GPU选型调研!3090依旧是性价比之王

最近算力不够,一些加Transfomer的3D图像分割,现有的显卡显存都带不动,或者是一个实验要跑一周以上时间。所以近期又专门花时间调研了下GPU选型。

现有两张3090显卡,因为是公版,卡外形比较大,dell的服务器只能塞下两张卡。原先设想是做8卡的3090,但咨询了Dell的供应商,说是现在都不太做8卡了,一般只做到4卡,个别型号可以做到6卡。但3090显存只有24G,要体验大batch条件下的3D图像分割计算,这个显存还不够。所以就把目光从消费级显卡投向了专业计算卡。

Nvidia显卡型号看似眼花缭乱,但结合具体使用需求来看,符合的显卡也就那么几款。Nvidia主流的几款GPU型号简介如下表所示。

GPU选型调研!3090依旧是性价比之王

从表中可以看到,除了A系列和V系列的专业计算卡之外,其余都是消费级显卡。 其中TITAN Xp、1080Ti和3060都可以作为入门选手使用,显存不是那么大但作为入门跑跑中小模型还是没问题的。作为进阶的话,2080Ti、A4000、A5000、3080Ti和3090都很合适 ,尤其是3090,可以算是性价比之王,因为其比较大的显存带宽,虽然单精、半精都弱于A40专业计算卡,但到大多数算法上的实测速度都不差于A40。至于A40,可以视作是扩了显存版本的3090,像笔者目前这样对显存有一定要求的,A40就是一个不错的选择。V100是老一代专业计算卡王,而A100则是新一代专业计算卡王,这类级别的显卡,除了贵,没其他缺点了。

GPU选型调研!3090依旧是性价比之王

Nvidia RTX 3090

关于更具体的GPU参数信息,可参考这个地址:

https://www.techpowerup.com/gpu-specs/

以下是3090和A40在ResNet50和ViT上性能实测。

3090:

>>> ResNet50
Namespace(device=0, model='resnet50', precision='float16', train=False)
Iteration 0, 2294.06 images/s in 0.837s.

Iteration 1, 2391.29 images/s in 0.803s.

Iteration 2, 2396.06 images/s in 0.801s.

Iteration 3, 2394.62 images/s in 0.802s.

Iteration 4, 2402.61 images/s in 0.799s.

Namespace(device=0, model='resnet50', precision='float32', train=False)
Iteration 0, 1453.34 images/s in 1.321s.

Iteration 1, 1490.90 images/s in 1.288s.

Iteration 2, 1491.79 images/s in 1.287s.

Iteration 3, 1493.76 images/s in 1.285s.

Iteration 4, 1494.50 images/s in 1.285s.

>>> ViT Transformer
Namespace(device=0, model='vit_base_patch16_224', precision='float16', train=False)
Iteration 0, 1044.44 images/s in 1.838s.

Iteration 1, 1047.37 images/s in 1.833s.

Iteration 2, 1046.37 images/s in 1.835s.

Iteration 3, 1044.68 images/s in 1.838s.

Iteration 4, 1043.91 images/s in 1.839s.

Namespace(device=0, model='vit_base_patch16_224', precision='float32', train=False)
Iteration 0, 596.59 images/s in 3.218s.

Iteration 1, 599.41 images/s in 3.203s.

Iteration 2, 598.86 images/s in 3.206s.

Iteration 3, 597.92 images/s in 3.211s.

Iteration 4, 597.46 images/s in 3.214s.

A40:

>>> ResNet50
Namespace(device=0, model='resnet50', precision='float16', train=False)
Iteration 0, 1837.41 images/s in 1.045s.

Iteration 1, 1892.04 images/s in 1.015s.

Iteration 2, 1893.29 images/s in 1.014s.

Iteration 3, 1892.99 images/s in 1.014s.

Iteration 4, 1892.73 images/s in 1.014s.

Namespace(device=0, model='resnet50', precision='float32', train=False)
Iteration 0, 1102.49 images/s in 1.742s.

Iteration 1, 1115.45 images/s in 1.721s.

Iteration 2, 1118.49 images/s in 1.717s.

Iteration 3, 1117.32 images/s in 1.718s.

Iteration 4, 1117.80 images/s in 1.718s.

>>> ViT Transformer
Namespace(device=0, model='vit_base_patch16_224', precision='float16', train=False)
Iteration 0, 1155.09 images/s in 1.662s.

Iteration 1, 1153.70 images/s in 1.664s.

Iteration 2, 1152.89 images/s in 1.665s.

Iteration 3, 1150.99 images/s in 1.668s.

Iteration 4, 1150.53 images/s in 1.669s.

Namespace(device=0, model='vit_base_patch16_224', precision='float32', train=False)
Iteration 0, 675.17 images/s in 2.844s.

Iteration 1, 680.69 images/s in 2.821s.

Iteration 2, 679.15 images/s in 2.827s.

Iteration 3, 678.90 images/s in 2.828s.

Iteration 4, 678.21 images/s in 2.831s.

可见,虽然A40是专业计算卡内存大,并且单精半精都强于3090,但因其显存带宽的劣势,模型实测性能可能还不如3090。

所以,总而言之,试着买3090块显卡吧!

[En]

So, to sum up, try to buy 3090 graphics cards!

参考资料:

https://www.autodl.com/docs/gpu_perf/

往期精彩:

Original: https://blog.csdn.net/weixin_37737254/article/details/123288165
Author: louwill12
Title: GPU选型调研!3090依旧是性价比之王

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