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kvenux
V2EX  ›  NVIDIA

有对 GPU 熟悉的朋友么,求助 NVIDIA V100 vs RTX8000

  •  
  •   kvenux · 2020-02-26 15:13:20 +08:00 · 7378 次点击
    这是一个创建于 1730 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    公司在采购硬件,这俩 GPU 选哪个

    RTX8000 内存更大( 48G ),更便宜(便宜 40%),但网上找到的资料比较少,有 V 友可以指条明路么
    第 1 条附言  ·  2020-02-26 18:56:56 +08:00
    V100 基本参数:

    5120 cuda cores,640 tensor cores,tensor performance 112 TFLOPS

    RTX8000 基本参数:

    4608 cuda cores,576 tensor cores,72 RT cores,tensor performance 130.5 TFLOPS

    Training Performance on ResNET-50:

    1xV100 XLA+FP16: 1354.43 images/sec

    1xV100 FP16: 888.63 images/sec

    1xRTX8000 XLA+FP16: 1016.74 images/sec

    1x RTX8000 FP16: 628.75 images/sec

    FYI
    19 条回复    2020-02-27 09:53:21 +08:00
    psychoo
        1
    psychoo  
       2020-02-26 15:24:05 +08:00
    df4VW
        2
    df4VW  
       2020-02-26 15:24:17 +08:00
    这俩完全不一样吧,大数据机器学习领域的话无脑 v100
    kvenux
        3
    kvenux  
    OP
       2020-02-26 15:27:22 +08:00
    @psychoo 光看规格比不出来啊
    最好有类似这样的 https://developer.nvidia.com/deep-learning-performance-training-inference
    kvenux
        4
    kvenux  
    OP
       2020-02-26 15:28:04 +08:00
    @df4VW 跑 deep learning 的 RTX8000 貌似新出的,benchmark 都搜不到多少
    nightwitch
        5
    nightwitch  
       2020-02-26 16:27:33 +08:00
    你说的 v100 是啥 tesla v100? quadro v100?
    公司采购是拿来干什么? 拿来搭云服务的话 NVIDIA 的意思是只能用 tesla。 公司自己内部做开发平台的话.
    可以参考
    https://blog.exxactcorp.com/whats-the-best-gpu-for-deep-learning-rtx-2080-ti-vs-titan-rtx-vs-rtx-8000-vs-rtx-6000/
    feast
        6
    feast  
       2020-02-26 16:36:12 +08:00 via Android
    tesla 卖的是 sdk 的钱,你公司估计也不会用,自己写买 rtx 吧
    kvenux
        7
    kvenux  
    OP
       2020-02-26 18:56:23 +08:00
    @nightwitch nice link!
    xau
        8
    xau  
       2020-02-26 19:04:08 +08:00 via iPhone
    不能单纯看硬件吧 你都没说准备怎么拿来用
    kvenux
        9
    kvenux  
    OP
       2020-02-26 19:12:28 +08:00
    @xau 必然是 deep learning 啊
    这年头买得起 V100 的还能干嘛
    terencelau
        10
    terencelau  
       2020-02-26 19:14:25 +08:00   ❤️ 1
    有高精度需求就上 Tesla,不然 RTX 更划算
    ZRS
        11
    ZRS  
       2020-02-26 19:39:53 +08:00   ❤️ 1
    有双精度需求 V100 否则 RTX8000
    feast
        12
    feast  
       2020-02-26 22:57:00 +08:00 via Android
    从供应角度来讲非完整版的 die 的卡要的人没有完整版 die 的多,溢价更低,实际上性能差距不大,rtx 还支持光线追踪
    iasuna
        13
    iasuna  
       2020-02-26 23:23:25 +08:00 via iPhone
    deep learning 我建议你买 v100 除非代码完全手写

    这么研究机构 就没见过不用 n 卡的 你买了个 amd 到时候别人的代码出 bug 了 太麻烦
    Xs0ul
        14
    Xs0ul  
       2020-02-26 23:37:45 +08:00   ❤️ 1
    RTX8000 感觉上是传统上说的"专业卡", 和游戏显卡相对, 感觉是给渲染什么用的

    V100 就是 deep learning 用的. 比如你复现别人论文的模型, 别人论文里提到 V100 下速度是多少,你就很容易比对. 另外出了莫名其妙的 bug, 也更容易搜到同样的问题和解决方案.

    和这些比起来速度是小事
    lonelygo
        15
    lonelygo  
       2020-02-27 00:01:59 +08:00   ❤️ 1
    看场景,DL 还是纯粹的图像处理,否则没法比,别人也没法给你准确建议。
    如果是 DL 使用,还要看是用来训练+推理,还是仅仅做推理。
    如果是要做推理,还要考虑双精度、单精度、半精度的推理问题,那还要增加一个考虑维度。

    不过能上来就看 V100 这种大卡,估计不缺钱,那就无脑买贵的呗。
    ScjMitsui
        16
    ScjMitsui  
       2020-02-27 00:08:19 +08:00
    @iasuna #13 楼主也没说买 amd 的卡啊
    iasuna
        17
    iasuna  
       2020-02-27 00:15:02 +08:00
    @ScjMitsui RTX8000 原来是 Quadro 的。。。下意识以为是 amd sorry
    gladuo
        18
    gladuo  
       2020-02-27 00:33:27 +08:00   ❤️ 1
    @kvenux 参考这个 https://blog.exxactcorp.com/whats-the-best-gpu-for-deep-learning-rtx-2080-ti-vs-titan-rtx-vs-rtx-8000-vs-rtx-6000/
    简略看了一下,速度差距没那么大,主要还是 显存+钱 决定
    kvenux
        19
    kvenux  
    OP
       2020-02-27 09:53:21 +08:00
    @gladuo 嗯 V100 大概快 30%
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