购买深度学习GPU和构建深度学习模型预测的详细指南如下：

1、选择适合的GPU

性能指标：对于卷积网络和Transformers，Tensor Cores > FLOPs > Memory Bandwidth > 16bit capability；对于循环网络，Memory Bandwidth > 16bit capability > Tensor Cores > FLOPs。

品牌选择：NVIDIA的CUDA库在深度学习领域有广泛应用，社区支持强大，AMD虽然功能强大，但支持较少。

性价比推荐：RTX 2070 GPU性价比较高，避免使用Tesla、Quadro、Founders Edition等显卡。

多GPU配置：对于少于128个GPU的集群，推荐使用RTX 3080和RTX 3090的组合。

2、深度学习模型预测步骤

数据准备

数据获取：从公开数据集（如NOAA、NASA）获取历史气象数据。

数据清洗：处理缺失值和异常值。

特征工程：提取相关特征并进行标准化处理。

数据拆分：将数据分为训练集和测试集。

模型构建

模型选择：根据任务选择合适的模型架构，如LSTM用于时间序列预测。

超参数调整：通过交叉验证调整学习率、批次大小等超参数。

模型训练

训练过程：使用优化算法（如Adam）最小化损失函数。

并行计算：利用GPU进行并行计算加速训练过程。

模型评估

评估指标：使用准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能。

结果可视化：绘制实际值与预测值对比图。

模型预测

预测新数据：使用训练好的模型对新数据进行预测。

结果反归一化：将预测结果反归一化以获得实际数值。

选择合适的GPU和构建有效的深度学习模型需要综合考虑性能、成本和具体应用场景，通过合理的数据准备、模型选择和训练策略，可以显著提高模型的预测准确性和效率。