内存性能指标(内存芯片的主要性能指标是什么)
，又称内存和主存，作为服务器的重要组成部分之一，在深度学习过程中也起着重要的作用 。今天，边肖将和你一起探索深度学习服务器中的记忆选择技巧 。
记忆的功能内存最重要的作用是临时存储处理器中的运算数据以及与硬盘等外部存储交换的数据，是外界与内存处理器之间的桥梁 。
只要服务器在运行，处理器就会将数据传输到内存中进行操作 。当操作完成后，处理器会传输结果，所以内存的性能对服务器的整体性能影响很大 。
那么，我们应该如何选择内存呢？
内存储器容量基于我们正常的认知，记忆量一定很大 。这没有错，但是为什么要选择大容量内存呢？应该选择多大的内存？
策略一:基于显存，大于显存 。
内存大小会影响深度学习的性能，GPU需要有足够的内存来配合 。在这里，边肖建议，在进行内存选择时，内存容量要大于显存，最好达到显存的2倍 。比如你配8个NVIDIA A100配40GB显存，那么你至少要有320GB的内存容量，最好能达到640GB 。
策略二:以心为本，越大越好 。
心理学告诉我们，专注力是一种随着时间推移而耗尽的资源 。内存是为数不多的硬件之一 。更大的额外内存可以让你更专注于解决困难的算法问题，而不会浪费精力 。内存多了，可以有效避免内存瓶颈，为更紧急的问题节省时间，提高效率 。
所以在资金预算充足的情况下，增加额外的内存容量是一个非常不错的选择 。
频率内存频率是影响内存性能的另一个重要指标 。内存频率代表内存能够稳定工作的频率，我们需要注意的问题是“稳定性” 。
如果因为预算不足而购买了2933MHz的内存产品，也可以通过超频运行将频率提升到3200MHz，但是在超频状态下，内存无法保证正常稳定运行 。也就是说，如果进行超频，虽然可以提升一定的性能，但是稳定性自然没有默认状态那么高 。
同时，如果你的CPU和主板不支持高频，那么即使内存的频率再高，也只能运行在低频模式下 。如果强行使用高频，只会导致黑屏无法开机，所以在选择高频内存的时候，也要看看CPU和主板是否兼容更高频率的内存 。
【内存条的主要性能指标有哪些 内存的性能指标】
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