高性能计算新选择，深度学习必备1060显卡火爆销售中

（来源：2016年至2017年间各大科技论坛、电商平台销售页面及媒体报道综合信息）

2016年,一股前所未有的热潮席卷了电脑硬件圈和人工智能研究领域，一款名为NVIDIA GeForce GTX 1060的显卡横空出世，并迅速成为市场瞩目的焦点，它被冠以“甜点级显卡之王”的称号，不仅是游戏玩家翘首以盼的利器，更意外地成为了深度学习入门领域的“硬通货”，一时间，“一卡难求”的景象屡见不鲜。

在1060出现之前,高性能计算和深度学习对于大多数普通研究者和爱好者来说，是一道高高的门槛，专业的计算卡价格动辄数万元，让人望而却步，而1060的发布，彻底改变了这一局面，它基于NVIDIA全新的Pascal架构，拥有6GB容量的高速GDDR5显存，1280个CUDA核心，这些参数在今天看来或许平常，但在当时，意味着它以仅仅2000元出头的亲民价格，提供了足以媲美上一代旗舰显卡GTX 980的强悍性能，性价比之高，令人惊叹。

（来源：当时评测机构对GTX 1060与GTX 980的性能对比测试报告）

正是这种强大的性价比,让GTX 1060成功破圈，游戏玩家爱它，是因为它能在1080p分辨率下流畅运行几乎所有主流游戏，并且对当时刚刚兴起的VR应用也有不错的支持，但更重要的推动力来自当时正呈爆发式增长的深度学习领域，深度学习模型的训练需要处理海量数据，进行极其复杂的并行计算，而这正是GPU（图形处理器）的强项，与主要处理串行任务的CPU（中央处理器）不同，GPU拥有成千上万个核心，可以同时处理大量简单的计算任务，非常适合神经网络的计算模式。

（来源：NVIDIA官方对CUDA并行计算技术的推广资料及早期AI研究论文）

NVIDIA的CUDA技术平台让开发者能够直接利用GPU的强大算力进行通用计算,对于许多高校实验室、初创AI公司以及个人开发者而言，购买昂贵的专业计算卡是不现实的，GTX 1060的出现，恰好填补了这个空白，它提供了足够的显存（6GB版本尤其受欢迎）和可观的CUDA核心数量，足以应对许多入门级和中等规模的深度学习模型训练，比如图像分类、目标检测、自然语言处理等实验，虽然它的计算精度可能不如专业卡，速度上也慢一些，但作为学习和研究起步的工具，已经完全足够，许多知名的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，都很好地支持了CUDA，使得在1060上进行开发变得异常方便。

（来源：2017年前后知乎、CSDN等社区关于“入门深度学习用什么显卡”的讨论帖）

当时,在各大技术论坛和问答社区，“学习深度学习，GTX 1060够用吗？”成为了一个高频问题，下面的回答几乎是一边倒的肯定。“足够入门”、“性价比之选”、“深度学习敲门砖”成为了1060的标签，无数学生和爱好者正是通过一块1060显卡，第一次成功跑通了MNIST手写数字识别，训练了自己的第一个图像识别模型，踏入了AI世界的大门，它极大地降低了深度学习的实践门槛，为AI人才的培养和技术的普及立下了汗马功劳。

加密货币市场的爆发也为1060的火爆添了一把“火”，当时，以太坊等数字货币的价格飙升，引发了全球范围内的“挖矿”狂潮，而GTX 1060显卡，凭借其出色的能效比（即性能与功耗的比值），成为了“矿工”们组建矿机的热门选择，一时间，显卡市场需求井喷，货源极度紧张，电商平台上的1060显卡往往上架几分钟内就被抢购一空，市场价格也被炒高，甚至出现了“矿卡”（被用于高强度挖矿后流入市场的二手显卡）这一特殊产物，这场“矿潮”虽然让真正的用户叫苦不迭，但从另一个侧面印证了1060显卡强大的综合实力和市场认可度。

（来源：当时关于加密货币挖矿导致显卡缺货涨价的新闻报道）

GTX 1060的成功，不仅仅是一款产品的成功，它更代表了一个时代的开启，它让高性能计算不再是实验室和大型企业的专属，而是以一种更亲民的方式走进了寻常百姓家，它见证了深度学习从学术殿堂走向工业应用的浪潮，成为了无数AI开发者启蒙时代的“功勋显卡”，即便在今天，仍有不少人的第一台AI学习主机里，安静地躺着一块二手的GTX 1060，它或许已经无法应对最前沿的巨型模型，但它所承载的，是许多人对于技术探索最初的热忱和梦想，可以说，GTX 1060以其精准的定位、卓越的性能和恰逢其时的出现，当之无愧地成为了硬件发展史和AI普及历程中的一个标志性符号。