人工智能训练大模型时，使用的显卡类型通常取决于模型的大小、计算需求以及预算。以下是一些常见的显卡类型及其特点：
1. NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti/RTX 3090：这些是高端显卡，具有强大的图形处理能力，可以处理复杂的深度学习模型。它们通常用于训练大型的深度学习模型，如ResNet、VGG等。
2. NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti/RTX 2070：这些是中端显卡，适合中等规模的深度学习模型。它们在性能和价格之间提供了良好的平衡，适用于大多数中小型模型的训练。
3. NVIDIA GeForce GTX 1080/RTX 1060：这些是入门级显卡，适合小型到中型的深度学习模型。它们在性能和成本方面提供了较好的折衷，适用于预算有限的项目。
4. AMD Radeon RX 570/580：这些是中端显卡，与NVIDIA的显卡相比，性价比较高。它们在性能和价格方面提供了良好的折衷，适用于中小型模型的训练。
5. AMD Radeon RX 470/480：这些是入门级显卡，适合小型到中型的深度学习模型。它们在性能和成本方面提供了较好的折衷，适用于预算有限的项目。
在选择显卡时，还需要考虑其他因素，如显存容量、内存速度、电源要求等。此外，随着技术的发展，市场上可能会出现新的显卡型号，因此建议根据最新的市场情况和需求进行选择。
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