显卡8g显存够用吗

3060显卡8G显存和12G显存的主要区别在于显存容量。以下是两者的具体对比：

显存容量：

8G显存：对于大多数游戏和应用来说，8G显存通常已经足够。

然而，在游玩一些配置需求较高的游戏，或者在较高分辨率下进行游戏或图形设计时，8G显存可能会接近或达到饱和状态。

12G显存：相比8G显存，12G显存提供了更大的容量，能够更好地应对高配置需求的游戏、大型图形设计任务或多任务处理场景，减少了爆显存的风险。

性能表现：

在相同的显卡型号和核心配置下，显存容量的大小通常不会直接影响显卡的性能。

但是，在显存容量成为瓶颈的情况下，更大的显存容量可以提供更流畅的体验，避免性能下降或卡顿。

价格与性价比：

一般来说，相同型号的显卡，显存容量更大的版本价格会相对较高。

因此，在选择时需要根据自己的需求和预算进行权衡。

如果主要玩的是配置需求不高的游戏或进行日常办公，8G显存可能已经足够；而如果追求更高的游戏画质、分辨率或多任务处理能力，12G显存可能更具性价比。

综上所述，3060显卡8G显存和12G显存的主要区别在于显存容量，选择时需要根据自己的实际需求和预算进行权衡。

显卡8g显存够用吗知乎

可以，AMD显卡能够用于训练大模型，但存在一定局限性。

在私有化部署大模型场景中，AMDRDNA4架构显卡如RX9070XT，具备训练大模型的能力。

其显存为16GBGDDR6，256-bit，频率2970MHz↑，AI算力（INT4）达1557TOPS，功耗304W，价格在0.5-0.7万元，性价比高且支持AV1编码。

不过，与NVIDIA相比，AMD存在软件生态不完善的劣势，ROCm生态兼容性不足，大规模训练依赖第三方优化。

对于在本地使用AMD显卡运行大语言模型，大多数AI模型训练和推理框架通常更支持NVIDIA的CUDA，AMD显卡兼容性相对较弱。

开发者可利用ROCm和ollama在本地运行大语言模型。

对于官方支持HIPSDK的显卡，下载并安装AMD官方版本的ROCm和Ollama的官方版本即可使用；对于官方不支持的显卡，需要下载对应显卡型号的ROCmLibs压缩包，下载安装ollama-for-amd（官方不支持的显卡使用此版本，也可自己编译），并对ollama-for-amd进行修改，将压缩包中的相关文件替换安装目录中的对应文件，退出ollama并重新运行，成功识别显卡后即可运行模型。

总体而言，AMD显卡可用于中小规模模型推理训练，若追求极致性能和成熟生态，NVIDIA是更好选择；若注重性价比，AMD显卡是不错的黑马之选。