如果是单玩游戏，那么2080ti最好，光线追踪，而且双卡复用需要游戏支持，所以一般只能发挥单卡性能，那自然2080ti。
如果是深度学习的话，那就有的谈了，
结论：纯综合算力而言1080ti,单卡算力2080ti，性价比1080ti.
float16算力而言：两个1080ti不如2080ti(以两个1080ti并行算力达1.8算)
float32算力而言：能并行任务两个1080ti(以两个1080ti并行算力达1.8倍算)胜。
复杂度而言：2080ti安装维护更简单
任务形式而言：多个学生同时跑不同实验就1080ti，只主要跑一个实验推荐2080ti
但双卡需要耗费更多槽位，功耗提升，散热问题，cpu内存主板也需要同时考虑，而且1080ti二手矿卡多，可能也会造成成本接近类似的情况（2080ti花屏问题不知道解决没有）。
4月20号目前市价假设：
1080ti 6500
2080ti 11000
根据几大网站对于经典网络（VGG,resnet）的统计如下：
https://www.quora.com/Which-GPU-is-better-for-deep-learning-GTX-2080-Ti-or-Titan-V
及另外一个网站统计：
https://bizon-tech.com/us/blog/gtx1080ti-titan-rtx-2080-ti-deep-learning-benchmarks
按照上面统计，从单张1080ti 6500元 去按照算力实际提升算单张2080ti的价格
bizon 16fp 8695元 32fp 8400元
lamdba 16fp 11206元 32fp 8783元
而实际目前观察到的市价是11000，
可以看到除了fp16有足值提升外，32fp是有性价比不足的问题的。
将2080ti相对1080ti的算能提升比在单次评估和多次训练及vgg resnet网络统计对比如下：
长时间 单次评估
‘vgg 0.77 0.74
resnet 0..69 0.72
这意味着，对于网络结构而言，越深越复杂网络训练评估中2080ti相对耗时减少效应越明显。
而同一网络是否会因为训练时间延长而使得2080ti耗时减少越明显尚不得而知。
而如果是fp64的话，那还是titan v吧，理由如下：深度学习 显卡 硬件
https://www.quora.com/Which-GPU-is-better-for-deep-learning-GTX-2080-Ti-or-Titan-V
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