估计 Titan X 显卡对性能的影响

数据挖掘 Python 张量流 卷积神经网络 表现 显卡
2021-10-12 09:40:10

我目前正在我的 GTX 970 上使用 Tensorflow (Python) 训练 CNN(此处的规格)。我最近看了新的基于帕斯卡的Titan Xs,我想知道如果我升级了估计的性能/速度增益是多少?

内存增加对于大型模型来说是一个明显的好处,但我主要想知道速度。

核心数量翻倍和内存速度提升是否会带来这么多的性能提升?有人对新(或旧)Titan X 卡有任何经验吗?

1个回答

在使用 GPU 进行机器学习时,有很多参数很重要,其中一些是:

  1. CUDA 核心数
  2. 内存带宽 (GB/s)
  3. 每核内存 (MB)
  4. 原始速度 (MHz)
  5. 可用总内存 (GB)
  6. 16 位、32 位浮点运算/秒的性能

Tim Dettmers有一个出色的(经常更新的)博客,他在其中比较了不同的卡,在接近尾声时,他还给出了一个简单的加速比较。以此为指导,据估计 Titan X 帕斯卡的深度学习速度将比 GTX 970 快 5 倍。