搭建深度學習工作站時，GPU的選購和配置是非常關鍵的一步。以下是一些建議和要點：

1、確定需求和預算：首先明確你的深度學習任務需求，包括模型的復雜度、數據集的大小等，這將直接影響你對GPU性能和顯存容量的需求。同時，確定你愿意為GPU投入的預算。

2、選擇GPU型號：根據需求選擇合適的GPU型號。高性能GPU（如NVIDIA A100、H100）適合大規模、復雜的模型訓練，但價格較高。中低端GPU（如NVIDIA RTX 3080、A40）則在價格上更具優勢，適合中小規模任務。

3、考慮顯存容量：顯存容量對于處理大型模型和數據集至關重要。至少12GB顯存適用于圖像生成任務，至少24GB顯存適用于處理Transformer等大型模型。

4、性價比分析：評估不同GPU的性價比，即在預算范圍內能獲得的最大計算能力。可以查看基于價格和性能統計的每美元性能排名，選擇性價比高的GPU。

5、考慮未來擴展性：選擇GPU時，考慮未來可能的需求增長，選擇具有一定擴展性的配置，以便在未來可以升級或添加更多GPU。

6、軟件和硬件兼容性：確保所選GPU與你的其他硬件（如主板、電源）兼容，并且支持你需要使用的深度學習框架和工具。

7、能效比：選擇能效比較高的GPU可以在長期運行中節省電力成本，尤其是在需要長時間訓練模型的情況下。

8、考慮云服務或租賃：如果預算有限或需求波動較大，可以考慮使用云服務或租賃GPU，這樣可以按需使用計算資源，無需前期大額投資。

9、購買策略：如果預算非常有限，可以考慮購買二手GPU，但要確保其性能可靠，并選擇信譽良好的供應商。

10、軟件優化：利用混合精度訓練、分布式訓練等優化技術提高訓練效率，降低硬件需求和能源消耗。

通過上述建議，你可以根據自己的需求和預算，選擇適合的GPU并配置深度學習工作站，以實現最佳的性價比和性能。