<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GPU on Mi&amp;Bee Blog</title><link>https://blog.mickeyzzc.tech/tags/gpu/</link><description>Recent content in GPU on Mi&amp;Bee Blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>zh-CN</language><managingEditor>蓝宝石的傻话</managingEditor><lastBuildDate>Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.mickeyzzc.tech/tags/gpu/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>GPU 选购分析 —— 架构代际、产品层级与显存技术，看懂算力匹配</title><link>https://blog.mickeyzzc.tech/posts/iot/gpu-selection-guide/</link><pubDate>Tue, 30 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.mickeyzzc.tech/posts/iot/gpu-selection-guide/</guid><description>&lt;h2 id="关于这份手册"&gt;关于这份手册&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;这份手册不按品牌型号组织，按&lt;strong&gt;架构代际和产品层级&lt;/strong&gt;组织。原因和 SSD 篇一致：GPU 型号每代更替、逐个列出来既冗长又像品牌背书，厂家一更新文章就失去价值。但 GPU 的底层维度——架构代际（Ampere、Hopper、Blackwell）、产品层级（消费/工作站/数据中心）、显存技术（HBM vs GDDR）、互联技术（NVLink vs PCIe）、精度档位（FP16/FP8/FP4）——这些 2–3 年内稳定。理解了这些维度，你就能判断市面上任何一代 GPU 的定位。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>