私は現在ニューラルネットに取り組んでおり、最近フレームワークを正しく設定してGPUを利用することでコードをはるかに高速化しました。使用されているGPUはTesla C2075で、エヌビディア テスラシリーズ。
GPUコンピューティングを有効にするとパフォーマンスが大幅に向上するので、Nvidiaの最新のGPUが何なのか興味がありました。それはTitan Zと呼ばれ、GeForce 700 シリーズ。
しかし、少し混乱しています。「Tesla K40 ワークステーション カード 12GB DDR5」は現在 Amazon で 5500 ユーロですが、Titan Z は 2750 ユーロです。
Titan Z の方がはるかにお買い得だと思います (仕様を参照)。このことについて友人と話したのですが、彼は「科学用 GPU」と「ゲーム用 GPU」は異なると考えています。誰か「科学用 GPU」と「ゲーム用 GPU」の違いについて詳しく説明していただけませんか? 命令セットが異なるのでしょうか?
(ニューラル ネットのトレーニングに何がより効果的かを知るにはどうすればよいですか?)
仕様
以下の仕様はhttp://www.nvidia.com/gtx-700-グラフィックスカード/gtx-titan-z/そしてhttp://www.nvidia.com/object/tesla-servers.html最初の数字はTitan Z、2番目はTesla K40です
- 名前: Titan Z ↔ Tesla K40
- GPU の数とタイプ: ↔ 1 Kepler GK110B
- ピーク倍精度浮動小数点性能: 2.66 Tflps (リンク) ↔ 1.43 テラフロップス
- ピーク単精度浮動小数点性能: ? ↔ 4.29 TFLOP
- メモリ帯域幅: 672 GB/秒 ↔ 288 GB/秒 (ECC オフ)
- メモリサイズ (GDDR5): 12 GB ↔ 12 GB
- CUDA コア数: 5760 ↔ 2880
アップデート
- 他の人も同じ疑問を持っているようです:Titan GTX vs TESLA k20 オクタン レンダリング
- タイタンの17の理由、テスラの3つだけvs.com
答え1
科学技術用GPUは
- ECCメモリ: これは大きな違いがあるようです。私のアドバイザーによると、約 26 時間ごとにエラーが発生する可能性があるとのことです。
- パフォーマンス情報は でご覧いただけます
nvidia-smi。
ゲーム用 GPU はモニターを使用できます。科学用 GPU には必ずしもビデオ出力がありません。