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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2020-09-19 19:23:12
看板 PC_Shopping
作者 JKGOOD (Dont QQ)
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?

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※ 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
ericinttu   :   等別人的測試數據出來八1F 09/19 08:33
nightop     : 但是3080的 dlss跟rt code效能更好不是嗎2F 09/19 08:38
TRFgee      : 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
TRFgee      : 憶體吧
s06i06      : ML用30905F 09/19 08:39
havebeen    : https://tinyurl.com/y6tg3297 不知道對你有沒有幫6F 09/19 08:43
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  ...

 
havebeen    : 助7F 09/19 08:43
arrenwu     : 從上面那個測是看起來 3080屌贏耶8F 09/19 08:47
arrenwu     : ResNet-50 FP32 贏了55%左右
JoyRex      : 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
sa950502    : 等3080 20g阿11F 09/19 09:00
ileva3324   : 買便宜的啊12F 09/19 09:14
havebeen    : 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
havebeen    : 學習都是嫌GPU RAM不夠
fu1vu03     : tensor core也要你的模型適合才可以用15F 09/19 09:23
arrenwu     : 我覺得RNN還滿容易爆RAM的16F 09/19 09:29
otaku690    : 軟體優化是NV CUDA/Graphics driver team 在做的17F 09/19 09:32
otaku690    : NV會讓3080比2080TI差嗎? (不管用甚麼方法)
cola587     : 上面推文的都是AI菁英=口=19F 09/19 09:45
justinbear  : 3090 唯一解20F 09/19 09:46
qwqe8520    : 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
qwqe8520    : 出只快一點點
friedpig    : 這代硬壓沒改阿  只有硬解多av1支援而已23F 09/19 09:53
Arashi0731  : adobe跑render不是靠cpu跟ram硬壓,有改?24F 09/19 10:22
plug        : 順道問,pix4d 4.4從760換哪張好(三萬內)25F 09/19 10:27
nightop     : 就預算內價格最高的買下去啊26F 09/19 10:41
nightop     : 老黃的卡切的剛剛好 多少錢多少效能
kaltu       : int/fp共用有什麼問題?2080時代要用tensorcore都改28F 09/19 11:08
kaltu       : 用FP16在跑了
kaltu       : 不如你說說你的模型是什麼要大量int計算
kaltu       : 大到2080的獨立int會outweight3080的整體核心數量增
kaltu       : 加
kaltu       : 而且用消費級卡來做的事情叫做prototyping,你是拿
kaltu       : 來debug用的,這個階段做重要的是RAM確保大型網路不
kaltu       : 會連跑都跑不動,不是速度
kaltu       : 跑個十個epoch該出事的都出事了,然後你就丟給你的
kaltu       : 組織的大電腦去跑,個人也是丟colab或是跟Amazon租
kaltu       : 個P3跑
kaltu       : 如果你還沒用到非消費級的卡(實體或線上),那可能
kaltu       : 代表你目前的階段還沒那麼認真要深入玩DL
kaltu       : 那你也不急著下頂級卡,等到你的功力真的練到需要用
kaltu       : 頂級卡了,下一代新卡也出了…
u8702116    : 309043F 09/19 13:00
yuoyaiv     : 3090+144F 09/19 13:51
pxhome      : 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
pxhome      : ?
RaiGend0519 : 3090 SLI47F 09/19 18:33

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