晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡。
其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
RTX 3090在深度学习训练任务中，性能表现究竟如何，它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡？现在已经有了答案。
国外两位AI从业者在拿到这款显卡后，第一时间测试了其在TensorFlow上的AI训练性能。
由于RTX 3090现阶段不能很好地支持TensorFlow 2，因此先在TensorFlow 1.15上进行测试。
话不多说，先看数据。在FP32任务上，RTX 3090每秒可处理561张图片，Titan RTX每秒可处理373张图片，性能提升50.4%！
而在FP16任务上，RTX 3090每秒可处理1163张图片，Titan RTX每秒可处理1082张图片，性能仅提升7.5%。
为何在FP32任务上的性能提升比在FP16上更明显，主要是因为RTX 3090大大提高了CUDA核心的数量。但是用于处理FP16的张量核心数量明显减少，这可能会影响FP16性能。
即便如此，张量核心更少的RTX 3090在很多FP16任务上，性能依然有小幅提升。
随后，英伟达官方提供了支持RTX 3090的CUDA 11.1，谷歌官方在TensorFlow nightly版中提供了对最新显卡的支持。
又有用户再次测试了两款显卡的性能对比。
△ 训练性能：每秒处理的图片数量
可以看出，使用FP32进行的所有模型训练，RTX 3090都能实现40%~60%的训练提升。而大多数模型的FP16训练速度几乎不变，最多提升20%，甚至在Inception模型上还有所下降。
只能说RTX 3090在张量核心上的“刀法”颇为精准，如果你对FP16训练性能有较高要求，也许可以等待今后的升级版。
不过RTX 3090上市价格仅1499美元，比Titan RTX便宜1000美元，仍不失为“性价比”之选。
https://www.pugetsystems.com/labs/hpc/RTX3090-TensorFlow-NAMD-and-HPCG-Performance-on-Linux-Preliminary-1902/
https://www.evolution.ai/post/benchmarking-deep-learning-workloads-with-tensorflow-on-the-nvidia-geforce-rtx-3090
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