RX580跑AI能用于深度学习吗

RX580显卡可以用于深度学习，但需要注意一些关键点。以下是详细信息：

性能与兼容性

• 性能：RX580属于AMD的GCN4.0架构，虽然其性能相比英伟达的GPU有一定差距，但在某些情况下仍然可以用于深度学习任务。特别是满血版的RX580，在150-185W的功耗下可以勉强战平GTX 1066。
• 兼容性：AMD正在开发ROCm平台，旨在创建一个能够与Nvidia的CUDA和AMD GPU进行数据交互的通用GPU计算开源环境。通过ROCm平台，可以在AMD显卡上运行深度学习框架，如TensorFlow和Keras。

使用限制

• 能效：AMD的GCN架构在能效方面相比英伟达的GPU有较大差距，这可能会影响到深度学习任务的效率和性能。
• 驱动优化：虽然AMD的GPU驱动已经得到了较好的优化，但在某些情况下，仍然可能不如英伟达的CUDA驱动那么成熟和稳定。

综上所述，RX580可以用于深度学习，但如果是进行大规模的深度学习任务，可能会遇到性能和能效方面的挑战。在选择使用RX580进行深度学习时，建议根据具体需求和预算进行权衡。