RTX1080Ti算力在深度学习中的应用

RTX 1080 Ti的算力在深度学习中主要用于中等规模模型的训练与推理，具体应用包括：

• 图像识别：可处理CIFAR-10、ImageNet等中等规模数据集的分类任务。
• 自然语言处理：支持LSTM、Transformer等模型的微调，适合文本分类、情感分析等场景。
• 轻量级生成模型：可用于Stable Diffusion等基础模型的推理，或配合PyTorch实现简单GAN模型训练。

硬件适配建议：需搭配支持CUDA的CPU（如Intel i7-8代以上）、16GB以上内存及SSD存储，以充分发挥算力。
性能局限：因显存限制（11GB），无法支持超大规模模型（如BERT-Large），且相比RTX 30/40系显卡，训练效率较低。