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深度学习GeForce GTX 1080Titan X(Maxwell) Titan X (Pascal)比较

现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达,但其中也有很多选择:是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell,又或是GTX 1080? GPU基准测试:GeForce GTX 1080 vs Titan X(Maxwell) vs Titan X (Pascal) ? 我们比较了GeForce GTX 1080、Titan X Maxwell和Titan X Pascal三款GPU,使用的深度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe,深度学习网络是AlexNet 基于GPU的测试结果 训练基准测试 使用四种GPU(Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080)进行一次前向迭代和反向迭代的总时间(越少越好) 推论基准测试 使用四种GPU(Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080)进行一次前向迭代的总时间(越少越好)。结果如下: ?

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GDC 2015 NVIDIA首度展示TITAN X GPU

X 繪圖卡。 除了展示「 Thief in the Shadows 」嶄新虛擬實境體驗外,在 GDC 2015 大會上 NVIDIA 執行長黃仁勳先生更在三百位嘉賓前打開印有 TITAN X 字樣的盒子,展示 NVIDIA 最新推出的 TITAN X 高階 GPU 產品,並將在兩星期後的 NVIDIA GPU 技術大會上揭露全貌,他表示上千名工程師花費數年才開發出的 TITAN X ,採用 Maxwell 架構、擁有 80 X GPU 的運算能力可呈現令人驚艷不已的 90fps 流暢畫面。 NVIDIA TITAN X 繪圖卡及 Epic Unreal Engine 4 遊戲引擎的優點,加上 Oculus Rift 的最新硬體裝置、 Oculus SDK 的非同步時間拍攝完工( asynchronous

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    NVIDIA Pascal Geforce显卡揭秘

    新一代NVIDIA“帕斯卡”(Pascal)架构显卡即将发布,各种传言也如火如荼,最近网络上流传一张图揭露全新的Geforce X家族,包含了基于GP104的X80、基于GP100的X80 ti和X80Titan 从图表上可以看到,Geforce X80 Titan将是Geforce X系列中最强大的基于GP100的GPU卡,包含了6144个CUDA核心、384个阴影单元,192个ROP(光栅)单元,基础频率1025MHz 然后出乎意料的是,报告称GP104将支持6 GB的DDR5,而不是DDR5X,考虑到X80是高端显卡,NVIDIA不太可能在未来选择DDR5而不是DDR5X——后者提供了2倍的带宽和容量。 此外,之前某个可靠信息来源曾经说到X80会有8GB内存而不是6GB。 这两个因素也挑战了这个“NVIDIA 机密”的可信度。不管怎样,这就是迄今为止我们所知道的帕斯卡(Pascal)架构。 NVIDIA帕斯卡架构: 每瓦性能是Maxwell的2倍 据称在2016年下半年推出 支持DX12.1以上 完美继承GM200 GPU的GTXTitaniu X和GTX 980 Ti 建立在台积电的16

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    飙涨70倍!高端GPU在京东卖疯了,万元显卡为何分分钟抢光?

    TITAN X Pascal在京东上很快销售一空 “信丨仰丨升丨级!” 今天午夜0点,英伟达(NVIDIA)TITAN X Pascal显卡,再次在京东“开启抢购”,而且每人限购一片。 这可能是TITAN X Pascal发售以来,用户买的最从容的一次。而下次再开售还不知何时。 这里说的高端显卡,除了TITAN还包括Tesla系列,其中京东是TITAN在国内的独家代理。据估计,高端显卡市场京东占有75%的份额。 TITAN X Pascal当然不止京东有售。 淘宝上的TITAN X Pascal卖家,大多是海外代购的模式,帮你从国外买了再寄回来。 淘宝上的售价,看起来更便宜:只要8888元。 去年7月,NVIDIA推出TITAN X Pascal。下面这张图,用以说明最新的Pascal架构,和之前的Maxwell、Kepler架构相比,具体参数有什么提升。

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    【干货】深度学习三大硬件+四大学习库基准测试对比,指标全面呈现

    现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达,但其中也有很多选择:是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell,又或是GTX 1080? GPU基准测试:GeForce GTX 1080 vs Titan X(Maxwell) vs Titan X (Pascal) ? 我们比较了GeForce GTX 1080、Titan X Maxwell和Titan X Pascal三款GPU,使用的深度学习库是Neon、Tensorflow和Caffe,深度学习网络是AlexNet 基于GPU的测试结果 训练基准测试 使用四种GPU(Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080)进行一次前向迭代和反向迭代的总时间(越少越好)。 推论基准测试 使用四种GPU(Titan X Pascal, Titan X Maxwell, GeForce GTX 1080)进行一次前向迭代的总时间(越少越好)。结果如下: ?

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    据说这是2017年NVIDIA要发布的GPU显卡

    又称NVIDIA仍在筹备一款性能更强大的GeForce游戏显卡,很可能就是GTX1080Ti(也有可能直接叫GTX2080Ti)级别的卡了,基于与新旗舰TITAN X相同的GP102核心。 WCCFtech GTX 2080 Ti GTX 2080 GTX 2070 GTX Titan X GTX 1080 GTX 1070 Architecture Pascal Pascal Pascal Pascal Pascal Pascal GPU GP102 GP104 GP104 GP102 GP104 GP104 Memory 12GB GDDR5X 8 GB GDDR5X 8 GB GDDR5X 12GB GDDR5X 8 GB GDDR5X 8 GB GDDR5 Memory Speed 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 8Gbps Memory Interface 显存的总带宽将会比目前TITAN X和GTX1080上的GDDR5X高60%,性能提升可观。

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    四种GPU的性能分析

    这是首次针对不同 GPU(Tesla K40,Titan-X Maxwell,GTX 1080 和 Titan-X Pascal)与不同网络(AlexNet,Overfeat,Oxford VGG,GoogLeNet 此外,我们注意到对于所有大小为 8 的 minibatch 中的网络,Tesla K40 有一个下凹曲率; Titan X Pascal 在使用相同 batch 大小的更浅架构上(例如 AlexNet 2.Titan X Maxwell: Titan X 是具有 5.1Tflops 计算能力、用于 Maxwell 架构的旗舰消费级 GPU。 4.Titan X PascalTitan X Pascal 一直是深度学习方面最畅销的 GPU。 尽管消费者趋之若鹜,英伟达目前在官方网站上直销 Titan X Pascal,每个消费者限购 2 块。

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    深度学习中如何选择一款合适的GPU卡的一些经验和建议分享

    > 250GB:GTX Titan X(Maxwell) ,NVIDIA Titan X Pascal或NVIDIA Titan Xp 没有足够的钱:GTX 1060(6GB) 几乎没有钱:GTX 1050 例如,一个GTX 980与0.35 Titan X Pascal一样快,或者换句话说,Titan X Pascal几乎是GTX 980的三倍。 不推荐NVIDIA Titan XPascal),因为NVIDIA Titan Xp速度更快,但价格几乎相同。 但由于市场上这些GPU的稀缺性,如果你找不到NVIDIA Titan Xp,也可以购买Titan XPascal)。 如果你已经有了GTX Titan X(Maxwell)GPU,那么升级到NVIDIA Titan XPascal)或NVIDIA Titan Xp就没有必要了。

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    英伟达又出新卡皇TITAN Xp(下一代可能是TITAN Vista)

    简单通知一下,英伟达再次发布了TITAN Xp,接替了之前大概属于1080 Ti的“卡皇”地位。需要提醒的是,TITAN X去年用上Pascal架构之后,简称TITAN XP。 新版的p是个小写,大概有这么几项更新: 1、满血版GP102核心 开放全部3840个CUDA,Titan X、1080 Ti都只有3584个。 3、兼容Mac Pro 这也是Mac用户第一次能用上Pascal架构。 其他方面的变化,请看下图: ? 这个产品发布后,Twitter网友们纷纷提醒英伟达“愚人节是上周”。

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    四大深度学习框架+四类GPU+七种神经网络:交叉性能评测

    这是首次针对不同 GPU(Tesla K40,Titan-X Maxwell,GTX 1080 和 Titan-X Pascal)与不同网络(AlexNet,Overfeat,Oxford VGG,GoogLeNet 此外,我们注意到对于所有大小为 8 的 minibatch 中的网络,Tesla K40 有一个下凹曲率; Titan X Pascal 在使用相同 batch 大小的更浅架构上(例如 AlexNet 2.Titan X Maxwell: Titan X 是具有 5.1Tflops 计算能力、用于 Maxwell 架构的旗舰消费级 GPU。 4.Titan X PascalTitan X Pascal 一直是深度学习方面最畅销的 GPU。 尽管消费者趋之若鹜,英伟达目前在官方网站上直销 Titan X Pascal,每个消费者限购 2 块。

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    英伟达机器学习5大网红GPU卡

    适用机型:机架式服务器 市场零售价:3.3万人民币 第三名:Titan X 小编觉得让GPU在机器学习上真正开始发扬光大的是Titan X的出现! ? 适用机型:塔式服务器/工作站 市场零售价:8866元人民币(以华硕Titan X某东商城价格为例) 第二名:GTX1080 上个月英伟达 正式发布了新一代旗舰显卡 GeForce GTX 尽管有开发者表示显存没有Titan X高,但谁叫GTX1080的价格只有Titan X的2/3呢? ? 特性 Titan X GTX1080 GPU 1 Maxwell GM200 1 Pascal GP104 峰值双精度浮点性能 0.21Tflops N/A 峰值单精度浮点性能 7Tflops 9 Tflops 网上传言单颗P100都能干掉两颗M40,领先幅度10-20%不等,而对比消费级游戏卡,P1001颗已经相当于GTX Titan X四颗的水准。

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    深度学习的GPU:深度学习中使用GPU的经验和建议

    例如,一个GTX 980与0.35 Titan X Pascal一样快,或者换句话说,Titan X Pascal几乎是GTX 980的三倍。 我不会推荐NVIDIA Titan XPascal),因为NVIDIA Titan Xp速度更快,价格几乎相同。 由于市场上这些GPU的稀缺性,如果你找不到可以购买的NVIDIA Titan Xp,你也可以购买Titan XPascal)。你也许能够从eBay抢夺便宜的Titan XPascal)。 如果你已经有了GTX Titan X(Maxwell)GPU,那么升级到NVIDIA Titan XPascal)或NVIDIA Titan Xp是不值得的。节省您的下一代GPU的钱。 Titan X(Maxwell) ,NVIDIA Titan X Pascal或NVIDIA Titan Xp 我没有多少钱:GTX 1060(6GB) 我几乎没有钱:GTX 1050 Ti(4GB)

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    业界 | 深度学习硬件对比评测:英特尔FPGA和英伟达GPU哪个更好?

    相比之下,最新的 Titan X Pascal GPU 提供 FP32 吞吐量 11TLOP/s 的速度。 结果显示:Stratix 10 和 Titan X Pascal 的峰值理论性能为 11 TFLOPs 和 9.2 TFLOPs。 图 4 显示了英特尔 Stratix 10 FPGA 和 Titan X Pascal 在 ResNet-50 任务中的性能和性能/功耗比。 有趣的是,英特尔 Stratix 10 在最高 750MHz 的频率上可以比英伟达 Titan X Pascal(1531 MHz)提供多出 35% 的 性能。 在 Ternary-ResNet 中,Stratix 10 FPGA 可以输出超过 Titan X Pascal 60% 的表现,而功耗效率则比对手好上 2.3 倍。

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    Titan留言板 - Titan的第一个开源项目

    TitanGbook - Titan的留言板项目 项目介绍: 1. 单页面的简单实现留言板功能 2. 做了安全过滤,有效防止SQL注入与XSS等安全问题。 3. 5. …… 演示站点: Titan留言板 部署环境: 前端 基于HTML5 + jQuery + ajax 开发 后端 基于PHP7 + Mysql5.7 开发 , 理论支持PHP5+ Mysql 5.4

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    未来FPGA能击败GPU么?这是英特尔的研究成果

    这一研究,主要评估在DNN(深度神经网络)算法领域,两代英特尔FPGA(Intel Arria10和Intel Stratix 10),与NVIDIA TITAN X Pascal GPU相比性能如何。 相比之下,最新的Titan X Pascal GPU的FP32吞吐量为11TFLOP/s。 新兴的DNN算法:更深的网络提高了精度,但是大大增加了参数和模型大小。这增加了对计算、带宽和存储的需求。 上图右半部分,显示了英特尔Stratix 10 FPGA和TITAN X GPU的ResNet-50的性能和性能/功耗比。 即使对于保守的性能估计,英特尔Stratix 10 FPGA已经比实现了TITAN X GPU性能提高了约60%。 英特尔对比两代FPGA以及最新的TITAN X GPU,结果显示目前DNN算法的趋势可能有利于FPGA。

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    Titan 的设计与实现

    值得注意的是,数据在写入 KV Engine 之前会先写入 Raft Log,因此 Titan 的性能提升会被摊薄,实际上裸测 RocksDB 和 Titan 的话这种性能差异会更大。 从本次测试我们可以大致得出结论,在大 value 的场景下,Titan 会比 RocksDB 拥有更好的写、更新和点读性能。同时,Titan 的范围查询性能和空间放大都逊于 RocksDB 。 已有的项目只需要很小的改动即可以将 RocksDB 实例平滑地升级到 Titan。值得注意的是 Titan 并不支持回退回 RocksDB。 目前 Titan 在 TiKV 中是默认关闭的,我们通过 TiKV 的配置文件来决定是否开启和设置 Titan,相关的配置项包括 [rocksdb.titan] 和 [rocksdb.defaultcf.titan ], 开启 Titan 只需要进行如下配置即可: [rocksdb.titan] enabled = true 注意一旦开启 Titan 就不能回退回 RocksDB 了。

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    人工智能时代,GPU要火?

    此外,NVIDIA还发布了三项用于推动深度学习的新技术: ●NVIDIA GeForce GTX TITAN X – 为训练深度神经网络而开发的处理器。 ●DIGITS DevBox – 据称是全球最快的桌边型深度学习工具 – 专为相关任务而打造,采用 TITAN X GPU,搭配直观易用的 DIGITS 训练系统。 其中,TITAN X是NVIDIA全新推出的旗舰级游戏显卡,同时也特别适合用于深度学习。 TITAN X 基于Maxwell GPU 架构,结合 3,072 个处理核心、单精度峰值性能为 7 teraflops,加上板载的 12GB 显存,在性能和性能功耗比方面皆是前代产品的两倍。 例如, TITAN X 在工业标准模型 AlexNet 上,花了不到三天的时间、使用 120万个 ImageNet 图像数据集去训练模型,而使用16核心的 CPU 得花上四十多天。

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    FPGA 超越 GPU,问鼎下一代深度学习主引擎

    他们的研究以最新的高性能的 NVIDIA Titan X Pascal * Graphics Processing Unit (GPU) 为参照,对两代 Intel FPGA(Intel Arria10 相比之下,最新的Titan X Pascal GPU的FP32吞吐量为11TFLOP/s。 新兴的DNN算法:更深入的网络提高了精度,但是大大增加了参数和模型大小。这增加了对计算、带宽和存储的要求。 Titan X Pascal 的最高理论性能是Stratix 10 的11 TFLOP和9.2 TFLOP。 的性能(TOP /秒)比稀疏的、Int6 和二进制DNN的GEMM上的 Titan X Pascal GPU分别提高了10%、50%和5.4倍。 在三进制 ResNet 上,Stratix 10 FPGA 的性能比Titan X Pascal GPU 提高了60%,而性能/功耗比好2.3倍。

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    将KITTI转换为PASCAL VOC

    各位看官老爷,如果觉得对您有用麻烦赏个子,创作不易,0.1元就行了。下面是微信乞讨码:

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    合并PASCAL VOC的目标类别

    我们遇到数据集中需要将car、bus、truck合并成car,或将person、rider、pedestrain合并为person。使用修改标签的方法就可以实现...

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