展开

关键词

业界 | 深度学习计算哪家强?最新云端&单机GPU横评

选自Medium 作者:Vincent Chu 机之心编译 参与:路雪、李泽南 近日,Vincent Chu 在 Medium 上发文介绍自己对新一代 GPU 在各类深度学习任上的测评结果,作者对比了 为了满足这样的 GPU 计算需求,亚马逊和谷歌等云提供商近期及时在项目中加入了 Volta 架构的 V100 GPU 和 Pascal 架构的 P100 GPU。 另一家云 GPU 提供商 Paperspace 也在项目中加入了 Volta 系列 GPU。P100 和 V100 GPU 是当前市面上最好的 GPU,为机学习应用实现最优的性能。 现代目标检测 pipeline 需要 GPU 来保证高效的训练 为了测试现代 GPU 在典型机学习任上的性能,我用英伟达最近发布的 GPU 训练了一个 Faster R-CNN/resnet101 Volta GPU 的性能优于 Nvidia 1080Ti 和 P100 GPU 值得注意的是,在同样的训练任上,Amazon Volta 实例性能不如 Paperspace Volta。

514120

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

重点关注红色剪头指向的指标: 从左到右:流处理、Tensor Core数量、最低\最高频率、带宽、TFLOP。 大概可以得出这样的结论:流处理普遍相比上一代多了些,显存大小与上一代一致,显存频率和带宽相比上一代涨了一些。 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),而之前的级别显卡P100则使用的是Volta架构。 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。

2.6K10
  • 广告
    关闭

    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    你的RTX2080Ti还没到手,别人的已经「翻车」......

    之心报道 机之心编辑部 自 8 月份英伟达发布 2080Ti 以来,有钱的你们是不是都在等着收货。可最近一周,不断有媒体报道 2080Ti 有「翻车」嫌疑。 然而,随着开发者不断入手 RTX 2080Ti,很多人都发现目前 RTX 2080 Ti 在各种的支持上仍然不太成熟,可能入手 GTX 1080Ti 的性价比还要高一些。 感觉还是现在买 1080ti 实在。」 ? ? 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。 ?

    27520

    5700刀打造3卡1080Ti深度学习机

    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。 CPU CPU对于深度学习的任来说,重要性并没有GPU那么高,所以一般个人用户就选择i5或e5-1620v4这类性价比较高的处理。 主板限定了CPU必须为2011-v3或酷睿I7系列的处理,其它就不必考虑了。 重点提PCIE通道数,在深度学习的任处理中,PCIE通道数lanes越高,数据处理得越快,可以理解为一个40车道的高速公路肯定比16车道的快! 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,作这个对比也可以让大家分析下后面还要不要用

    76230

    5700刀打造3卡1080Ti深度学习机

    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。 CPU CPU对于深度学习的任来说,重要性并没有GPU那么高,所以一般个人用户就选择i5或e5-1620v4这类性价比较高的处理。 主板限定了CPU必须为2011-v3或酷睿I7系列的处理,其它就不必考虑了。 重点提PCIE通道数,在深度学习的任处理中,PCIE通道数lanes越高,数据处理得越快,可以理解为一个40车道的高速公路肯定比16车道的快! 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,作这个对比也可以让大家分析下后面还要不要用

    1K80

    点亮深度学习工作站

    16G/3000 1749 2 3498 SSD 浦科特 PX-512M8SeG M.2 1899 1 1899 电源 长城 额定1250W 巨龙GW-EPS1250DA 1099 1 1099 散热 ) 5700刀打造3卡1080Ti深度学习机 由于这两篇已经写的非常详细了,所以相同的部分就没必要再赘述,下面只记录下我填的坑。 作为工作站平台的x99 E WS/USB3.1已经是这个级别为数不多、能插满4张GTX1080ti的主板了,但是显卡的厚度必以35mm为限。 MSI Aero 1080ti是OK的,35mm厚,刚刚好。 错误:6pin+2pin 对于8pin的CPU供电,必使用下面的接口: ?

    52890

    帮你省下2000块钱,入门级显卡RTX 2060做深度学习也不差

    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! 3.7 CUDA 10 PyTorch 1.0 + fastai 1.0 Nvidia驱动版本:415.xx 在每次运行程序前,Eric都会把训练用的显卡切换到第二个PCIe插槽,由另一张卡负责显示的输出工作 如果你不是土豪,只有一张显卡,进行深度学习运算的同时,显卡也在负责显示的输出。这会对性能造成多大的影响? Eric让显卡外接两个显示,分辨率分别为1080p和1440p,测试结果如下: ?

    3.3K20

    ASUS TS700-E9 高性能塔式开箱

    今天我们开箱一台ASUS高性能塔式。 延续ASUS传统5U外观设计。 ? ? 产品型号为: ? 这款是机塔互换的。 ? 打开机箱前盖的放尘盖,这里看到8个3.5英寸热插拔的硬盘位: ? 作为ASUS的GPU,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! ? 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。 ? 当然,随着安培架构的GPU显卡发布,日后这个机也同样可以平滑支持最新的GPU架构型号。 ASUS的所有都很注重散热管理。 1+1 电源设计可让持续运作,即使其中一个电源需要维修,也能不中断地运作。 ?

    41040

    Keras - GPU ID 和显存占用设定

    Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题 而且是上的两张 1080Ti. 上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配.

    1K160

    如何配置一台适用于深度学习的工作站?

    (本人新手,也不怎么会组装,最好是半成品机,然后我组装一下就好的那种) 配置方法 x299 配置: ? 2 路 GPU 配置单: ? 四路 GPU 配置单: ? (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。

    57180

    干货 | 如何配置一台适用于深度学习的工作站?

    (本人新手,也不怎么会组装,最好是半成品机,然后我组装一下就好的那种) 配置方法 x299配置: ? 2路GPU配置单: ? 四路GPU配置单: ? (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。

    871140

    深度学习: 经典 数据集 汇总

    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 ? 官网:www.image-net.org 介绍:Imagenet数据集 专用为 分类任 的数据集,现被用于训练basemodel。 在 batch_size=几百/卡(1080ti) 的情况下,总耗时约为 256 h/卡(1080ti) 。

    1.3K30

    Keras – GPU ID 和显存占用设定步骤

    初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是上的两张 1080Ti. 上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配.

    52040

    南邮提出实时语义分割的轻量级网络:LEDNET,可达 71 FPS!70.6% class mIoU!即将开源

    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。 github.com/xiaoyufenfei/LEDNet 作者团队:南京邮电大学和天普大学 注:2019年05月08日刚出炉的paper Abstract:算力负担限制了移动设备中CNN在密集估计任中的使用 在本文中,我们提出了一个轻量级网络来解决这个问题,即 LEDNet,它采用非对称(asymmetric)编码 - 解码架构来进行实时语义分割。 另一方面,在解码中采用注意力金字塔网络(APN,attention pyramid network)以进一步减轻整个网络的复杂性。 (测试GPU:单个GTX 1080ti) ? ? ?

    3K70

    苹果M1锤爆英伟达1080Ti?这回黄仁勋要和库克玩把大的!

    而最近,黄仁勋的云游戏GeForce Now帮Epic绕开「苹果税」重返iOS,库克则是祭出M1芯片,机学习性能比肩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上的游戏,然后方便地通过浏览进行操作。 艾斯勒说,现在 英伟达有22个数据中心提供这项,70个国家通用。 英伟达要吃苹果蛋糕,库克能答应吗? 库克反击:M1机学习性能已经追上1080Ti,老黄会慌吗? 苹果更多时候是作为一家软件供应商,但是英伟达、英特尔等硬件厂商一直在渗透苹果的业,也在倒逼苹果开发自己的处理。 软硬件一体化协同设计,逐渐成为趋势,云端数据中心,更是英伟达的杀手锏。 现在,团队成员可以直接在mac上进行机学习建模和测试了,而过去,mac在机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进行训练和推理。 ?

    18310

    CNN推理哪家强?英伟达英特尔骁龙麒麟ActionSemi大测评

    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。 同为手机处理的麒麟970和高通骁龙660表现差不多,麒麟970稍微快一点点。 ? 在InceptionResnetV2上的结果也差不太多,除了高通骁龙660的速度被拖慢了大约8倍。 表现最差的依然是ActionSemis900,耗费时间几乎是1080ti的近百倍了。 不过骁龙660的一个问题是SNPE平台版本问题,作者曾经用snpe-tensorflow-to-dlc编译编译某些最先进的模型时遇到过这个问题。 麒麟970 ?

    43830

    强势入驻Kaggle,却什么奖牌都没拿到怎么办?Notebooks Grandmaster第一名:我也很苦恼

    按照目前的经验看,想要好成绩都要将算法运行在自己的机或者其他云上。 首先我们需要设置工作环境,这项工作用 pip、conda 等方法就可以实现。 最近我听说了 Hostkey(一家高级网络提供商),你可以租用他们的。 最开始,我得到了一台配备 4 路 1080ti。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。 原来本身存在一些问题,处理无法跟上 4 路 1080ti 的全功率运行。 所以,我改用了另一台配备双路 2080ti 的。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。 设计运转良好的工作流程 ? 优秀的工作流程至关重要。

    33520

    实战 PK!RTX2080Ti 对比 GTX1080Ti 的 CIFAR100 混合精度训练

    AI 科技评论按:本文作者 Sanyam Bhutani 是一名机学习和计算机视觉领域的自由职业者兼 Fast.ai 研究员。 在文章中,他将 2080Ti 与 1080Ti 就训练时长进行了全方位的对比。AI 科技评论对此进行了详尽编译。 ? FP 32 副本(主参数)主要用于优化上的更新;FP 16 的参数则用于梯度计算。这些能有效避免低学习率下溢现象的发生。 RTX 2080Ti 与 GTX 1080Ti 的混合精度训练结果对比 ? 由于运算过程并非 RAM 密集型或者 CPU 密集型任,所以我们选择在此处分享我们的结果。 语言模型对比: Github 开源中的例子基于语言建模任训练了一个多层 RNN(Elman,GRU 或 LSTM)。该训练脚本默认使用 Wikitext-2 数据集。

    52210

    史上最完整的GPU卡Tensonflow性能横向评测

    2.24GB的显存带来了一些新的可能性, 更大批量的深度学习任。这可以在某些情况下提高性能并改进收敛性。 输入具有大量特征的数据,例如较大的图像。 nvcr.io/nvidia/tensorflow:18.03-py2 linked with NCCL and CUDA 9.0 for milti-GPU "CNN" [ResNet-50] - GTX 1080Ti "Big LSTM" - GTX 1080Ti, RTX 2070, RTX 2080, RTX 2080Ti, Titan V and RTX Titan - TensorFlow - Training 1080Ti和RTX 2080Ti采用批量448。批量大小640用于RTX Titan。 无论出于什么原因,Titan V的结果比预期的要差。 对于机学习工作负载,它们相较于基于“Pascal”的GTX GPU具有更好的性能,并添加了“tensor -core”。RTX GPU也是创新的!

    1.7K20

    相关产品

    • 云服务器

      云服务器

      云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。 腾讯云服务器(CVM)为您提供安全可靠的弹性云计算服务。只需几分钟,您就可以在云端获取和启用云服务器,并实时扩展或缩减云计算资源。云服务器 支持按实际使用的资源计费,可以为您节约计算成本。

    相关资讯

    热门标签

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券