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...
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 ...
3090 和 A6000 在 PyTorch 框架上训练语言模型的能力对比 与图像模型不同,对于测试的语言模型,RTX A6000 始终比 RTX 3090 快 1.3 倍以上。这可能是由于语言模型对于显存的需求更高了。与 RTX 3090 相比,RTX A6000 的显存速度更慢,但容量更大。语言模型的测试结果是 Transformer-XL base 和 Transformer-XL large...
使用PyTorch 训练图像分类卷积神经网络时,在 32-bit 精确度上,一块 RTX A6000 的速度是 RTX 3090 的 0.92 倍;如果使用混合精度则是 1.01 倍。 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 P...
与图像模型不同,对于测试的语言模型,RTX A6000 始终比 RTX 3090 快 1.3 倍以上。这可能是由于语言模型对于显存的需求更高了。与 RTX 3090 相比,RTX A6000 的显存速度更慢,但容量更大。语言模型的测试结果是 Transformer-XL base 和 Transformer-XL large 的平均值。
与图像模型不同,对于测试的语言模型,RTX A6000 始终比 RTX 3090 快 1.3 倍以上。这可能是由于语言模型对于显存的需求更高了。与 RTX 3090 相比,RTX A6000 的显存速度更慢,但容量更大。语言模型的测试结果是 Transformer-XL base 和 Transformer-XL large 的平均值。
在PyTorch卷积神经网络训练上，单块A6000在32位训练时略慢于单块3090。语言模型测试中，A6000始终领先30901.3倍以上，显示其更大显存和更高的并行性能优势。GPU之间的通信速度在多GPU并联配置中更为关键。本次测评代码已开源，供研究者参考。未来，Lambda公司将使用相同内容研究3080Ti的深度学习能力。
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