深度学习的GPU型号和参数选择 |
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关于深度学习的Nvidia的GPU加速网络训练参数性能测试 英伟达RTX 30系列已出，有预算的，建议直接30系列了 深度学习的GPU型号和参数选择深度学习注重的参数有两个，分别是显存带宽和单精度浮点计算能力（这里不考虑双精度浮点计算能力） 显存带宽计算涉及到的显卡参数：显存位宽（位）、显存频率（Mhz） 单精度浮点据算能力涉及到的显卡参数：显卡主频（Mhz）、cuda核心 下面介绍常见的几种显卡参数： 显卡型号显存单精度计算能力显存带宽主频xCuda核心数x2/1000 (TFlops)显存位宽x显存频率/8/1000(Gb/s)10606G1.582x1280x2=4.05192.21660ti6G1.580x1536x2=4.8528810708G1.566x1920x2=5.78256.321070ti8G1.607x2432x2=7.8525610808G1.607x2560x2=8.233201080ti11G1.480x3584x2=10.61484.420608G1.365x1920x2=5.2433620708G1.410x2304x2=6.514482070 Super8G1.410x2560x2=7.2244820808G1.515x2944x2=8.924482080 Super8G1.650x3072x2=11.654482080ti11G1.350x4352x2=11.7561630708G1.730x5888x2=20.40448308010G1.71x8704x2=29.80760309024G1.70x10496x2=35.70936Titan X (Maxwell架构)12G1.000x3072x2=6.14336.6Titan X (Pacsal架构)12G1.418x3584x2=10.16336.58Titan XP>12G1.582x3840x2=12.15547.7Titan V>12G1.200x5120x2=15.36652.8 根据整理的以上数据 推荐入门级别的选择2060的8GB，计算力和显存带宽都是最低价格也是最低其次性能较好的就是2070Super，拥有8GB显存，带宽较大，cuda核心数也增多如果是做图像方面的深度学习，那么标配起步就是1080ti，11GB显存，可以训练更深的网络，cuda核心较多计算力较强，带宽不用多说也是很大(本人18年购买的1080ti显卡，目前已经停产)此外Titan X（Maxwell）架构的显卡不推荐购买，购买的时候要注意，这款显卡比较老是28nm工艺了，计算力和带宽表现都很差。 根据实际测试1080ti、2070、3070运行相同的代码所用时间对比，并不能完全依照上述单精度计算能力来对比速度 显卡型号单精度计算力测试结果1080ti10.61165s20706.51194s307020.40154s |
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