저는 현재 신경망으로 작업하고 있으며 최근 GPU를 사용하도록 프레임워크를 올바르게 구성하여 코드를 훨씬 빠르게 만들었습니다. 사용된 GPU는 Tesla C2075입니다.엔비디아 테슬라시리즈.
GPU 연산을 활성화하면 성능이 엄청나게 향상되었기 때문에 Nvidia의 최신 GPU가 무엇인지 궁금했습니다. Titan Z라고 불리며지포스 700 시리즈.
그러나 나는 조금 혼란 스럽습니다. "Tesla K40 워크스테이션 카드 12GB DDR5"는 현재 Amazon에서 5500유로인 반면, Titan Z는 2750유로입니다.
내 생각에는 Titan Z가 훨씬 더 나은 거래인 것 같습니다(사양 참조). 이에 대해 친구와 이야기를 나눴는데 그는 "과학적인 GPU"와 "게임용 GPU"가 다르다고 생각했습니다. "과학적인 GPU"와 "게임용 GPU"의 차이점에 대해 다른 사람이 자세히 설명해 주시겠습니까? 서로 다른 명령어 세트가 있나요?
(신경망 훈련에 더 효과적인 것이 무엇인지 어떻게 알 수 있습니까?)
명세서
다음 사양은http://www.nvidia.com/gtx-700-graphics-cards/gtx-titan-z/그리고http://www.nvidia.com/object/tesla-servers.html. 첫 번째 숫자는 Titan Z이고 두 번째 숫자는 Tesla K40입니다.
- 이름: 타이탄 Z ⇔ Tesla K40
- GPU 수 및 유형: ← 1 Kepler GK110B
- 최대 배정밀도 부동 소수점 성능: 2.66 Tflps(참조링크) ← 1.43테라플롭스
- 최고 단정밀도 부동 소수점 성능: ? ← 4.29테라플롭스
- 메모리 대역폭: 672GB/초 ← 288GB/초(ECC 꺼짐)
- 메모리 크기(GDDR5): 12GB ← 12GB
- CUDA 코어: 5760 ← 2880
업데이트
- 다른 사람도 같은 질문을 하는 것 같습니다.타이탄 GTX vs TESLA k20 옥탄 렌더
- 타이탄이 필요한 17가지 이유, 테슬라가 선택한 이유는 단 3가지vs.com
답변1
과학적인 GPU는
- ECC 메모리: 이 점이 큰 변화를 가져올 것 같습니다. 내 조언자에 따르면 대략 26시간마다 오류가 발생할 것으로 예상됩니다.
- 성능 정보는 에서 확인할 수 있습니다
nvidia-smi.
게이밍 GPU는 모니터를 사용할 수 있습니다. Scientifc GPU에는 반드시 비디오 출력이 없습니다.