RTX 3090深度学习性能实测奉上!模型训练可提升40~60%

2020-10-20 17:41:18 admin 367

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RTX 3090在深度学习训练任务中,性能表现究竟如何,它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡?现在已经有了答案。如果需要搭建128块以上的GPU集群8块成组的Tesla A100显然效率更高;如果超过512块GPU,则推荐使用DGX A100系统。目前RTX 3090更适合于高校、科研单位、企业的模型训练应用,性价比高、部署快、模型训练效率提升可实现40%~60%!


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3DMARK 理论性能测试





全新的NVIDIA Ampere GPU核心拥有280亿个晶体管,628平方毫米的面积,基于三星的8nm NVIDIA定制工艺,来自美光的GDDR6X显存,RT Core、Tensor Core、SM三大处理核心均为初代Turing的两倍速率构成了目前消费级性能最强大的RTX 30系列GPU。


我们首先来看下基准测试,采用3DMARK,测试平台配置如下:

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RTX 3090 GPU-Z参数
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RTX 3080 GPU-Z参数


衡量显卡DX11理论性能的3DMARK FS套装:FS,FSE,FSU三者分别对应显卡在1080P、2K、4K的理论性能,取显卡分数实际测试结果如下:


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针对显卡DX11性能的3DMARK FS套装测试,RTX 3080比RTX 2080 Ti在FS中分数高22%,在FSE中分数高26%,在FSU中分数高35%;RTX 3090比RTX 2080 Ti在FS中分数高34%,在FSE中分数高41%,在FSU中分数高53%。


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DLSS是3DMARK中专门针对深度学习超级采样的测试项,在DLSS都开启的情况下,RTX 3080相比RTX 2080 Ti的FPS提升了23%;RTX 3090相比RTX 2080Ti的FPS提升了35%。




AI训练性能测试






由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2,因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。在FP32任务上,RTX 3090每秒可处理561张图片,Titan RTX每秒可处理373张图片,性能提升50.4%


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而在FP16任务上,RTX 3090每秒可处理1163张图片,Titan RTX每秒可处理1082张图片,性能仅提升7.5%。


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NVIDIA官方现已提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1,Google官方在TensorFlow nightly版中也已加入了对最新GPU的支持。于是又有用户再次测试了RTX 3090和Titan的性能对比。


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▲ 训练性能:每秒处理的图片数量


可以看出,使用FP32进行的所有模型训练,RTX 3090都能实现40%~60%的训练提升。而大多数模型的FP16训练速度几乎不变,最多提升20%。


RTX 3090虽然是3080价格的两倍,但是比起A100这种专业卡来说真的还是白菜价,上述测评也已指出3090的目标受众并不仅限传统的游戏用户,专业用户一样被瞄准。




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