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如題 老師最近想買一台工作站電腦 會拿來跑深度學習 同時也有其他工作 廠商配了一個十萬的單給他 其中顯卡是繪圖卡p1000 就我所知繪圖卡拿來跑深度學習是浪費的 只有同價位1660ti一半不到效能 畢竟不是我專用的 也必須拿出一些數據說服老師 於是上來詢問一下問題 1.深度學習效能單看TFLOPS準嗎? 2.1660ti拿來跑DL會有什麼問題嗎? 3.DL機除了顯卡還有什麼要注意的地方嗎? p.s.i基本上顯卡預算可以再加 p.s.ii其他工作是要接收儀器訊號,似乎是訊號量太大之前的電腦會lose掉部分 p.s.iii實驗室有需要繪圖但不是複雜的圖,個人電腦就可以完成 p.s.iv詳細菜單手上沒有,就是些伺服器的東西Xeon之類 ----- Sent from JPTT on my Xiaomi Redmi Note 5. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.114.58.167 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1565764346.A.D97.html
xiemark : cuda計算是攤開來算,所以顯卡記憶體一定要夠。至少 08/14 14:39
kaj1983 : 爬文,記得之前有板友整理過注意事項與選購要點 08/14 14:39
xiemark : 8G。建議還是2070以上的卡比較好。 08/14 14:40
ybite : 二樓應該在說這篇 #1SxhRJ80 08/14 14:41
ybite : 這個預算我覺得至少GPU要凹到2080以上了吧 08/14 14:42
畢竟不是深度學習專用,小弟菜逼巴也不敢要求太多
xiemark : 日本pfn公司v100 GPU 1024個平行處理。 08/14 14:45
lulululula : 感謝各位的回答 08/14 14:50
lulululula : 剛剛爬文又發現RTX系列有所謂tensor core這有需要列 08/14 14:50
lulululula : 入考慮嗎? 08/14 14:50
※ 編輯: lulululula (140.114.58.167 臺灣), 08/14/2019 14:51:49
jackie0825 : 該上17k的2080了 08/14 14:53
xiemark : 如果是用tensorflow 是有較快,而且rtx支持fp16 08/14 14:55
tint : 至少拿到2070或2060 Super 有8GB VRAM 08/14 14:59
xiemark : 如果你用fp16呼叫cudnn,就會使用tensor core來算 08/14 15:07
a478934 : 有些廠商還拿得到1080ti 那張可以考慮 08/14 15:11
goldflower : 有錢就v100 沒啥好選ㄉ 08/14 15:33
ray90910 : 為啥會做一個教授跟學生都不太懂的項目? 08/14 15:47
xiemark : 推v100,hbm記憶體頻寬太快了 08/14 16:11
haswell425 : -deep-learning/ 08/14 16:19
fu1vu03 : 菜逼巴問個,tensor core是需要自己寫入所需的運作 08/14 16:26
fu1vu03 : 方式才會使用到 08/14 16:26
fu1vu03 : 還是程式能夠自動抓到核心利用tensor core去跑? 08/14 16:26
stosto : 2080最便宜的 08/14 16:55
xiemark : dtype用fp16,呼叫cudnn就會用到tensor core 08/14 16:57
xiemark : 使用tensor core時理論上conv速度兩倍,vram用一半 08/14 17:04
exeex : 2070 *2 or 2080ti 08/14 17:12
dino2895 : 2070*2的你要幫我拆資料ㄇ?? 08/14 20:42
Murasaki0110: 現在哪個framework不支援分散式 菜逼八 08/14 22:10
ReverieKai : 不敢要求太多 至少2070吧 08/15 00:30
badyy : 反正不是自己出錢 出啥意見??? 別出問題要你多做就 08/15 01:18
badyy : 做就好XD 08/15 01:18
shhs1000246 : 之前買新的機器 10萬不到可以配到兩張2070了 08/15 09:03
shhs1000246 : 拆什麼資料 有點不太懂噓的點 要兩張卡都吃有很難嗎 08/15 09:05
zjin1126 : Tesla v100 08/15 23:16