显卡锁算力对深度学习有影响吗

显卡锁算力对深度学习没有直接影响。

在当前的技术和市场环境下，英伟达等显卡制造商为了防止显卡被用于挖矿，推出了锁算力的显卡，例如LHR（Light Hash Rate）版本。这种锁算力主要是针对Ethash哈希算力的限制，而深度学习主要使用的是FP16、FP32、FP64浮点算力，两者在计算机制上存在显著差异。

首先，Ethash算法是专门为比特币挖矿设计的，它需要大量的哈希碰撞运算，而深度学习中的神经网络计算则依赖于高效的浮点运算能力。因此，即使LHR显卡锁定了Ethash算力，对深度学习应用来说，这种限制几乎没有影响，因为深度学习不会使用到被锁定的哈希算力。

其次，尽管LHR显卡的锁算力对深度学习没有直接影响，但市场上确实存在一些用户对于锁算力显卡的性能表示担忧。然而，这些担忧主要源于LHR显卡在游戏和图形渲染等消费级应用中的性能可能会略低于非锁算力版本。对于深度学习来说，虽然性能可能会有所降低，但这并不妨碍其在大多数深度学习任务中的使用。

再者，LHR锁算力的问题在2022年9月15日以太坊合并后得到了解决。以太坊的合并导致挖矿市场发生了变化，显卡与以太坊挖矿的关联性减弱，因此锁算力已不再具有实际意义。随后，英伟达更新了驱动程序，使得所有LHR显卡都可以解除哈希算力限制，用户可以通过更新驱动程序来解锁这部分性能。

综上所述，尽管锁算力显卡可能在某些情况下存在性能上的限制，但这些限制对深度学习应用的影响微乎其微。对于深度学习研究者来说，LHR显卡仍然是一个可行的选择，尤其是考虑到其相对较低的价格。当然，如果预算允许，选择非锁算力的高性能显卡将能提供更佳的深度学习体验。