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
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...
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...
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...
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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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）显存，这是由于GDDR6X目前并没有达到GDDR6解决方案所提供的存储密度，所以选择了性能...
10. 在深度学习任务中，A6000的性能并未显著超过3090，有时甚至稍逊一筹。11. 尽管如此，A6000因GPU间通信速度快而在使用多GPU时展现出优势。12. 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。13. 在语言模型测试中，A6000始终领先3090超过1.3倍，显示出其显存更大和更高...
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