根据详尽的实验数据，截至2023，NVIDIA的RTX 2080 Ti被认为是在深度学习任务中，使用单个GPU运行Tensorflow时的佼佼者。具体性能对比如下：
1. 与1080 Ti相比，RTX 2080 Ti在FP32计算时速度提高了38%，在FP16计算时则快了62%。
2. 在价格上，2080 Ti比1080 Ti高出25%，但在性能上FP32时快35%，FP16时快47%。
3. 当与Titan V竞争时，RTX 2080 Ti在FP32时的速度是Titan V的96%，在FP16时则领先3%。价格上，2080 Ti是Titan V的一半。
4. 面对Tesla V100，RTX 2080 Ti在FP32时的性能达到Tesla V100的80%，在FP16时则为82%，而成本仅为Tesla V100的1/5。
所有实验均使用了Tensor Core（当可用时），并按照单GPU系统的成本进行了精确计算。
在深入分析中，GPU性能是通过在合成数据集上训练标准模型来评估的，测量了FP32和FP16下的吞吐量（每秒处理的训练样本数）。为了标准化数据，并反映其他GPU相对于1080 Ti的提升，实验以1080 Ti的吞吐量为基准，计算了其他GPU的加速比，这是衡量相对性能的一个指标。
通过对不同模型的训练，对数据进行了平均处理，并根据浮点计算能力进行了分类，得出了以下结论：
1. FP16时各GPU相对1080 Ti的加速比。
2. FP32时各GPU相对1080 Ti的加速比。
结果显示，RTX 2080的训练时间与1080 Ti相当，但2080 Ti提供了显著的改进。Titan V和Tesla V100由于专为深度学习设计，其性能自然优于桌面级产品。
在每美元的加速性能上，FP16和FP32时RTX 2080 Ti都是最具性价比的选择。尽管2080 Ti的速度可以达到Tesla V100的80%，但其价格仅为其八分之一，这允许有足够预算的机构和个体购买Tesla V100，而其他人可以选择性价比较高的RTX和GTX系列显卡。
然而，Tesla V100有其独特之处，如FP64计算能力和更大的内存，这使得它在某些特定的研究领域中不可或缺。NVIDIA通过这种方式细分市场，满足不同用户的需求。
最后，原始性能数据和价格表现数据均表明，RTX 2080 Ti在性能与成本之间的平衡上做得非常出色。所有模型的训练都是在合成数据集上进行的，有效地隔离了GPU性能和CPU预处理性能。通过10次训练实验的平均值，计算了每个GPU的吞吐量，并确定了加速基准。此外，实验还考虑了Tensor Core，并确保了结果的准确性，反映了典型单GPU系统的硬件和软件环境。
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