RTX 3090 AI性能实测：FP32训练速度提升50%
晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI
NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡 。
其中 ， 性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心 。 而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存 。
本文插图
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 。
国外两位AI从业者在拿到这款显卡后 ， 第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能 。
本文插图
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 。
话不多说 ， 先看数据 。 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%！
本文插图
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% 。
本文插图
为何在FP32任务上的性能提升比在FP16上更明显 ， 主要是因为RTX 3090大大提高了CUDA核心的数量 。 但是用于处理FP16的张量核心数量明显减少 ， 这可能会影响FP16性能 。
即便如此 ， 张量核心更少的RTX 3090在很多FP16任务上 ， 性能依然有小幅提升 。
随后 ， 英伟达官方提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1 ， 谷歌官方在TensorFlow nightly版中提供了对最新显卡的支持 。
又有用户再次测试了两款显卡的性能对比 。
本文插图
△ 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% ， 甚至在Inception模型上还有所下降 。
只能说RTX 3090在张量核心上的“刀法”颇为精准 ， 如果你对FP16训练性能有较高要求 ， 也许可以等待今后的升级版 。
不过RTX 3090上市价格仅1499美元 ， 比Titan RTX便宜1000美元 ， 仍不失为“性价比”之选 。
参考链接：
【RTX 3090 AI性能实测：FP32训练速度提升50%】https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/RTX3090-TensorFlow-NAMD-and-HPCG-Performance-on-Linux-Preliminary-1902/
https://www.evolution.ai/post/benchmarking-deep-learning-workloads-with-tensorflow-on-the-nvidia-geforce-rtx-3090
— 完 —
量子位 QbitAI · ***签约作者
关注我们 ， 第一时间获知前沿科技动态
推荐阅读
- 小米科技|小米旗舰再“搅局”！144Hz+2K+百倍变焦，5纳米性能赶超A14
- 军事大演讲|慢工下的印度航空母舰性能如何？，印度航母终于开始系泊试验
- 锋芒FM|犹如汽车喷漆！F22涂抹隐身涂层画面曝光没想象的那么高大上F22的隐身性能依然占据优势F22隐身涂层维护车间曝光F22的隐身涂层可靠性不足，机身缠
- 一角车吧|1.6T爆出156马力，从万人嫌成了万人宠，性能均是一流的好车
- 美军|从发射车看美军高超声速导弹性能：性能不如DF17，但威胁不容忽视
- IT之家|RTX 3070 即将发布，但一样缺货，英伟达
- 羽林防务喵|各方面都压美国“民兵”一头，稳居第一！央视披露东风41关键性能
- 广告和产品性能严重不符，苏泊尔全静音破壁机被罚348万
- 轰20|轰20再传新信号！专家披露国产新战略轰炸机，性能远超轰6凌驾B2
- 阿里云弹性高性能计算E-HPC：攀登性能“高峰”，加速行业创新