帮实验室老板买卡，普通服务器用，用不到NVLINK这种。
感觉两者算力是差不多的，RTX8000虽然设计不是用于深度学习，但是不是双精度需求，应该也没问题，显存还多一些（48G），V100目前是32G。
就是不知道有没有什么坑，比如在哪里阉割了一下。
另外好像RTX6000和8000就只有显存区别？
艾特下树导， @我輩樹である 也请懂行的人帮我参谋参谋 谢谢~~
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搞错了编辑掉
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你要确定你的服务器以后不会用来跑gpu的双精度算法，这个和你老板讲清楚。免得以后服务器被征召产生矛盾。
然后在pcie插槽够的前提下我推荐买rtx titan或rtx2080ti涵道版的显卡。pcie就一条，钱管够就买rtx8000。turing的tensor core和volta的tensorcore稍微不一样的地方就是：
https://www.chiphell.com/thread-1936662-1-1.html
当然现在不推荐买volta，但下一代深度学习专用卡还没出。
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更庞大的alu群肯定是有优势的。
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目前我们这边主要就是跑跑图像或者NLP的深度学习（还是Python为主）
RTX titan和RTX 2080TI主要是显存比较小嘛，需要比较大的batch_size的时候就是不能算的问题（毕竟是单卡的，不是NVLINK系统），特别是搞图像的。
我找认识的有卡的实验室的人简单跑了下自带的CUDA MatrixMul和MatrixMulCUBLAS，好像RTX8000是不如V100的
[CUDA Bandwidth Test] - Starting...
Running on...
Device 0: Quadro RTX 8000
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 11869.5
Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 12795.5
Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 540098.6
Result = PASS
[Matrix Multiply Using CUDA] - Starting...
GPU Device 0: "Quadro RTX 8000" with compute capability 7.5
MatrixA(320,320), MatrixB(640,320)
Computing result using CUDA Kernel...
done
Performance= 1568.38 GFlop/s, Time= 0.084 msec, Size= 131072000 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
GPU Device 0: "Quadro RTX 8000" with compute capability 7.5
MatrixA(640,480), MatrixB(480,320), MatrixC(640,320)
Computing result using CUBLAS...done.
Performance= 5188.90 GFlop/s, Time= 0.038 msec, Size= 196608000 Ops
Computing result using host CPU...done.
Comparing CUBLAS Matrix Multiply with CPU results: PASS
----------------------------------------
Device 0: Tesla V100-PCIE-32GB
Quick Mode
Host to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 11830.2
Device to Host Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 12092.7
Device to Device Bandwidth, 1 Device(s)
PINNED Memory Transfers
Transfer Size (Bytes) Bandwidth(MB/s)
33554432 302622.8
[Matrix Multiply Using CUDA] - Starting...
GPU Device 0: "Tesla V100-PCIE-32GB" with compute capability 7.0
MatrixA(320,320), MatrixB(640,320)
Computing result using CUDA Kernel...
done
Performance= 2623.85 GFlop/s, Time= 0.050 msec, Size= 131072000 Ops, WorkgroupSize= 1024 threads/block
Checking computed result for correctness: Result = PASS
[Matrix Multiply CUBLAS] - Starting...
GPU Device 0: "Tesla V100-PCIE-32GB" with compute capability 7.0
MatrixA(640,480), MatrixB(480,320), MatrixC(640,320)
Computing result using CUBLAS...done.
Performance= 7689.93 GFlop/s, Time= 0.026 msec, Size= 196608000 Ops
Computing result using host CPU...done.
Comparing CUBLAS Matrix Multiply with CPU results: PASS
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这个差的也太远了，总觉得有问题。。。建议多看几个指标。官方的fp32性能rtx8000是大于tesla v100的。
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查了下果然还是v100强一些。还是买v100吧。毕竟hbm2。卡太高端了，触及了我知识的盲区。
timg.jpg (33.65 KB, 下载次数: 0)
图里面是rtx titan，但rtx titan和rtx 8000 fp性能是一样的。或者等一等新的深度学习卡。总觉得现在买发布2年多的卡，就怕下个月老黄掏出新卡。
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你只买一张计算卡？？？还是不NVLink的多卡？？？
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V100肯定强一点，要不老黄卖这么贵没人买的
下一代安培我估计还得半年，不知道后面还有没有展会了，总不能台北电脑展发布吧
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年底有一堆的ai会议，或者明年3月的gtc。
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安培要是九月之前发表估计最近该有消息了，因此我估计SIGKDD之后的会议才有可能，然而老黄有NIPS/ICCV发布显卡的历史？
明年三月GTC就不说了，再加上出货延迟之类的，现在剁手到能买到新卡，起码能用一年
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有大佬回答我就不回答 按照机密哥脾气 加预算搞2台美滋滋 当然很多公司抠门
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不NVLINK的多卡
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NIPS发显卡。。。
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好 主要可能是项目经费快到期了吧。。。能拖就等新卡 否则就v100 谢谢
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谢各位大佬
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所以 树导 霸王龙 和 rtx 6000 都入了？
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眼一闭一睁，半年一年的就过去了。
不过老黄如果还像今年再拖一拖，挤点牙膏，割点韭菜，那就不清楚了。
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请问 涵道版 是哪种？
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今年年底老黄很大机会公布新一代TESLA芯片的技术信息 至于产品 最快都要明年Q2
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嗯 产品估计晚一些
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哈哈~~~~~~~~~~~~~
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如果记得没错的话，Quadro RTX8000和Geforce RTX Tensor Core的性能是不一样样的，
图灵架构白皮书上Geforce阉割了某些部分（具体是哪忘记掉了）
另外Tensorflow（1.13，还没有试过1.14里面那个计算图重写)用master copy实现混合精度训练的话2080TI的显存有点紧张，甚至出现显存不够导致速度反而下降的情况
另外感觉那些OTES版的2080TI会压不住……
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小机子只有2080ti的瑟瑟发抖
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server 在用 4 x NVidia V100SXM2 ，单卡显存16g，感觉还行
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计算的话别问了，问就上tesla
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深度学习和科学计算还是不一样的 主要显存有时候也是尽量选大的
因为不大代表无法运行大模型。。不过够用的话 肯定是tesla好 但v100毕竟是上一代
所以我想知道到底v100上一代目前还能领先多少 或者quadro阉割了啥才来问的。。
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看具体用什么软件，需不需要双精度
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我很奇怪的一点是，pytorch跑VGG16，用集群的单张32G V100，并没有感觉比本地单张2080Ti块，不知道发生了什么
IMG_6752.png (555.13 KB, 下载次数: 0)
请教下为啥Pascal的WORD RNN性能爆表？
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会不会是服务器上的硬盘瓶颈了，看看加载1个batch所需要的时间和forward+backward的时间哪个长？ 电路 电子 维修 求创维42c08RD电路图 评论 电视的图纸很少见 评论 电视的图纸很少见 评论 创维的图纸你要说 版号，不然无能为力 评论 板号5800-p42ALM-0050 168P-P42CLM-01 电路 电子 维修 我现在把定影部分拆出来了。想换下滚，因为卡纸。但是我发现灯管挡住了。拆不了。不会拆。论坛里的高手拆解过吗？ 评论 认真看，认真瞧。果然有收
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