p8400支持多大内存

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一、1p84004G运行内存128G固态硬盘集显RTX2080Ti
RTX2080
GTX1080Ti
TitanV
TeslaV100
选择最适合的对于最好的GPU，我们会从价格和性能两个方面来分析。
测试结果
根据综合定性和定量测试结果，截至2018年10月8日，NVIDIARTX2080Ti是目前最好的深度学习GPU（单GPU运行Tensoflow）。以GPU系统的性能为例，与其他GPU相比，其优缺点是：
对于FP32来说，对于FP16来说比1080Ti快38%，速度提高了62%。价格方面，2080Ti比1080Ti贵25%
在FP32上，比2080快35%；在FP16中，速度提高了47%。价格方面，2080Ti比2080贵25%
FP32，速度是TitanV的96%；当谈到FP16时，速度快了3%。价格上，2080Ti是TitanV的1/2
FP32时，速度是TeslaV100的80%；FP16的速度比TeslaV100快82%。价格方面，2080Ti是TeslaV100的1/5
请注意，所有测试均使用TensorCore（如适用），并且完全按单GPU系统成本计算。
深入分析
在测试中，通过在合成数据上训练常规模型、测量FP32下的吞吐量（每秒训练进程）和用于评估的样品编号FP16)。为了对数据进行归一化，体现其他GPU相对于1080Ti的提升情况，测试以1080Ti的吞吐量为基数，将其他GPU的吞吐量除以该基数来计算加速比。两个系统之间的相对性能。
训练不同模型时，每种类型GPU的吞吐量
计算上图中数据的平均值，并根据不同浮点计算能力对数据进行分类，我们可以得到：
FP16下各GPU相对于1080Ti的加速比
FP32下各GPU相对于1080Ti的加速比
可以看到，2080和1080Ti模型的训练时间基本相同，但2080Ti有明显提升。由于TitanV和TeslaV100是专门为深度学习设计的GPU，其性能自然会远高于桌面产品。最后，我们将每个GPU的平均加速除以总成本：
每个GPU的美元加速与FP16下的1080Ti相比
FP32下的相对GPU加速1080Ti每美元加速
根据本次评测，RTX2080Ti在所有GPU中性价比最高。

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二、酷睿双核p8400。2.26g+DDR3代.2g内存，1.3G显存。。不是独立显卡。玩cs不是独立显卡不能玩。这个时代的集成显卡应该是GMA3100。这个性能太弱了，会卡顿，但是处理器可以玩。

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三、F8VaCPUP8400，内存2G，想换内存，最大支持多少？支持DDR3吗？尊敬的华硕用户，您好！
F8Va型号拥有2组SO-DIMM内存扩展插槽，最高支持1GB*2DDRII667/800内存，即最多支持2条1G内存，不支持DDR3内存。

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四、惠普6730b处理器双核P8400(2.26G)|4G内存|250G硬盘|最大1.3G显存这样的配置可以如果你有不同的显卡，可以尝试一下。显卡和1.3G共享内存，性能还是比较脏，玩游戏不够用。