系列都是常见的选择。
需要注意的是，为了确保在Linux上获得最佳性能，您需要安装相应的显卡驱动程序。大多数显卡制造商都提供针对Linux的官方驱动程序，您可以从官方网站或Linux发行版的软件仓库中获取并安装。
另外，如果您***使用多显示器或者进行特定的专业工作（例如***编辑、CAD设计等），可能需要考虑显存容量和支持的接口类型（如HDMI、DisplayPort）等因素。
总的来说，选择适合您需求的显卡，配合合适的驱动程序，可以在Linux系统上获得流畅的使用体验。
英伟达禁止使用GeForce显卡做深度学习，强推贵10倍的Tesla，GeForce和Tesla的差距有那么大吗？
差距大不大没有关系，也不重要。
关键是人家掌握了供应链中的话语权！
用深度学习的方法去实现人工智能的三大条件：数据，算法，计算能力。
其中，拥有海量数据的公司有很多，BAT、四大银行、三大通讯运营商……只不过是像BAT的互联网公司天然就懂得如何去利用它们手上的数据，而这些传统的银行与通讯运营商由于天生的基因使得它们自己并不能使这些数据产生较大价值，当然，这也就给了许多做这方面服务的中小公司许多机会。
而算法，虽然说只要几个程序员就能写出来，但强弱好坏的区别就大了，这也是一个做人工智能领域的公司的机密，肯定不会泄露出去啊，当然也就不可能会成为供应链上的东西。
最后，就是计算能力了，用于深度学习的计算要求是大量的可重复性的运算能力。众所周知，各种芯片里面，CPU擅长的是逻辑运算、APU的运算能力较弱、只有主要用于处理图形的GPU是擅长可重复性的大量的运算的。因此，毫无疑问，GPU领域里的霸主英伟达掌握了这一人工智能生产链里的必备的生产要素，就掌握的强大的话语权。
由于GPU天生就是最适合拿去作为人工智能的计算要求的，因此这一领悟的霸主英伟达自然地就被推上了人工智能这一次的计算浪潮之巅，成为一代巨头。
在技术浪潮的推动之下，总会有一些公司会被推到浪潮之巅的，直到下一次浪潮的来临。而这种浪潮，是任何人为的因素都很难去改变的。我们每个人都生活在一个具体的时代之中，作为在大时代背景中一个渺小的个体，我们要看准时机，把握机遇，迎上潮头，涌上浪巅……倘若我们有幸能够在自己的一生中赶上这样的一次浪潮，并被推上浪潮之巅，此生足矣！
到此，以上就是小编对于linux与深度学习技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux与深度学习技术的2点解答对大家有用。