※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2020-09-19 19:23:12
看板 PC_Shopping
作者 標題 [請益] AI及阿土伯需求，該用2080Ti還是3080
時間 Sat Sep 19 08:32:17 2020
RTX 2080Ti有4352個CUDA核心，每個核心都有完整獨立的浮點和整數運算單元
RTX 3080雖然有8702個CUDA核心，但 兩個CUDA核心共用一個整數/浮點單元，邏輯類似AM
D已經隕落的FX系列
軟體優化不易
如果有深度學習及Adobe需求，是不是該選擇2080Ti？
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 27.246.30.107 (臺灣)
※ 文章代碼(AID): #1VPL6JbS (PC_Shopping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1600475539.A.95C.html
推 : 等別人的測試數據出來八1F 09/19 08:33
推 : 但是3080的 dlss跟rt code效能更好不是嗎2F 09/19 08:38
推 : 3080一定贏啊，頂多贏一點點而已，你討論也是討論記3F 09/19 08:38
→ : 憶體吧
→ : 憶體吧
推 : ML用30905F 09/19 08:39
RTX3080 TensorFlow and NAMD Performance on Linux (Preliminary)
![[圖]]()
The much anticipated NVIDIA GeForce RTX3080 has been released. How good is it with TensorFlow for machine learning? How about molecular dynamics with ...
![[圖]](https://cdn.pugetsystems.com/legacy/gfx/logo_square.jpg){kind=logo}
→ : 助7F 09/19 08:43
推 : 從上面那個測是看起來 3080屌贏耶8F 09/19 08:47
→ : ResNet-50 FP32 贏了55%左右
→ : ResNet-50 FP32 贏了55%左右
→ : 嫌GG太長插進去會爆掉討打?沒關係你可以插一半10F 09/19 08:49
推 : 等3080 20g阿11F 09/19 09:00
→ : 買便宜的啊12F 09/19 09:14
推 : 不知道你深度學習是多大的模型，不過以往我看到深度13F 09/19 09:17
→ : 學習都是嫌GPU RAM不夠
→ : 學習都是嫌GPU RAM不夠
推 : tensor core也要你的模型適合才可以用15F 09/19 09:23
→ : 我覺得RNN還滿容易爆RAM的16F 09/19 09:29
推 : 軟體優化是NV CUDA/Graphics driver team 在做的17F 09/19 09:32
→ : NV會讓3080比2080TI差嗎? (不管用甚麼方法)
→ : NV會讓3080比2080TI差嗎? (不管用甚麼方法)
推 : 上面推文的都是AI菁英=口=19F 09/19 09:45
推 : 3090 唯一解20F 09/19 09:46
推 : Adobe的話不管渲染或輸出都跟上一代沒太大差距，輸21F 09/19 09:47
→ : 出只快一點點
→ : 出只快一點點
→ : 這代硬壓沒改阿 只有硬解多av1支援而已23F 09/19 09:53
推 : adobe跑render不是靠cpu跟ram硬壓，有改？24F 09/19 10:22
推 : 順道問，pix4d 4.4從760換哪張好（三萬內）25F 09/19 10:27
推 : 就預算內價格最高的買下去啊26F 09/19 10:41
→ : 老黃的卡切的剛剛好 多少錢多少效能
→ : 老黃的卡切的剛剛好 多少錢多少效能
→ : int/fp共用有什麼問題？2080時代要用tensorcore都改28F 09/19 11:08
→ : 用FP16在跑了
→ : 不如你說說你的模型是什麼要大量int計算
→ : 大到2080的獨立int會outweight3080的整體核心數量增
→ : 加
→ : 而且用消費級卡來做的事情叫做prototyping，你是拿
→ : 來debug用的，這個階段做重要的是RAM確保大型網路不
→ : 會連跑都跑不動，不是速度
→ : 跑個十個epoch該出事的都出事了，然後你就丟給你的
→ : 組織的大電腦去跑，個人也是丟colab或是跟Amazon租
→ : 個P3跑
→ : 如果你還沒用到非消費級的卡（實體或線上），那可能
→ : 代表你目前的階段還沒那麼認真要深入玩DL
→ : 那你也不急著下頂級卡，等到你的功力真的練到需要用
→ : 頂級卡了，下一代新卡也出了…
→ : 用FP16在跑了
→ : 不如你說說你的模型是什麼要大量int計算
→ : 大到2080的獨立int會outweight3080的整體核心數量增
→ : 加
→ : 而且用消費級卡來做的事情叫做prototyping，你是拿
→ : 來debug用的，這個階段做重要的是RAM確保大型網路不
→ : 會連跑都跑不動，不是速度
→ : 跑個十個epoch該出事的都出事了，然後你就丟給你的
→ : 組織的大電腦去跑，個人也是丟colab或是跟Amazon租
→ : 個P3跑
→ : 如果你還沒用到非消費級的卡（實體或線上），那可能
→ : 代表你目前的階段還沒那麼認真要深入玩DL
→ : 那你也不急著下頂級卡，等到你的功力真的練到需要用
→ : 頂級卡了，下一代新卡也出了…
推 : 309043F 09/19 13:00
推 : 3090+144F 09/19 13:51
推 : 2080Ti要在1萬6以下才有甜頭,不然買3070不是更好嗎45F 09/19 17:24
→ : ？
→ : ？
推 : 3090 SLI47F 09/19 18:33
--
※ 看板: PC_Shopping 文章推薦值: 0 目前人氣: 0 累積人氣: 345
→
guest
回列表(←)
分享