如果用 4090,单卡 FP16 算力是跟 A100 差不多(330 vs 312 Tflops),但是内存带宽比 A100 低一半(1 vs 2 TB/s),内存容量更是差好几倍(24 vs 80 GB),计算梯度时需要使用的 TF32 算力也低一半(83 vs 156 Tflops),综合起来 4090 单卡的训练速度还比 A100 稍低(参考前面 LambdaLabs 的评测)。 就按照...
一般的情况下我们都会使用 TensorFlow github 中的“tf_cnn_benchmarks.py”脚本来进行深度学习的评测。因为大多数的测试都是基于这个脚本,代码在这里(https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks),如果你是pytorch也可以参考,显卡的基准测试与使用的框架无关,差别不会超过5%。
^benchmarkhttps://bizon-tech.com/gpu-benchmarks/NVIDIA-RTX-3090-vs-NVIDIA-A100-40-GB-(PCIe)/...
6、颇具成本效益而价格较便宜：RTX 4090 7、计算机视觉（CV）、预训练或机器翻译研究人员：4路RTX4090...
An in-depth evaluation from the Falcon authors will be released soon, so in the meantime we ran both the base and instruct models through our open LLM benchmark. This benchmark measures both the reasoning capabilities of LLMs and their ability to provide truthful answers across the following ...
[3]https://www.tomshardware.com/news/amd-instinct-mi200-chiplet-datacenter-gpu [4]https://www.amd.com/en/graphics/server-accelerators-benchmarks —完— 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。