在选择深度学习GPU时，需要考虑多个因素，包括性能、预算、使用场景等。以下是一些具体的建议：

性能

高端选项：对于需要高性能的深度学习任务，如大规模数据集训练、复杂模型（如CNN、ResNet、Transformer、BERT等）的训练，建议选择高性能的GPU，如RTX 3080、RTX 3090等。

性价比选项：如果预算有限，可以考虑选择性价比较高的GPU，如RTX 3070、RTX 2060 Super等。

入门级选项：对于初学者或预算极其有限的情况，可以考虑购买二手GPU，如RTX 2070，或者利用云GPU服务。

内存带宽

内存带宽是GPU处理大量数据的能力，是最重要的性能指标。对于具备张量核的GPU，内存带宽尤为重要，例如Ampere架构下的A100对比V100性能提升了约1.7倍。

显存大小

显存大小对于运行计算机视觉模型非常重要，特别是对于需要处理大规模数据集的任务。显存越大越好，特别是对于参加CV Kaggle竞赛的用户。

并行计算能力

GPU的并行计算能力使其在处理大规模数据集和复杂模型时表现出色。GPU通过拥有大量简单核心（数千个到上万）来同时处理许多简单的计算，非常适合于矩阵运算和浮点运算。

软件支持

确保选择的GPU支持所需的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，并且显卡驱动（CUDA Driver）和CUDA Runtime版本与显卡硬件匹配。

电源和散热

深度学习任务通常需要较高的计算能力，因此建议选择功率有冗余、品质过硬的电源，以确保系统在长时间运行时不宕机和重启。

互联能力

如果需要多台机器或多GPU环境进行深度学习，考虑GPU的互联能力，如NVLink、Infiniband或RoCE等，以实现更高效的数据传输和计算。

综上所述，选择深度学习GPU时，应根据具体需求和预算进行综合考虑。对于高性能需求，选择高端GPU如RTX 3080、RTX 3090；对于预算有限，选择性价比高的GPU如RTX 3070、RTX 2060 Super；对于初学者或预算极其有限，可以考虑二手GPU或云GPU服务。同时，确保硬件和软件环境的支持，以保证深度学习任务的顺利进行。