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。...这是我目前使用的服务器的配置清单，主板理论可以插4张GPU，但是由于CPU的原因，插上两张显卡时功效最大。 对配置有疑惑的童鞋可以查看这篇：给你一份配置清单:机器学习、深度学习电脑显卡配置指南。...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
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...不得不说，跨了几代架构的显卡性能不在同一个量级，其实不能拿来作比较，最好还是在同一个Pascal架构下作对比，但由于大多数人在没有GPU的时候都是使用AWS的GPU服务器，作这个对比也可以让大家分析下后面还要不要用
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。...，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！...不得不说，跨了几代架构的显卡性能不在同一个量级，其实不能拿来作比较，最好还是在同一个Pascal架构下作对比，但由于大多数人在没有GPU的时候都是使用AWS的GPU服务器，作这个对比也可以让大家分析下后面还要不要用
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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。...以及所有10系列的显卡，使用的是 Pascal 架构，而最新出来的RTX 2080、RTX 2080ti则使用的是Turning(图灵架构)，而之前的服务器级别显卡P100则使用的是Volta架构。...再看下图，显然，1080TI的F16那一项直接就是N/A，而且，也没有TensorCore。...总结 总的来说，如果想要用到最新的Tensor Core技术，那么只有购买服务器级别显卡或者最新出的RTX系列。但是是不是刚需呢？...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。
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。
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？...而英伟达的数据中心，可以为云游戏提供强大的后台支持，玩家可以连接到数据中心云服务器上的游戏，然后方便地通过浏览器进行操作。...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。
作为ASUS的GPU服务器，自然搭配的RTX GPU卡也会是ASUS品牌——这是ASUS的一大特色：核心三大件中主板和显卡都是自家品牌！ ?...在之前的文章里，我们提到过: 单精度 双精度 半精度 GeForce RTX 1080ti 10609 332 166 GeForce RTX 2080 8920 279 17840 GeForce...RTX2080ti和RTX2080都可以搭配专有的NVLINK，实现多卡应用时候卡间通信性能远比走PCI-E的1080Ti好的多。 ?...ASUS的所有服务器都很注重散热管理。...1+1 电源设计可让服务器持续运作，即使其中一个电源需要维修，也能不中断地运作。 ?
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...在搜索列表中选择合适自己目标的驱动版本(也不建议选择最新的,应用开发有可能跟不上,够用就好) 我下载了 NVIDIA-Linux-x86_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
（1080ti换成Titan也没问题） GPU的选择是重点 GPU的选择： GTX 下面给出1080、1070、1060、Titan X、Titan X 2016的几项指标的对比： TFLOPS（teraFLOPS...FLoating-point Operations Per Second每秒浮点运算次数） 1080ti 真是牛B，11.5TFLOPS，11GB显存 ?...单U最大40lanes（即使服务器的CPU），也就是即使有4个规格的x16，只能最多达到2路x16加一路x8。不过，芯片组其实也可以扩充一部分lanes。
（1080ti 换成 Titan 也没问题） GPU 的选择是重点 GTX 下面给出 1080、1070、1060、Titan X、Titan X 2016 的几项指标的对比： TFLOPS（teraFLOPS...FLoating-point Operations Per Second 每秒浮点运算次数） 1080ti 真是牛 B，11.5TFLOPS，11GB 显存 ?...单 U 最大 40lanes（即使服务器的 CPU），也就是即使有 4 个规格的 x16，只能最多达到 2 路 x16 加一路 x8。不过，芯片组其实也可以扩充一部分 lanes。
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
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。
我的 Windows PC 上配置有双路英伟达 Geforce GTX 1080TI，但这显然不够。我在 Google Cloud 上多次租用 GPU，但忒贵了，所以我开始尝试新的方法。...最近我听说了 Hostkey（一家高级网络服务提供商），你可以租用他们的服务器。...最开始，我得到了一台配备 4 路 1080ti 的服务器。所以设置环境没遇到什么问题，并很快开始训练模型。在单个 GPU 上的训练取得了非常好的进展，于是我开始逐渐增加 GPU 数量。...原来服务器本身存在一些问题，处理器无法跟上 4 路 1080ti 的全功率运行。 所以，我改用了另一台配备双路 2080ti 的服务器。但由于电源供应不够强大，刚开始的时候遇到一个小问题。...此后，我在这台服务器上运行了很多模型，结果都很不错。所以接下来我还会选择租用 Hostkey 的服务器。 设计运转良好的工作流程 ? 优秀的工作流程至关重要。
显卡分为专门的计算卡和游戏卡（也可以叫为服务器显卡和消费级显卡）。...GPU云服务器就是使用这些显卡。...我这里给的建议是：1060 6g入门、1070 8g比赛、1080ti 11g研究。...显卡的显存很重要，比如同样一张显卡1060 6g比1060 3g的优势就很明显，因为显存大了3g，可以跑更深权重更多的神经网络，显卡最好一次性买贵的，之所以给出选择还是钱的问题，另外不建议买泰坦系列，因为性能和1080ti...关于没有服务器想要使用云服务器远程调试的，请看我的接下来的一篇文章。 ? 此文由腾讯云爬虫爬取，文章来源于Oldpan博客 欢迎关注Oldpan博客公众号，持续酝酿深度学习质量文：
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。
大家可以回顾一下我在之前发布的几篇关于显卡的文章： 更新深度学习装备:双(1080Ti)显卡装机实录 新显卡出世，我们来谈谈与深度学习有关的显卡架构和相关技术 给你一份配置清单:机器学习、深度学习电脑显卡配置指南...嘿嘿，当然不怕，就算我们暂时没有可以派上用场的显卡(1080TI、2080TI)，我们也可以撸一些大公司的羊毛嘛，毕竟是免费的，不用白不用，这里我就推荐一个比较好用的免费的网上GPU服务器：Kaggle...这个kernels因为是一个虚拟环境，和我们在其他平台上直接使用的GPU云服务器还有点区别，不用我们去耗费精力搭建环境，我们直接使用即可。...那么在回到显卡的配置，这款kernels中的K80属于什么水平呢，经过测试1080TI显卡比K80的速度快2倍左右，也就是说K80显卡的配置也算还不错了。...在美团云上的价格可以接受的服务器配置一般都是M60、M40、K40这三种配置，这三种为服务器显卡， M60拥有两个 GM204 核芯，每个 GM204 核芯拥有 2048 个计算单元，拥有8G显存，单精度浮点性能可达
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