diff --git a/chapter00_preface/00.md b/chapter00_preface/00.md
index d4b74f4a1103999b7ad87c73dfbbb6e86c66eb6b..b907ed50a92293ca8b29179f9f5be779b62e65b1 100644
--- a/chapter00_preface/00.md
+++ b/chapter00_preface/00.md
@@ -8,4 +8,5 @@
    why
    preface
    install
+   buy-gpu
 ```
diff --git a/chapter00_preface/buy-gpu.md b/chapter00_preface/buy-gpu.md
index 9e9dbd2595499d17274d62c45acf7164eb3e0a56..2046ac0a4e0f4e6707a05e7af99a7cf4444c59e8 100644
--- a/chapter00_preface/buy-gpu.md
+++ b/chapter00_preface/buy-gpu.md
@@ -22,7 +22,7 @@ Nvidia一般每一两年会更新一次大版本，例如目前最新的是1000
 GPU的性能主要由下面三个主要参数构成：
 
 1. 计算能力。通常我们关心的是32位浮点计算能力。当然，对于高玩来说也可以考虑16位浮点用来训练，8位整数来预测。
-2. 内存大小。神经网络越深，或者训练时批量大小越来大，所需要的GPU内存就越多。
+2. 内存大小。神经网络越深，或者训练时批量大小越大，所需要的GPU内存就越多。
 3. 内存带宽。内存带宽要足够才能发挥出所有计算能力。
 
 对于大部分用户来说，只要考虑计算能力就行了。内存不要太小就好，例如不要小于4GB。如果显卡同时要用来显示图形界面，那么推荐6G内存。内存带宽可以让厂家来纠结。