一万以内深度学习显卡

当前市面上的一万以内预算，可以选择一些入门级到中端性能的深度学习显卡，主要用于机器学习、神经网络训练等计算密集型任务。以下是几个推荐的品牌和型号：

1. **NVIDIA GeForce GTX系列**：例如GeForce GTX 1650 Ti、RTX 3060这些，它们有不错的CUDA核心数和内存，对于TensorFlow和PyTorch等框架基本能满足轻量级项目的需求。

2. **AMD Radeon RX系列**：如Radeon RX 580或RX 5700 XT，虽然相比Nvidia略逊一筹，但性价比有时会更高。

3. **NVIDIA Tesla系列**（针对服务器用户）的低端产品，如Tesla T4或P100虽然价格较高，但如果预算允许，它们能提供更高的算力和效率。

4. **入门级专业显卡**，如NVIDIA Quadro P2000或Q6000也是选择之一，它们专为图形处理优化，但注意它们可能会比同价位的游戏显卡稍贵。

购买时应考虑的因素包括显存大小、显卡的带宽、功耗以及是否支持CUDA等技术。记得检查驱动程序和兼容性，特别是开源库如TensorRT的支持情况。