前言 之前一直在装有一张1080Ti的服务器上跑代码，但是当数据量超过10W(图像数据集)的时候，训练时就稍微有点吃力了。...正文 首先，这是之前的主机，CPU为7800X，主板为X299，CPU水冷其余风冷，插着一张微星1080TI显卡。...欲加上的显卡为索泰1080TI OC 至尊系列，与之前的微信显卡组成双显卡阵列，如果你要问我为什么买这张显卡： 学校的供货渠道目前只有两种牌子(七彩虹和索泰)，但是七彩虹的那款尺寸有点不合适，故不选择...虽然现在都换成了RTX 2080，但是由于2080还不是很稳定，1080ti与最新系列差距并不是很大，所以还是选择1080ti 之前那一张是1080Ti，当然选择搭配的最好也是1080Ti，可以分布式训练...因为在使用之前那张显卡时已经装上了Linux的Nvidia驱动，插两张卡没必要使用之前的驱动即可，显示器还是插之前的那张卡就好。 一次性点亮~ 可以看到Linux系统中已经检测到了两张显卡。
简单性能对比测试 Chapter 1 配置方案选择 首先先上完整的配置清单： GPU 由于预算所限，就不必考虑NVIDIA Tesla那种专业计算卡了，一张基本的K80卡都要5万以上起步，而且K80的性能还没1080Ti...从上图可以看到，1080Ti是消费级性价比最高的GPU，拥有480GB/s的带宽，单精度运算能力达到10.6TFPS，内存11GB，仅次于最新的GTX Titan Xp，而且价格低，性价比最高。...微星 AERO 1080Ti 公版 11G 这里选择使用3张1080Ti SLI，之所以不选择4卡，与主板和电源有关，后面会解释。...PS: 最近由于比特币价格上涨，矿工不断搜刮市面上的显卡，导致显卡价格不断攀升，在上月给供应商发配置单时，公版1080Ti最低价只要RMB 5800，但过了几周实际下单时，价格已经上涨到RMB 7000...，遇到不少的坑，因此想写出来分享给大家，以免大家走弯路，链接在此：Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程(http://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8
从上图可以看到，1080Ti是消费级性价比最高的GPU，拥有480GB/s的带宽，单精度运算能力达到10.6TFPS，内存11GB，仅次于最新的Titan Xp，而且价格低，性价比最高。...微星 AERO 1080Ti 公版 11G 这里选择使用3张1080Ti，之所以不选择4卡，与主板和电源有关，后面会解释。...PS: 最近由于比特币价格上涨，矿工不断搜刮市面上的显卡，导致显卡价格不断攀升，在上月给供应商发配置单时，公版1080Ti最低价只要RMB 5800，但过了几周实际下单时，价格已经上涨到RMB 7000...，遇到不少的坑，因此想写出来分享给大家，以免大家走弯路，链接在此：Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程。...|11 Gb|484 GB/s|Pascal|$ 850| 使用K80进行模型训练，训练一轮需要3小时： 使用1080TI进行模型训练，每轮只需15分钟： 足足快了15倍！
安装cuDNN比较简单 先下载 cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解压后把相应的文件拷贝到对应的CUDA目录下即可： 鼠标右键 extract here 得到 cuda
本文记录在Linux服务器更换Nvidia驱动的流程。...需求 Linux 服务器上的 1080Ti 显卡驱动为387， CUDA 9，比较老旧，需要更换成可以运行pytorch 1.6的环境。...rev a1) 84:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 其中 Device 1b06 即为 1080Ti...>= 352.31 >= 353.66 CUDA 7.0 (7.0.28) >= 346.46 >= 347.62 此时我们已经确定了当前环境为 64位 Ubuntu 16.04，显卡 1080Ti..._64-450.80.02.run 安装驱动 需要强调的是我现在的安装环境是Linux服务器,没有图形界面,使用图形界面的同志不要按照此方案安装.
就连上一代顶级显卡GTX 1080Ti价格也是居高不下，官方定价699美元（约4700元）买不到，你还得加价买。...△ RTX 2060规格参数 RTX 2060各方面的优劣势如下： 大约只有GTX 1080Ti一半多的CUDA核心（1920 vs 3584）； 显存带宽只有1080Ti的70%（336 vs 484...GB/s）； 有240个用于深度学习的张量核心，而1080Ti没有； 功率160W，而1080Ti功率达250W； 更重要的是，作为新一代的“乞丐版”显卡，2060的价格只有1080Ti的一半！...当深度学习模型层数较少时，GTX 1080Ti性能更佳，随着层数增多，RTX 2060性能实现了反超，而且层数越多性能优势越大。...在CIFAR-100上，RTX 2060的性能优势更明显，即便层数较少，在FP16上的性能也好于GTX 1080Ti。
得益于精细、高效的设计，该模型甚至可以在 1080Ti 上进行训练！ 更多细节请参考原文！ 参考文献 [1] CHEN D Z, CHANG A X, NIESSNER M.
而最近，黄仁勋的云游戏服务GeForce Now帮Epic绕开「苹果税」重返iOS，库克则是祭出M1芯片，机器学习性能比肩1080Ti，苹果和英伟达之间要起纷争？...库克反击：M1机器学习性能已经追上1080Ti，老黄会慌吗？ 库克也是老江湖了，不可能无视英伟达的一系列操作。...有网友拿到M1后做了一些基准测试表明，M1的性能可能已经赶上英伟达的1080Ti。...现在，团队成员可以直接在mac上进行机器学习建模和测试了，而过去，mac在机器学习尤其是深度学习领域，更多的是被当做一个客户端，来操作云端的linux服务器进行训练和推理。
（1080ti 即可跑！）
感觉还是现在买 1080ti 实在。」 ? ?...Tim Dettmers 在博客中表示，单从性能上来看，RTX 2080 Ti 无疑是非常强的，它在卷积网络或循环网络都比 1080Ti 有更好的效果。...经归一化的原始性能数据，RTX 2080 Ti 差不多是 GTX 1080Ti 的两倍速度（0.77 vs 0.4）。...以下展示了在 32 位精度下各个模型的加速情况，其中红线为各模型在 1080Ti 上的基线性能： ?...在价格是 1.7+倍的情况下性能提升达不到那么多也许就需要重新考虑入手 1080Ti 了。 ?
然而，有这么一位研究生不仅把自己的论文发了出来，还表示自己用1080Ti训练的比SOTA模型更厉害。 大厂用成千上万张显卡训练的SOTA模型已经看腻了？...慕尼黑大学的研究生做了一个Deep Fake模型，只用了300万个参数和一个1080Ti，搞定！堪比SOTA！ 虽然作者是这么说的，但是从他发布的成果上来看，有些一言难尽。
训一遍COCO一般设置 MAX_EPOCH=20 ； 在 batch_size=2/卡(1080ti) 的情况下，总耗时约为 512 h/卡(1080ti) 。 ImageNet ?...在 batch_size=几百/卡(1080ti) 的情况下，总耗时约为 256 h/卡(1080ti) 。
测试使用的硬件是： 1）Nvidia Jetson Tx2 2）Movidius 2450 3）Nvidia 1080ti（基准线） 4）麒麟970（华为手机） 5）高通骁龙660 6）ActionSemiS900...InceptionV3的竞争中，最快的是Nvidia 1080ti(Float TF)，其次是Nvidia Jetson系列，1080ti比Intel i7-8700k CPU快10倍。...表现最差的依然是ActionSemis900，耗费时间几乎是1080ti的近百倍了。...在速度方面，TensorRT（Half）<TensorRT（Float）<Tensorflow（Float），每个速度比前者快〜2倍，我们可以预期速度最快的TX2 TensorRT（Half）比1080ti
真的很有诱惑力啊，毕竟价格摆在那里，RTX2080TI显卡相比1080TI可是贵了许多，Founder Edition 版 京东上预订9999差不多1w了。...再看下之前1080TI与1080的报道: 1、二者同为16nm制程、Pascal架构，不同的是GTX 1080为GP104-400核心，GTX 1080 Ti为GP102-350核心。...再看下图，显然，1080TI的F16那一项直接就是N/A，而且，也没有TensorCore。...新的Volta GPU架构的显著特征是它的Tensor Core,而最新的Turning架构也拥有Tensor Core，这也大概是为什么这一代RTX比较贵的原因了吧(1080TI没有哦)。...GTX 1080TI和RTX2080TI都是拥有11G显存，RTX 2080TI出世后，如果1080TI适当降价的话，性价比还是非常高的，组个双卡1080TI或许是不错的选择。
然而学术界和开源社区的力量是强大的，YOLO v4开发者正是开发过Windows版和Linux版YOLO的Alexey Bochkovskiy。...以下实验结果均采用单个 1080Ti 或 2080Ti 进行训练。 ? 在 COCO 数据集上，YOLOv4 达到了43.5% AP，65 FPS。将 AP 和 FPS 分别提高了10%和12%。...使用 1080Ti 或 2080Ti 就能训练出超快、准确的目标检测器。
Paperspace Volta Tesla V100、Google Cloud P100、Amazon EC2 p3.2xlarge（Tesla V100）等云端计算平台，以及 Nvidia GeForce 1080Ti...Amazon EC2 p3.2xlarge Volta (https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p3/) (16GB—$3.06/hour) Nvidia 1080Ti...结果 从性能来看，Volta 毫无疑问是目前最强大的 GPU，性能显著优于 Nvidia 1080Ti（约 1.1-1.3 倍）和 P100（约 1.2-1.5 倍），尽管 1080Ti 才面世 9 个多月...Volta GPU 的性能优于 Nvidia 1080Ti 和 P100 GPU 值得注意的是，在同样的训练任务上，Amazon Volta 实例性能不如 Paperspace Volta。
全塔机箱 1259 1 1259 总计 28648 工作站的选型和系统安装主要借鉴了以下两篇简书文章，都相当靠谱： 配置深度学习主机与环境（TensorFlow+1080Ti） 5700刀打造3卡1080Ti...也就是说，基本上带两个大风扇甚至更多风扇的1080ti们，都不可以拿来组多卡。 我不仅买了MSI红龙1080ti，而且还在京东买的——不支持7天无理由退换货。结果连电都没上，直降500大洋挂在闲鱼上。...MSI Aero 1080ti是OK的，35mm厚，刚刚好。
Margin Loss = 0.5 Scaling factor for reconstruction loss = 0.0005 GPU Speed benchmarks 单个 GeForce GTX 1080Ti...- 35.6s per epoch 两个 GeForce GTX 1080Ti - 35.8s per epoch（twice the batch size -> half the iteration
LEDNet 能够在单个GTX 1080Ti GPU中以超过71 FPS的速度运行。实验表明，该算法在 CityScapes 数据集的速度和准确性权衡方面取得了SOTA。...我们的模型参数不到1M，并且能够在单个GTX 1080Ti GPU中以超过71 FPS的速度运行。全面的实验表明，我们的方法在 CityScapes 数据集的速度和准确性权衡方面取得了SOTA。...（测试GPU：单个GTX 1080ti） ? ? ?
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