Titan V与初代基于开普勒的GeForce GTX Titan已经相去甚远，初代Titan的定位是一款万能显卡，既可作为游戏发烧友的旗舰游戏显卡，也为专业消费者提供全双精度浮点（FP64）计算能力。...由于是首次分析GPU的深度学习性能，所以目前市面上还没有确定一套标准的基准测试，特别是对于Volta独特的张量内核和混合精度功能。...就FP32与FP16而言，由于单精度浮点所包含的数据多于半精度浮点，因此计算量更大，需要更多的内存容量和带宽来容纳和传输数据，并带来更大的功耗。...虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。...对于任何考虑购买Titan V以满足计算需求的人来说，投资Titan V就意味着投资混合精度深度学习模型和基于WMMA的HPC GEMM加速。
TensorFlow 拥有内建的性能测试基准，包含两块建立在 Tesla 架构上的 GPU——英伟达 P 100 和英伟达 K80[3]。...在 Titan RTX 内部，图灵架构下 Tensor Core 提供多种训练和推理精度，从单精度 FP 32 到半精度 FP 16 和混合精度，性能大幅提升。...对选定的部分任务进行混合精度比较分析。 3. 评估 这一部分将展示我们的测试平台配置——一台包含现成组件的台式机。此外，我们还将描述基准模型和收集到的指标。...最后，由于 Titan RTX 最近才支持混合精度，我们在混合精度和单精度（FP32）下评估不同的模型。我们还将呈现混合精度和单精度下的训练、推理差别。 ? 表 3.2.1：评估中用的基准。 4....在混合精度和单精度上的结果 在以混合精度和单精度执行训练和推理时，我们比较了三种框架的性能和效率。我们对 Titan RTX 的评估表明，混合精度下的训练和推理都优于单精度下的训练和推理。
很显然上图可以看出，专业的计算卡，在单精度(32-bit)和半精度(16-bit)浮点型计算上都很出众，而我们平时的消费级显卡，例如1080TI(6.1)，虽然说支持半精度浮点型计算，但是这数值..相比左右两边的就很寒蝉了...目前暂时还不知道RTX2080TI的具体参数，如果RTX2080TI对半精度的支持比较强的话，那么都可以和专业的计算卡媲美了。...矩阵相乘的输入 A 和 B 是 FP16 矩阵，相加矩阵 C 和 D 可能是 FP16 矩阵或 FP32 矩阵。...FP16 的乘法得到了一个全精度结果，该结果在 FP32 和其他给定的 4x4x4 矩阵乘法点积的乘积运算之中进行累加。...GTX 1080TI和RTX2080TI都是拥有11G显存，RTX 2080TI出世后，如果1080TI适当降价的话，性价比还是非常高的，组个双卡1080TI或许是不错的选择。
Tensor Core实际上是一种矩阵乘累加的计算单元。矩阵乘累加计算在Deep Learning网络层算法中，比如卷积层、全连接层等是最重要、最耗时的一部分。...Tensor Core是专门针对Deep Learning的应用而设计的专用ASIC单元，可以在一个时钟周期内实现两个4×4矩阵的乘法以及与另一个4×4矩阵的加法。...(单精度速率, 或者部分整数速率, 或者跟按位逻辑运算速率)比较的，括号里面的这些速率一般认为是100%.. ?...注意Titan V和Tesla P100都具备双精度浮点计算能力，但是Titan V没有ECC校验，而Tesla P100是有的——毕竟Tesla P100血统高贵，是真真儿的Tesla卡啊，足以鄙视所有非...RTX2080ti鄙视GTX1080ti 本月NVIDIA发布了新一代图灵架构的GeForce RTX2080ti/RTX2080卡 ? ? ?
在说清楚哪个GPU参数对速度尤为重要之前，先看看两个最重要的张量运算：矩阵乘法和卷积。 举个栗子?，以运算矩阵乘法A×B=C为例，将A、B复制到显存上比直接计算A×B更耗费资源。...Transformer中用到的大型矩阵乘法介于卷积运算和RNN的小型矩阵乘法之间，16位存储、张量核心和TFLOPs都对大型矩阵乘法有好处，但它仍需要较大的显存带宽。...RTX系列假定用了16位计算，Word RNN数值是指长度的段序列的biLSTM性能。 这项基准测试是用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成的。 ?...在攻略中，小哥进行了如下运算测试各显卡的性能： 用语言模型Transformer-XL和BERT进行Transformer性能的基准测试。 用最先进的biLSTM进行了单词和字符级RNN的基准测试。...上述两种测试是针对Titan Xp、Titan RTX和RTX 2080 Ti进行的，对于其他GPU则线性缩放了性能差异。 借用了现有的CNN基准测试。
Ada / Hopper 架构的深度学习性能 英伟达已经在广泛的计算机视觉和自然语言理解任务中对 A100、V100 和 H100 进行了基准测试。...不幸的是，英伟达的测试通过尽可能使用不同的 batch size 和 GPU 数量来确保这些数字不能直接比较，以支持 H100 更好的结果。因此从某种意义上说，基准数字部分是诚实的，部分是营销数字。...在我的 RTX Titan 上对 transformer 的相同问题进行了基准测试，结果令人惊讶地发现了完全相同的结果：13.5%—— 这似乎是一个可靠的估计。...我在不同的功率限制下对图 5 所示的 4x RTX 2080 Ti 系统进行了基准测试。...在推理期间对 BERT Large 的 500 个小 batch 的时间进行了基准测试（不包括 softmax 层）。
在确定优先级时，你也需要根据模型大小选择具有足够内存的GPU。 为什么优先级是这样的呢？ GPU可以快速实现两个最重要的张量操作：矩阵乘法和卷积。 考虑矩阵乘法A * B = C。...将A，B的存储器复制到芯片上比计算A * B更昂贵。这意味着，如果你想使用LSTM和其他经常进行大量小矩阵乘法的循环网络，则内存带宽是GPU最重要的特性。矩阵乘法越小，内存带宽就越重要。...RTX卡假定16位计算。RNN编号指的是长度小于100的短序列的biLSTM性能。使用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成基准测试。...2.对于词级和字符级RNN，我对最先进的biLSTM模型进行了基准测试。 3.（1）和（2）中的基准测试是针对Titan Xp，Titan RTX和RTX 2080 Ti进行的。...RTX 2060的成本效率是Tesla V100的5倍以上。RNN编号指的是长度小于100的短序列的biLSTM性能。使用PyTorch 1.0.1和CUDA 10完成基准测试。
一般来说高校研究单位买GPU服务器是用来研究学习用的。我们主要谈谈这一部分。 单精度or双精度？ 这个问题也很重要！...一般来说做科学计算的用户对双精度（FP64）计算要求高， 对深度学习或者神经网络的用户来说对双精度计算要求不那么高，单精度（FP32）计算就可以了。...关于什么是单精度、双精度，可以看一下这个文章（科普 | 单精度、双精度、多精度和混合精度计算的区别是什么? ） 如果你对双精度计算要求高的话，那么你就只能买Tesla卡了。...好了，接下来说只需要单精度计算的用户！ 恭喜你，你选择很多，Tesla卡，RTX游戏卡你都可以选择了。而且实际上RTX单精度计算能力还真是优于Tesla卡（希望NVIDIA销售不跟老黄投诉我）。...深度学习GPU卡性能比拼：见证Titan RTX“钞能力” 原来你是这样的GPU卡|NVIDIA发布新一代Titan系列：Titan RTX 例如这些卡具有新一代的互联能力，卡间互相数据访问的速度非常快的
其实从Titan V开始，Titan系列的定位就很明确了。区分于GeForce这样的传统游戏显卡，Titan系列走的是科研路线，面向企业和团队。 而近日英伟达突然推出一款新显卡：Titan RTX。...这款Titan RTX显卡，配备72颗图灵RT核心、4608颗CUDA核心和576颗张量核心，24GB GDDR6显存。...对比之前备受吐槽关注的RTX 2080 Ti，单精度方面提升约15%；每秒可绘制110亿条光线，提升10%。...精度计算提升明显，价格提升更显著，为了这15%和10%的精度提升，你需要付出比Ti多一倍的价格。 ? 官网不含税售价2500美元，国行售价预计2万人民币左右吧。...当然，除了贵和快以外，Titan RTX还有另外一个特定：热。 Titan RTX的TDP为280W，比Titan V高30W，是所有图灵卡里最高的。
注意这里：具有16T单精度浮点性能，每秒10G Rays，每秒500T OPs INT4，250TOPS INT8。...以前的卡有双精度性能指标，单精度性能指标，整数性能指标，例如: 100%的单精度XXX T, 50%的双精度 XXX T, 32-bit整数 XXX T。...但是以前是不能同时用的，一个代码如果用了整数, 对应的单精度性能就没有了，现在是concurrent FP + INT了，也就是说, 能同时都用到峰值，这才是通用计算中最厉害的地方！...然后国内出来了一个BTM团队，弄个新的叫Tensority的工作量证明算法，这个算法是×矩阵运算×INT8的矩阵乘法。...总之很期待RTX卡的上市！ 在这里只想对老黄说一句： ?
当前状况：GPU与DNN的紧密联系 当前主流的DNN，比如AlexNet和VGG，其计算密集型任务——浮点矩阵乘法（GEMM）与GPU的并行计算模型完美契合。...他们特别关注了稀疏修剪和低比特精度（ternary，即三态）神经网络的处理。实验中，通过优化数据管理单元，动态检查和跟踪零值，从而跳过不必要的零运算，实现了性能的提升。...在某些情况下，例如对于剪枝、Int6和二值化的DNNs，Stratix 10 FPGA的性能分别比Titan X Pascal GPU提高了10％、50％和5.4倍。...GPU评估：软件生态的助力 对于GPU的评估，研究团队使用了Torch框架和Ternary ResNet-50模型在Titan X Pascal上进行测试，发现最佳性能出现在批次大小为64时。...以当前的时间点回看 当时英伟达最强的GPU还是Titan X，算力是11 TFLOPS，但现在RTX 3090 Ti的单精度浮点运算性能就已经达到了约40 TFLOPS，远超Titan X ，而明年出来的
昨晚的主题演讲中，Nvidia 又双叒叕带来新的空气系列产品，一次性 4 款，涵括台式机和笔记本。 从甜品卡 RTX 3050 到新的性能巨兽 RTX 3090Ti。...基本规格方面，RTX 3050 基于安培核心（GA106-150），2560 个CUDA，8GB GDDR6 显存，128bit 位宽，功耗 130W。...性能上，着色单元单精度浮点为 9T，光追单元算力 18T，AI 单元（Tensor）算力 73T。 单从着色浮点来看，比 RTX 2060（6.5T）提升了 38%。...从基准测试来看，RX 6500XT 性能超过了 RX 570 和 GTX 1650，并且售价比二手 1650 还便宜。...RTX 3080Ti 拥有 16GB GDDR6 显存，Nvidia 承诺 3080Ti 的性能将超过上一代 RTX Titan 台式机显卡，能够在 1440P 分辨率下提供 120Hz 输出。
这项技术称为RTX Technolgy，它面向图形领域，借助深度学习技术，实现了实时光线追踪。...接下来，黄仁勋发布了基于Volta架构的全球最大GPU—Quadro GV100，它支持英伟达RTX技术，支持NVLink 2，32GB容量HBM2显存，与Tesla V100有相同的底层设计。...GV100可以提供高达7.4 TeraFLOPS的双精度和14.8 TeraFLOPS的单精度计算。英伟达表示这个显卡还可以提供高达118.5 TeraFLOPS的深度学习性能。...还有一件值得黄仁勋骄傲的事，TITAN V仍在断货中。 暂停自动驾驶测试，估价下跌至6.64% 发布会上，黄仁勋表示：“我们要暂定无人驾驶的研发。”...虽然停止测试了，但英伟达还是推出了一款测试自动驾驶汽车的新系统DRIVE Con stellation，这是一款基于云计算的平台，将使用逼真模拟测试驾驶场景。
Tensor Core可以加速AI核心的大型矩阵运算，并在单个运算中执行混合精度矩阵乘法和累加计算。...可以将两个FP16矩阵相乘并将其添加到FP16 / FP32矩阵中，从而得到FP16 / FP32矩阵。Tensor内核支持混合精度数学，即输入为半精度（FP16），输出为全精度（FP32）。...因此，拥有存储和使用FP32所需的所有这些额外位只是浪费。 那么如何使用Tensor Core？ 检查了Titan RTX GPU是否具有576张量内核以及4,608个NVIDIA CUDA内核。...amp.scale_loss 标杆管理 可以使用这个很棒的存储库对放大器的性能进行基准测试，该存储库对CIFAR数据集上的VGG16模型进行基准测试。...根据NVIDIA提供的基准，自动混合精度的运行速度比标准FP32型号快3倍，如下所示。 ?
不过Titan RTX双精度计算能力很渣，看来Titan-V还能再战斗一段时间。...唯一优势就是双精度计算，不过Titan-V是HBM（HBM2实际上），这显存省电的很。...而纯FP16，和FP16/FP32混合精度，Titan RTX都没这个问题。比较符合上图所描绘的情况。...关于这一点我们目前还没有机会拿到这两种卡做测试。 总结： （1）NV现在主要靠显存容量区分了。Titan RTX适合需要大容量显存的应用场合。...（5）因为计算性能无增长（几乎），游戏玩家，以前玩不动的光追游戏，现在依然玩不动。可以继续等待下一代的卡。 （6）Titan RTX没有双精度，也没有低功耗的HBM2显存。是一个遗憾。
而在 V100 上，我们测试的是张量 FLOPs，它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行：以 FP16 的精度执行矩阵乘法，而以 FP32 的精度进行累加。...也许 V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores，它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法的特定内核，并在一个时钟周期内将计算结果累加到单精度（或半精度）4×4...基准测试 我们的基准性能测试使用含有多个神经元的单隐藏层网络架构，其中隐藏层的单元为分别为原版 RNN（使用 TensorFlow 中的 BasicRNNCell）和 LSTM（使用 TensorFlow...训练 以下两图展示了 V100 和 P100 GPU 在训练过程中对 RNN 和 LSTM 的加速，这个过程的单精度（FP32）和半精度（FP16）运算都是使用的 NGC 容器。...这一令人失望的性能比可能是因为 V100 中强大的 Tensor Cores 只能用于半精度（FP16）或混合精度的矩阵乘法运算。
采用了完整的麦克斯韦架构大核心GM200，3072个CUDA核心，单精度浮点计算突破7TFlops，而双精度几乎只能呵呵了。...，能够通过更快的模型训练和更复杂的模型设计来创造更准确的神经网络，从而加速其深度学习项目和产品的开发工作，也因此让Titan X声名大噪！...特性 Titan X TeslaM40 GPU 1 Maxwell GM200 1 Maxwell GM200 峰值双精度浮点性能 0.21Tflops 0.21Tflops 峰值单精度浮点性能 7Tflops...特性 Titan X GTX1080 GPU 1 Maxwell GM200 1 Pascal GP104 峰值双精度浮点性能 0.21Tflops N/A 峰值单精度浮点性能 7Tflops 9 Tflops...传言，它只开启了3584个单精度、1792个双精度核心，即便如此，单、双精度浮点性能也高达10.6TFlops、5.3TFlops，同时还搭配了4096-bit 16GB HBM2高带宽显存，并支持全新的
尽管它并非消费级显卡，但它与英伟达的消费级旗舰显卡 RTX 2080 Ti 一样，都基于 TU102 GPU，不过 RTX 2080 Ti 使用的是 GPU 的轻微缩小版，而 Titan RTX 使用的是完整芯片...然而对于数据科学家而言，这非常重要；FP32 累积对于神经网络训练来说通常是必需的（FP16 累积没有足够的精度），特别是在需要购买 Titan 和 Tesla 芯片的领域。...图灵架构引入了对低精度模式的支持，这有助于进一步将 Titan RTX 与去年的 Titan V 区分开来。...值得注意的是，英伟达在这一代产品中使用了露天双风扇散热器，而不是传统的鼓风机，如 Titan V 或目前的 Quadro 卡。...正如我们在 GeForce 卡上看到的那样，露天双风扇散热器可以最大限度地增大气流并降低温度。但是对于 Titan 而言，这是一个混合包，因为英伟达允许将 Titan RTX 与 NVLink 配对。
在实验中，百度研究人员测试了所有方法的正向和反向运算，并专注于单精度浮点运算的训练性能。...DeepBench 中的推理核均来自已经部署，并在延迟和吞吐量上满足应用要求的模型。 这些推理核在测试中会进行与训练集相同的一系列操作，如矩阵乘法、卷积和循环操作。...为了使用 ARM 处理器的 8 位输入进行基准矩阵乘法，DeepBench 使用 Gemmlowp 库，来自 ARM Compute Library 的卷积核用于卷积基准测试。...过去几年来，稀疏神经网络已经过了很大的发展 [4,13]。在 DeepBench 中，稀疏矩阵向量和稀疏矩阵乘法核已被包含在内。...作为替代，我们衡量了英伟达 Psuedo FP 16 模型的基准，该硬件的输入／输出是 16 位，但仍旧是单精度计算。下面的硬件处理器支持单精度训练。
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