在并联多卡时,使用 PyTorch 训练图像分类卷积神经网络,在 32-bit 精确度上,八块 RTX A6000 的速度是八块 RTX 3090 的 1.13 倍;如果使用混合精度则是 1.14 倍。 使用PyTorch 框架训练语言模型 transformer,在 32-bit 精确度上,八块 RTX A6000 的速度是八块 RTX 3090 的 1.36 倍;如果使用混合精度则是 1.33...
使用PyTorch 训练语言模型 transformer 时,在 32-bit 精确度上,一块 RTX A6000 的速度是 RTX 3090 的 1.34 倍;使用混合精度也是 1.34 倍。 在并联多卡时,使用 PyTorch 训练图像分类卷积神经网络,在 32-bit 精确度上,八块 RTX A6000 的速度是八块 RTX 3090 的 1.13 倍;如果使用混合精度则是 1.14 倍。 使...
3090 和 A6000 在 PyTorch 卷积神经网络训练上的能力对比 如图所示，使用单块 RTX A6000 进行图像模型的 32 位训练时要比使用单块 RTX 3090 稍慢。但由于 GPU 之间的通信速度更快，显卡越多则 A6000 优势越明显。视觉模型的测试成绩是在 SSD、ResNet-50 和 Mask RCNN 上取平均值得出的。3090 和 A6000 在 P...
RTX A6000基于完整的GA102 GPU核心,拥有10752个CUDA核心,显存容量达到48GB GDDR6。 RTX 3090则拥有10496个CUDA核心,显存容量为24GB GDDR6X。 二、性能表现 在深度学习框架PyTorch上的模型训练速度对比中,使用单块RTX A6000进行图像模型的32位训练时,速度略慢于RTX 3090。但在处理语言模型时,RTX A6000的表现始终比...
而更早推出的旗舰消费级显卡 RTX 3090 无论是从性能还是能效都达到了前代产品的两倍,在开始出售的一段时间因为芯片产能受限等问题而一卡难求。 作为游戏玩家和深度学习从业者眼中目前最强大的显卡,3090 拥有 10496 个 CUDA 核心,FP32 浮点性能为 35.6 TFLOPs。它的显存容量为 24GB,材质也是最贵的 GDDR6X,又因...
在PyTorch卷积神经网络训练中，单块A6000在32位训练时稍微落后于单块3090。但在语言模型测试中，A6000始终领先3090超过1.3倍，这凸显了其更大的显存和更强的并行性能。在多GPU并联配置中，GPU间的通信速度变得尤为重要。Lambda公司已经开源了本次测评的代码，供研究人员参考。未来，该公司计划使用相同的内容...
而更早推出的旗舰消费级显卡 RTX 3090 无论是从性能还是能效都达到了前代产品的两倍,在开始出售的一段时间因为芯片产能受限等问题而一卡难求。 作为游戏玩家和深度学习从业者眼中目前最强大的显卡,3090 拥有 10496 个 CUDA 核心,FP32 浮点性能为 35.6 TFLOPs。它的显存容量为 24GB,材质也是最贵的 GDDR6X,又因...
最近，英伟达就发布了一款名为RTX A6000的显卡，旨在作为专业工作负载的图形加速卡。RTX A6000具备了RTX消费级显卡上同样的光线追踪特性，采用了完整的GA102芯片，意味着拥有10752个CUDA核心，可提供高达38.7 TFLOPs的单精度计算性能（比GeForce RTX 3090高出3.1 TLFOPs）。RTX A6000还配备了48GB的GDDR6（没有X）...
5. A6000的额定功耗为300W，售价为5500美元。6. RTX 3090作为旗舰消费级显卡，其性能和能效是前代产品的两倍。7. 3090拥有10496个CUDA核心，FP32浮点性能为35.6 TFLOPs，24GB GDDR6X显存。8. 它支持HDMI 2.1，额定功耗为350W，售价为1500美元。9. Lambda公司对比了这两款GPU在PyTorch深度学习框架...