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。
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
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.
(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。
(1080ti 即可跑!)
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。
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
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。
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。
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