RTX 3090深度学习性能实测奉上！模型训练可提升40~60%

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：

RTX 3090 GPU-Z参数

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：

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%。

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%。

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%！

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%。

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。

▲ 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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