В настоящее время я работаю с нейронными сетями, и недавно я сделал свой код намного быстрее, правильно настроив фреймворк для использования GPU. GPU, который используется, — это Tesla C2075, который является частьюНвидиа Тесларяд.
Поскольку включение вычислений GPU дало такой огромный прирост производительности, мне стало любопытно, что это за последний GPU от Nvidia. Он называется Titan Z и является частьюGeForce 700 серии.
Однако я немного запутался. «Tesla K40 Workstation Card 12GB DDR5» в настоящее время стоит 5500 евро на Amazon, тогда как Titan Z стоит 2750 евро.
Мне кажется, что Titan Z — гораздо более выгодная сделка (см. характеристики). Я говорил об этом с другом, и он считает, что «научные GPU» и «игровые GPU» — это разные вещи. Может ли кто-нибудь еще объяснить, в чем разница между этими «научными GPU» и «игровыми GPU»? У них разные наборы инструкций?
(Как можно увидеть, что может лучше подойти для обучения нейронной сети?)
Характеристики
Следующие характеристики взяты изhttp://www.nvidia.com/gtx-700-graphics-cards/gtx-titan-z/иhttp://www.nvidia.com/object/tesla-servers.html. Первая цифра — Titan Z, вторая — Tesla K40.
- Имя: Titan Z ↔ Tesla K40
- Количество и тип графического процессора: ↔ 1 Kepler GK110B
- Пиковая производительность при обработке чисел с плавающей запятой двойной точности: 2,66 Тфлопс (см.связь) ↔ 1,43 Тфлопс
- Пиковая производительность при операциях с плавающей запятой одинарной точности: ? ↔ 4,29 Тфлопс
- Пропускная способность памяти: 672 ГБ/сек ↔ 288 ГБ/сек (ECC выключен)
- Объем памяти (GDDR5): 12 ГБ ↔ 12 ГБ
- Ядра CUDA: 5760 ↔ 2880
Обновлять
- У другого человека, похоже, возник тот же вопрос:Titan GTX против TESLA k20 octane рендер
- 17 причин для Titan, только 3 для Teslaпротив.com
решение1
Научные графические процессоры имеют
- память ECC: Кажется, это имеет большое значение. По словам моего советника, можно ожидать ошибку каждые 26 часов или около того.
- Информация о производительности доступна по адресу
nvidia-smi.
Игровые графические процессоры могут использовать монитор. Научные графические процессоры не обязательно имеют видеовыход.