Titan Xp显卡最多支持几路？_百度知道
Titan Xp显卡最多支持几路？
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支持几路SLI不是显卡决定的，而是主板架构和芯片组决定的。目前桌面级平台最高也就是4路SLI。
PCI和PCIE不是一码事
这块板只有三条pcie显卡槽，顶天也就三路SLI
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英伟达TITAN Xp显卡怎么样
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TITAN Xp 完整帕斯卡GP102核心，3840个CUDA，这一代的超旗舰，性能怪兽一样的存在。
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英伟达新显卡TITAN X与TITAN Xp的对比指南
来自百度VR
如果您是顶尖的PC游戏爱好者，并且喜欢英伟达的GPU，在过去的12个月，该公司发布了使用其最新的Pascal架构的产品供用户选择。刚刚浮出水面的GeForce
GTX 1080 Ti在上个月进行了发布，其重量级的性能表现超越了TITAN X。那么NVIDIA自然就必须提出新的解决方案，即推出TITAN XP。虽然重点在于TITAN X和TITAN Xp显卡，但GeForce GTX 1080
Ti也提供了其性能参数，而且该显卡只有接近一半的价格，值得在此摘要中包含该显卡。比较两款TITAN显卡，自“X”推出以来的八个月内，性能有一个相当合理的提升，更多的CUDA内核和TFLOPS可以为任何虚拟现实(VR)内容提供足够的技术支撑。新的TITAN Xp显卡能够在使用NVIDIA的桥接器时同时运行SLI，尽管大多数VR内容和游戏玩家都不太可能需要这么多的功能。但是，TITAN在一起的比较是一回事，当TITAN Xp和GeForce GTX 1080 Ti在一起比较时，我们可以发现其性能参数较为接近。而TITAN
Xp肯定会改善其性能，他们可能不会给用户留下足够的额外资金用于旗舰机型。
来源：青亭网
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百度VR等你来深度 | 英伟达Titan Xp出现后，如何为深度学习挑选合适的GPU？这里有份性价比指南
选自Tim Dettmers
作者：Tim Dettmers
机器之心编译
参与：李泽南、微胖
4 月初，英伟达发布了 Titan X Pascal 的升级版――新一代旗舰显卡 Titan Xp。它搭载 12G DDR5X 内存，速度为 11.4Gbps，共 3840 个 CUDA 核心（Titan X 和 GTX 1080 Ti 均为 3584 个），运行频率为 1.6GHz，运算速度可达 12TFLOPs。这是英伟达在发布售价为 818 美元的 GeForce GTX 1080Ti 后，对于显卡产品线的又一次调整。「这块新显卡将为用户提供极端的性能，」英伟达在发布公告中表示。Titan Xp 的目标用户不仅在于高端游戏玩家，更包括需要训练神经网络的研究者。随后（4 月 9 日），Tim Dettmers 再度更新了他的系列博客。这次更新主要比较了不同 GPU 产品性价比，补充、更新最终推荐名单。机器之心编译了更新后的博文全文（请注意，加粗部分为本次更新内容）。
深度学习是一个计算密集型领域，而 GPU 的选择将从根本上决定你的深度学习实验。没有 GPU，一个实验也许花费数月才能完成，或者实验运行一天却只关闭了被选择的参数；而一个良好稳定的 GPU 可让你在深度学习网络中快速迭代，在数天、数小时、数分钟内完成实验，而不是数月、数天、数小时。所以，购买 GPU 时正确的选择很关键。那么，如何选择一个适合你的 GPU 呢？这正是本篇博文探讨的问题，帮助你做出正确选择。
对于深度学习初学者来说，拥有一个快速 GPU 非常重要，因为它可以使你迅速获得有助于构建专业知识的实践经验，这些专业知识可以帮助你将深度学习应用到新问题上。没有这种迅速反馈，从错误中汲取经验将会花费太多时间，在继续深度学习过程中也会感到受挫和沮丧。在 GPU 的帮助下，我很快就学会了如何在一系列 Kaggle 竞赛中应用深度学习，并且在 Partly Sunny with a Chance of Hashtags Kaggle 竞赛上获得了第二名，竞赛内容是通过一个给定推文预测气象评分。比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络（带有两个修正线性单元和 dropout，用于正则化），差点就没办法把这个深度网络塞进我的 6G GPU 内存。
应该使用多个 GPU 并联吗？
在 GPU 的帮助下，深度学习可以完成很多事情，这让我感到兴奋。我投身到多 GPU 的领域之中，用 InfiniBand 40Gbit/s 互连组装了小型 GPU 集群。我疯狂地想要知道多个 GPU 能否获得更好的结果。我很快发现，不仅很难在多个 GPU 上并行神经网络。而且对普通的密集神经网络来说，加速效果也很一般。小型神经网络可以并行并且有效地利用数据并行性，但对于大一点的神经网络来说，例如我在 Partly Sunny with a Chance of Hashtags Kaggle 比赛中使用的，几乎没有加速效果。
随后，我进一步试验，对比 32 位方法，我开发了带有模型并行性的新型 8 位压缩技术，该技术能更有效地并行处理密集或全连接神经网络层。
然而，我也发现，并行化也会让人沮丧得发狂。针对一系列问题，我天真地优化了并行算法，结果发现：考虑到你投入的精力，即使使用优化过的自定义代码，多个 GPU 上的并行注意的效果也并不好。你需要非常留意你的硬件及其与深度学习算法交互的方式，这样你一开始就能衡量你是否可以受益于并行化。&&&&
我的计算机配置：你可以看到三块 GTX Titan 和一块 InfiniBand 卡。这是用于深度学习的好配置吗？
自那时起，GPU 的并行性支持越来越普遍，但距离全面可用和有效还差的很远。目前，在 GPU 和计算机中实现有效算法的唯一深度学习库是 CNTK，它使用微软的 1 比特量子化（有效）和 block momentum（很有效）的特殊并行化算法。通过 CNTK 和一个包含 96 块 GPU 的聚类，你可以拥有一个大约 90x-95x 的新线性速度。Pytorch 也许是跨机器支持有效并行化的库，但是，库目前还不存在。如果你想要在一台机器上做并行，那么，CNTK、Torch 和 Pytorch 是你的主要选择，这些库具备良好的加速（3.6x-3.8x），并在一台包含 4 至 8 块 GPU 的机器之中预定义了并行化算法。也有其他支持并行化的库，但它们不是慢（比如 2x-3x 的 TensorFlow）就是难于用于多 GPU (Theano)，或者兼而有之。
如果你重视并行计算，我建议你使用 Pytorch 或 CNTK。
使用多 GPU 而无并行
使用多 GPU 的另外一个好处是：即使没有并行算法，你也可以分别在每个 GPU 上运行多个算法或实验。速度没有变快，但是你能一次性通过使用不同算法或参数得到更多关于性能信息。如果你的主要目标是尽快获得深度学习经验，这是非常有用的，而且对于想同时尝试新算法不同版本的研究人员来说，这也非常有用。
如果你想要学习深度学习，这也具有心理上的重要性。执行任务的间隔以及得到反馈信息的时间越短，大脑越能将相关记忆片段整合成连贯画面。如果你在小数据集上使用独立的 GPU 训练两个卷积网络，你就能更快地知道什么对于性能优良来说是重要的；你将更容易地检测到交叉验证误差中的模式并正确地解释它们。你也会发现暗示需要添加、移除或调整哪些参数与层的模式。
所以总体而言，几乎对于所有任务来说，一个 GPU 已经足够了，但是加速深度学习模型，多个 GPU 会变得越来越重要。如果你想快速学习深度学习，多个廉价的 GPU 也很好。我个人宁愿使用多个小的 GPU，而不是一个大的 GPU，即使是出于研究实验的没目的。
英伟达 GPU、AMD GUP 还是英特尔的 Xeon Phi？
英伟达的标准库使得在 CUDA 中建立第一个深度学习库很容易，但没有适合 AMD 的 OpenCL 那样强大的标准库。目前还没有适合 AMD 显卡的深度学习库――所以，只能选择英伟达了。即使未来一些 OpenCL 库可用，我仍会坚持使用英伟达：因为对于 CUDA 来说，GPU 计算或者 GPGPU 社区是很大的，对于 OpenCL 来说，则相对较小。因此，在 CUDA 社区，有现成的好的开源解决方案和为编程提供可靠建议。
此外，英伟达现在为深度学习赌上一切，即使深度学习还只是处于婴儿期。押注获得了回报。尽管现在其他公司也往深度学习投入了钱和精力，但由于开始的晚，目前依然很落后。目前，除了 NVIDIA-CUDA，其他任何用于深度学习的软硬结合的选择都会让你受挫。
至于英特尔的 Xeon Phi，广告宣称你能够使用标准 C 代码，还能将代码轻松转换成加速过的 Xeon Phi 代码。听起来很有趣，因为你可能认为可以依靠庞大的 C 代码资源。但事实上，其只支持非常一小部分 C 代码，因此，这一功能并不真正有用，大部分 C 运行起来会很慢。
我曾研究过 500 多个 Xeon Phi 集群，遭遇了无止尽的挫折。我不能运行我的单元测试（unit test），因为 Xeon Phi 的 MKL（数学核心函数库）并不兼容 NumPy；我不得不重写大部分代码，因为英特尔 Xeon Phi 编译器无法让模板做出适当约简。例如，switch 语句，我不得不改变我的 C 接口，因为英特尔 Xeon Phi 编译器不支持 C++ 11 的一些特性。这一切迫使你在没有单元测试的情况下来执行代码的重构，实在让人沮丧。这花了很长时间。真是地狱啊。
随后，执行我的代码时，一切都运行得很慢。是有 bug（？）或者仅仅是线程调度器（thread scheduler）里的问题？如果作为运行基础的向量大小连续变化，哪个问题会影响性能表现？比如，如果你有大小不同的全连接层，或者 dropout 层，Xeon Phi 会比 CPU 还慢。我在一个独立的矩阵乘法（matrix-matrix multiplication）实例中复制了这一行为，并把它发给了英特尔，但从没收到回信。所以，如果你想做深度学习，远离 Xeon Phi！
给定预算下的最快 GPU
你的第一个问题也许是：用于深度学习的快速 GPU 性能的最重要特征是什么？是 cuda 内核数、时钟速度还是 RAM 的大小？
以上都不是。最重要的特征是内存带宽。
简言之，GPU 通过牺牲内存访问时间（延迟）而优化了内存带宽； 而 CPU 的设计恰恰相反。如果只占用了少量内存，例如几个数相乘（3*6*9），CPU 可以做快速计算，但是，对于像矩阵相乘（A*B*C）这样占用大量内存的操作，CPU 运行很慢。由于其内存带宽，GPU 擅长处理占用大量内存的问题。当然 GPU 和 CPU 之间还存在其他更复杂的差异。
如果你想购买一个快速 GPU，第一等重要的就是看看它的带宽。
根据内存带宽评估 GPU&&&&
CPU 与 GPU 的带宽，按时间顺序的纵向对比。带宽是 GPU 计算速度高于 CPU 的一大原因。
带宽可直接在一个架构内进行比较，例如, 比较 Pascal 显卡 GTX 1080 与 GTX 1070 的性能；也可通过只查看其内存带宽而直接比较。例如，GTX GB/s) 大约比 GTX
GB/s) 快 25%。然而, 在多个架构之间，例如 Pascal 对于 Maxwell 就像 GTX 1080 对于 GTX Titan X 一样，不能进行直接比较，因为加工过程不同的架构使用了不同的给定内存带宽。这一切看起来有点狡猾，但是，只看总带宽就可对 GPU 的大致速度有一个很好的全局了解。在给定预算的情况下选择一块最快的 GPU，你可以使用这一维基百科页面（List of Nvidia graphics processing units），查看 GB/s 中的带宽；对于更新的显卡（900 和 1000 系列）来说，列表中的价格相当精确，但是，老旧的显卡相比于列举的价格会便宜很多，尤其是在 eBay 上购买这些显卡时。例如，一个普通的 GTX Titan X 在 eBay 上的价格大约是 550 美元。
然而，另一个需要考虑的重要因素是，并非所有架构都与 cuDNN 兼容。由于几乎所有的深度学习库都使用 cuDNN 做卷积运算，这就限制了对于 Kepler GPU 或更好 GPU 的选择，即 GTX 600 系列或以上版本。最主要的是 Kepler GPU 通常会很慢。因此这意味着你应该选择 900 或 1000 系列 GPU 来获得好的性能。
为了大致搞清楚深度学习任务中的显卡性能比较情况，我创建了一个简单的 GPU 等价表。如何阅读它呢？例如，GTX 980 的速度相当于 0.35 个 Titan X Pascal，或是 Titan X Pascal 的速度几乎三倍快于 GTX 980。
请注意：我没有所有这些显卡，也没有在所有这些显卡上跑过深度学习基准。这些对比源于显卡规格以及计算基准（有些加密货币挖掘任务需要比肩深度学习的计算能力）的比较。因此只是粗略的比较。真实数字会有点区别，但是一般说来，误差会是最小的，显卡的排序也没问题。
也请注意，没有充分利用 GPU 的小型网络会让更大 GPU 看起来不那么帅。比如，一个 GTX 1080 Ti 上的小型 LSTM（128 个隐藏单元；batch 大小大于 64）不会比在 GTX 1070 上运行速度明显快很多。为了实现表格中的性能差异，你需要运行更大的网络，比如 带有 1024 个隐藏单元（而且 batch 大小大于 64）的 LSTM。当选择适合自己的 GPU 时，记住这一点很重要。&&&&
GPU 性能的粗略对比（2017 年 4 月 9 日）。注意：此对比仅适用于大计算量任务。
性价比分析（主要新增部分）
如果参照上图，将所有 GPU 的性能除以各自的价格，我们就得到了性价比的分析图，它一定程度上影响了我们在文末的建议。&&&&
性价比分析使用了新 GPU 在美国亚马逊的价格，以及旧 GPU 在 eBay 上的价格。请注意：这一对比在很多方面可能存在偏差，例如它没有考虑 GPU 内存大小的问题。
虽然 GTX 1050Ti 的性价比遥遥领先，但这是在没有考虑内存的情况下算出的，在应用时，1050Ti 的内存常常不能满足需求，这意味着你只能被迫选择那些单位价格性能较低的高端显卡。同样，你也很难用 4 块小 GPU 代替 1 块大 GPU 执行任务，因为小 GPU 存在很多缺点。所以你不能简单地通过买 16 块 GTX 1050 Ti 来试图达到 4 块 GTX 1080 Ti 的性能，因为这可能意味着你需要多买三台计算机――性价比反而低了。如果考虑这些细节的话，性价比的对比图应该是这样：&&&&
将其他硬件价格考虑在内后，各型号 GPU 的性价比。参考状态为：一个机箱，承载 4 块 GPU，价值 1500 美元的高端主板和 CPU。
所以，在实际情况下，如果你想要更高的性能，毫无疑问大 GPU 更有性价比。当然这一对比可能仍然存在偏差。因为每个人的预算都不是无限的。在给定资金的情况下，哪种 GPU 是最合适的？你的 GPU 在被升级前要使用几年？这些问题还有待解决。
所以在装机上做出选择并不容易。不过如果你充分考虑了所有问题，你所得出的结论应该与下面的推荐类似。
GPU 推荐（更新幅度较大）
总的来说，我会推荐 GTX 1080 Ti 、GTX 1080或者 GTX 1070。它们都是优秀的显卡，如果你买得起 GTX 1080 Ti 就入手吧。GTX 1070 更加便宜点，但是仍然比普通的 GTX Titan X (Maxwell) 要快一些。GTX 1080 比 GTX 1070 性价比要低一点，但是，既然 GTX 1080 Ti 价格跌得厉害，那么现在 GTX 1080 就与 GTX 1070 有的一拼。考虑到增加的内存（11G 和 8G），这三张显卡应该比 GTX 980 Ti 更值得选择。
8G 内存看起来有点小，但是对于许多任务来说，绰绰有余。比如，在 Kaggle 比赛，很多图像数据集、深度风格以及自然语言理解任务这些问题上，你遇到的麻烦会少很多。GTX 1060 是最好的入门 GPU，如果你是首次尝试深度学习或者有时想要使用它来参加 Kaggle 比赛。我不会推荐 GTX 1060 带有 3G 内存的变体产品，既然其他 6G 内存产品能力已经十分有限了。不过，对于很多应用来说，6G 内存足够了。GTX 1060 要比普通版本的 Titan X 慢一些，但是，在性能和价格方面（eBay 上）都可比肩 GTX 980。
如果要说物有所值呢，10 系列设计真的很赞。GTX 1050 Ti、GTX 1060、GTX 1070、GTX 1080和 GTX 1080 Ti 上都很出色。GTX 1060 、GTX 1050 Ti适合初学者，GTX 1070 、GTX 1080是某些产业和研究部门以及创业公司的好选择，GTX 1080 Ti 通杀高端选择。
一般说来，我不会推荐英伟达 NVIDIA Titan Xp，就其性能而言，价格死贵了。继续使用 GTX 1080 Ti 吧。不过，NVIDIA Titan Xp 在计算机视觉研究人员当中，还是有它的一席之地，这些研究人员通常要研究大型数据集或者视频集。在这些领域里，每 1G 内存都不会浪费，NVIDIA Titan Xp 比 GTX 1080 Ti 仅多出 1G 的内存也会带来更多的处理优势。我不会再推荐 NVIDIA Titan X (Pascal) 了，因为 NVIDIA Titan Xp 跑的快一些但价格几乎差不多。不过呢，考虑到市场上这些 GPU 的稀缺，如果你买不到 NVIDIA Titan Xp，你也可以买 Titan X (Pascal)。或许可以从 eBay 上淘到便宜的 Titan X (Pascal)。
如果你已经有了 GTX Titan X (Maxwell) GPUs，升级到 NVIDIA Titan X (Pascal) 或 NVIDIA Titan Xp 就不值了。剩下这个钱买下一代 GPU 吧。
如果你差钱，但真需要 12G 内存，那么，最好去 eBay 淘个 GTX Titan X (Maxwell)。
不过，绝大多数研究人员使用 GTX 1080 Ti 就可以了。对于绝大多数研究和应用来说，额外 1G 内存其实是不必要的。
我个人的研究工作，会用多个 GTX 1070 或者GTX 1080 。我宁可多跑几个测试，哪怕速度比仅跑一个测试（这样速度会快些）慢一些。在自然语言处理任务中，内存限制并不像计算机视觉研究中那么明显。因此，GTX 1070/GTX 1080就够用了。我的研究任务以及运行实验的方式决定了最适合我的选择就是 GTX 1070/GTX 1080。
现在，对于那些手头很紧又要买 GPU 的人来说，选择更少了。AWS 的 GPU 实例很贵而且现在也慢，不再是一个好的选择，如果你的预算很少的话。我不推荐 GTX 970，因为速度慢还死贵，即使在 eBay 上入二手（150 刀），而且还有存储及显卡启动问题。相反，多弄点钱买一个 GTX 1060，速度会快得多，存储也更大，还没有这方面的问题。如果你只是买不起 GTX 1060，我推荐 4GB RAM 的 GTX 1050 Ti。4GB 会有限，但是你可以玩转深度学习了，如果你调一下模型，就能获得良好的性能。GTX 1050 Ti 适合绝大多数 kaggle 竞赛，尽管可能会在一些比赛中限制你的竞争力。
如果你仅仅是想尝试一下深度学习，GTX 1050 Ti（2G 或 4G 内存）是一个不错的选择。
AWS GPU 实例
在这篇博文的前一个版本中，我推荐了 AWS GPU 的现货实例，但现在我不会再推荐它了。目前 AWS 上的 GPU 相当慢（一个 GTX 1080 的速度是 AWS GPU 的 4 倍）并且其价格在过去的几个月里急剧上升。现在看起来购买自己的 GPU 又似乎更为明智了。
这篇文章里的所有信息应该能帮助你通过平衡内存大小的需要、带宽速度 GB/s 以及 GPU 价格来找到合适的 GPU 了，这些推理在未来许多年中都会是可靠的。
但是，现在我所推荐的是 GTX 1080 Ti 、 GTX 1070 或者 GTX 1080，只要你买得起；如果你刚涉足深度学习或者手头紧，那么 GTX 1060 或许适合；如果你的钱不多，就买 GTX 1050 Ti 吧；如果你是一位计算机视觉研究人员，或许该入手 Titan Xp。
总结性建议
总的说来最好的 GPU：Titan Xp
有成本效益但价格高的：GTX 1080 Ti, GTX 1070,GTX 1080
有成本效益而且便宜：GTX 1060（6GB）
用来处理大于 250G 数据集：GTX Titan X (Maxwell), NVIDIA Titan X Pascal, or NVIDIA Titan Xp
我的钱不多：GTX 1060（6GB），用于常规比赛，或者 GTX 1080 Ti 用于「深度学习比赛」
我几乎没钱：GTX 1050 Ti（4GB）
我参加 Kaggle 比赛： 用于任何常规比赛，GTX 1060 (6GB）, 如果是深度学习比赛，GTX 1080 Ti
我是一名有竞争力的计算机视觉研究人员：NVIDIA Titan X 不要从现有的 Titan X (Pascal or Maxwell) 进行升级
我是一名研究人员：GTX 1080 Ti。有些情况下，比如自然语言处理任务，GTX 1070 或者 GTX 1080或许是可靠的选择――看一下你当前模型的存储要求。
想建立一个 GPU 集群：这真的很复杂，你可以从这里得到一些思路：http://t.cn/RXvx5X5
刚开始进行深度学习，我是认真的：开始用 GTX 1060（6GB）。根据你下一步的情况（创业？Kaggle 比赛？研究还是应用深度学习）卖掉你的 GTX 1060 然后换成更适合使用目的的 GPU。
　　原文链接：http://timdettmers.com//which-gpu-for-deep-learning/本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。&&&&?------------------------------------------------
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银行信息港财经汇总4月10日在售高收益银行理财产品：今日在售预期年化收益率在6%（含）以上的银行人民币理财产品共3款。工商银行(4.820,-0.04,-0.82%)发行的私人银行专属全权委托资产管理人民币理财产品2017年第261期PBZP17N7预期年化收...
银行信息港财经汇总4月7日在售高收益银行理财产品：今日在售预期年化收益率在6%（含）以上的银行人民币理财产品共2款。工商银行(4.860,0.03,0.62%)发行的私人银行客户专属全权委托资产管理理财计划2017年第100期预期年化收益率最高，为6...
对比产品对接基金万份收益7日年化购买门槛取现限额变现速度申购状态规模(亿元) 区间收益 余额宝天弘余额宝1.万实时(有条件)可申购8082.94- 零钱宝广发天天红0.元14.99万实时(有条件)可申购65.42- 零钱宝汇添富现金...
对比产品对接基金万份收益7日年化购买门槛取现限额变现速度申购状态规模(亿元)区间收益 余额宝天弘余额宝1.元5万实时(有条件)可申购8082.94- 零钱宝广发天天红0.元14.99万实时(有条件)可申购65.42- 零钱宝汇添富现...
今日余额宝最新收益率查询（日） 银行信息港理财 日讯 七日年化收益率（日）：3.9400% 【余额宝一万元一天收益多少】 基金名称 每万份收益 七日年化收益率 余额宝 1.0% 净值日期 每万份收益...
交通银行新一轮推荐办卡活动，11月已经通过不少了，今天上午都是秒批。需要申请交行卡的可以用我发 的这个链接申请，里边包含我的推荐信息：黄XX诚邀您办理交通银行信用卡！打开 https://creditcardapp.bankcomm.co...
光大银联正道商业联名信用卡如何 光大银联正道商业联名信用卡有哪些权益 拥有精彩品质生活，从拥有光大信用卡开始 。今年，光大银行郑州分行联合银联、正道商业发行了 光大银联正道商业联名信用卡金卡与白金卡 ，并依据客户喜爱，推出了...
各大银行信用卡延误险对比：哪个银行信用卡的延误险比较好？ 飞机延误的时候，延误险的作用从正常角度来看就是你在机场长时间等待后，一身疲惫到达目的地，有一份或大或小的现金补偿来安慰你的心灵，或者用于补偿等待期间额外的消费支出...
2017年端午节银行放假安排：2017年端午节银行有上班吗？ 2017年端午节放假安排时间表： 日（周日）至5月30日（周二）放假公休，共3天 端午：5月30日（星期二，农历端午节当日）为国家法定节假日 5月28日（星期日）公休 5月28...
广发银行信用卡怎么激活 广发信用卡激活方法有哪些 下面由小编为您介绍。 广发银行信用卡网上申请激活方式 网上申请的信用卡卡片需要在银行柜台进行激活，其他激活方式是不可以使用的，因为在激活时银行的工作人员会对您的身份进行审核...
农业银行无卡取款操作流程一览_农行无卡取钱最多取多少？ 到商场看到心仪的宝贝，才发现没带钱、没带卡！怎么办？ 出门在外，没带卡，钱用完，怎么办？ 据悉，为了方便客户取款，农业银行推出了无卡取现服务，凡持有农行银行卡并下载安...
招行信用卡VS交行信用卡_招行信用卡和交行信用卡哪个好？ 两家银行信用卡对比 招商银行信用卡 优点：申办门槛极低，积分永久有效；网银功能强，操作方便，支持支付宝；经常有超值的团购商品，活动和花样比较多；一卡通功能不错，理财各...
银行信息港财经4月10日讯：记者7日从甘肃省卫计委获悉，甘肃省酒泉市肃州区确诊1例H7N9病例。 据甘肃省卫计委介绍，该名患者高某为男性，年龄82岁，家住酒泉市肃州区，4月3日因发热、咳嗽、肌肉酸痛入院治疗，当日甘肃省疾控中心、酒泉...
银行信息港财经4月10日讯：当地时间9日，埃及发生针对两座教堂的连环袭击，造成至少47人死亡，百余人受伤。埃及总统塞西宣布全国进入紧急状态。事后，极端组织伊斯兰国宣布对袭击事件负责。 埃及坦塔市一教堂附近4月9日发生爆炸。爆炸发...
银行信息港财经4月10日讯：河北省保定市雄县政府大楼内略显冷清，一名工作人员告诉记者，当日上午，很多官员都接到通知前往容城县参加有关雄安新区的会议。 和办公楼内的清冷相比，办公楼外的公共停车区内，却停满了车辆。行人熙攘在雄...
一直以来校园欺凌可以说是社会上最为关注的事情，对于现在还在学校生活的学生们来说的话，校园的霸凌事件可以说是非常的让人觉得是非常的讨厌的一个事情了。 不过，其实很多人潜意识中都有这样的一个感觉，好像校园的霸凌事件是小学初中...
你喜欢熬夜通宵甚至是连轴么？ 确实，爱熬夜这类的生活习惯呢，可能被指责为不良生活习惯。但是我们这些沉迷于夜生活的夜猫子们似乎对于这样的一种生活反而是十分向往的一种感觉了。 这究竟是什么原因呢？ 最近，美国研究人员却发现，夜...
2014年，一部火热的电影《星际穿越》登陆各大影院荧幕。 小编也算是半个科幻电影以及科幻小说的迷了，自然也会强行氪金一波去好好的欣赏一下了。 在这个影片当中，随着地球自然环境的恶化，人类面临着无法生存的威胁，但科学家们在太阳...
华夏文明五千年，可以说这个是我们国家最引以为傲的一个事情了，因为我们源远流长的历史，所以我们因此而每每谈起的时候都有一份自傲的感觉。 而在我们国家的地下，也保留着大量的历史文物。 本来是一个非常不错的事情，结果就给了那些...
随着国内房地产市场成交量的增加，一二线城市多地住房公积金贷款额度普遍偏紧，资产证券化逐渐成为各地公积金管理中心拓宽融资渠道的重要选项。 去年上半年，共有8个地方公积金管理中心作为发起人发行了19只住房公积金资产证券化产品，...
上海房屋贷款纯公积金贷款 需要注意什么？上海房屋贷款纯公积金贷款攻略 住房公积金个人购房贷款是指当履行住房公积金缴存义务的职工购买具有所有权的自住住房时，以所购本市城镇自住住房作为抵押物的贷款方式，可以按规定申请住房公积...
买房贷款注意事项： 公积金贷款一定比商业贷款便宜吗 ？ 买房对于许多家庭来说是人生中的大事，在贷款买房的时候，很多人都产生了误区，不了解的话很容易影响贷款办理，甚至会对生活造成影响。 误区一：公积金贷款一定比商贷省钱 都说公...
离职后住房公积金怎么提取 ？公积转转移流程介绍 职工因工作变动调出单位或与原单位终止劳动关系的，单位应自劳动关系终止之日起30日内到住房公积金管理中心办理变更登记，单位需填写《住房公积金变更清册》和《住房公积金转移凭证》，...
目前，乌鲁木齐住房公积金管理中心对老弱病残孕、单位集体等开通了上门服务绿色通道。为方便市民提前预约，该中心公布了各管理部预约电话。 2月23日，记者从乌鲁木齐住房公积金管理中心了解到，近期，该中心召开在两学一做学习教育中开...
每个月发工资的时候，真是又兴奋又心累啊，兴奋的原因自不必说，每个月上班不就盼着这一天早点到来吗？心累的原因嫌工资这点就不说了，而是本来就不高的工资还要交那么多的五险一金。 大白就常常听到一些职场小朋友对此事愤懑不已，其实...
上海公积金自助机具查询服务又添新成员工商银行也加入了大家庭 为方便广大缴存职工了解个人住房公积金账户信息，市公积金中心在已与多家银行开展合作开通了建设银行、农商银行、浦发银行、上海银行、交通银行、农业银行携手推出自助机具...
日美男在杭州住院。19号出院后，我们先去理赔了社保。由于异地住院，再加上过年的关系，2月16日社保才结算清楚，赔付了2292.74元。由于我曾经在网上给美男买过480元一年的医疗险，所以我在社保结算后，开始了商业保险的理赔...
年初上海就出台了职工医保个人账户余额购买商业医疗保险，我个人听到这个消息是很高兴的，因为社会性的保险一般都是非常惠民的，费用上一定比商业性保险低很多，有这样的机会，我是肯定不会错过的！ 因为上海的医保卡跟别的地方不太一样...
在说正事之前，我们先来看看平均工资，又涨了哦！ 涨了！2016年夏季全国34个主要城市的在线职位平均薪酬为7233元，相对上一季度全国7018元的平均薪酬略有增长。 北京平均薪酬是天津1.5倍 从各个城市平均薪酬水平来看，薪酬水平排名前五...
随着国内房地产市场成交量的增加，一二线城市多地住房公积金贷款额度普遍偏紧，资产证券化逐渐成为各地公积金管理中心拓宽融资渠道的重要选项。 去年上半年，共有8个地方公积金管理中心作为发起人发行了19只住房公积金资产证券化产品，...
近日，浙江省衢州市开化县的张某某因骗取城乡基本医疗保险金，被法院以诈骗罪判刑。 张某某，60岁，2014年8月，在开化某村建房工地施工，不慎摔倒受伤，医疗费用先后花去十余万元。事发后，张某某在明知实际受伤情况不属于城乡医疗保险...
社保满15年但仍未到退休年龄的人员，在退休前死亡是能有丧葬费的。 丧葬费怎么领取： 丧葬费是指侵害自然人的生命权致使受害人死亡的，受害人的亲属对死亡的受害人进行安葬所产生的丧葬费用的支出。一般用于逝者服装、整容、遗体存放、...
阜康市社保局：做足经办服务文章 积极打造 三个社保 2017年以来，新疆阜康市社保局紧紧围绕标准化建设、综合柜员制工作，结合 两学一做 、 学转促 等学教活动，以为参保群众提供精细化服务为工作标准，不断创新服务模式、优化经办服务、...}