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2. 当深度学习模型层数较少时

  ,售价只需350美元(约2400元),在老黄家新一代RTX显卡里可谓是物美价廉。

  就连上一代顶级显卡GTX 1080Ti价格也是居高不下,官方定价699美元(约4700元)买不到,你还得加价买。

  RTX 2060虽然只是入门级显卡,但它有一项重要特性,就是加入了张量核心(Tensor Core),这使深度学习模型能够更好地在“FP16”上进行运行,理论上最多能缩短一倍训练时间。

  更重要的是,作为新一代的“乞丐版”显卡,2060的价格只有1080Ti的一半!

  加入张量核心,显存和CUDA核心数却比1080Ti少了近一半,在此消彼长的情况下,2060还适合用来做深度学习吗?如果你囊中羞涩,不妨看国外开发者的实际对比测试,也许能帮你省下一大笔钞票。

  一位名叫Eric Perbos-Brinck的深度学习从业人员,分别在两张显卡上测试了CIFAR-10、CIFAR-100两个数据集在不同层数的ResNet上的表现。

  在每次运行程序前,Eric都会把训练用的显卡切换到第二个PCIe插槽,由另一张卡负责显示器的输出工作,让显卡把性能100%用在训练模型上。

  测试标准的内容是,在CIFAR数据集上训练ResNet模型,比较二者的运行时间,越短越好。

  2. 当深度学习模型层数较少时,GTX 1080Ti性能更佳,随着层数增多,RTX 2060性能实现了反超,而且层数越多性能优势越大。

  总之,你的模型层数越多,而且是在半精度(FP16)条件下训练模型,那么用RTX 2060就越划算。

  如果你不是土豪,只有一张显卡,进行深度学习运算的同时,显卡也在负责显示器的输出。这会对性能造成多大的影响?

  Eric让显卡外接两个显示器,分辨率分别为1080p和1440p,测试结果如下:

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