admin 管理员组文章数量: 887019
随着新一代RTX 30系列GPU的火爆开售，近期很多人都在问什么样的CPU才能带的动RTX 3080甚至RTX 3090。那么这个带的动到底是什么意思呢？一般认为带得动就是不会给GPU制造瓶颈。接下来我们通过一系列评测看下比较适配的算力定制方案。
最新GPU深度学习性能排行
下图展示了当前热门的Nvidia GPU在深度学习方面的性能表现（以RTX 2080Ti为对比基准）。从图中可以看出，A100（40GB）在深度学习方面表现最为强劲，是RTX 2080 Ti 两倍还多；新出的RTX 3090（24GB）排第二，是RTX 2080 Ti 的1.5 倍左右。但比较良心的是，RTX 3090 的价格只涨了15%。
排在天梯图顶端的GPU确实是香，其次是性价比选择，建议依据各种任务的大致内存需求，结合上图进行细分筛选：
-
使用预训练 transformer 和从头训练小型 transformer：>= 11GB
-
训练大型 transformer 或卷积网络：>= 24 GB
-
原型神经网络（transformer 或卷积网络）：>= 10 GB
-
Kaggle 比赛：>= 8 GB
-
应用计算机视觉：>= 10GB
高频CPU避免成为GPU瓶颈
CPU作为通用处理器需要计算电脑中的每一个细节，3D画面配合输出，单位运动轨迹计算，后台程序保持运行，还有音频、网络信号不断交换处理。
上图为主流CPU搭配RTX 3080在1080P下的测试数据，很明显，锐龙7 3800X或更低的CPU没有发挥出RTX 3080显卡的真正实力，也就是成了这套系统在1080P分辨率下的“瓶颈”。i9-9900K或锐龙7 3800XT及更高的CPU更适合RTX 3080组成系统。
再来看下3DMark理论性能测试，结合上图筛选，在测试中我们选择了Intel和AMD平台的最强的处理器锐龙9 3900X和i9-10900K。
总结一下，主要用1080P～2K分辨率的话，PCIe 3.0和4.0差别不大。4K起步的话，要想压榨出RTX 30的每一分能力，就真的应该考虑PCIe 4.0，还可以搭配最能发挥RTX IO功能的PCIe 4.0 SSD。
同时电源功率要够大，Nvidia官方给的信息是RTX 3070配650W，RTX 3080/3090配750W即可，但实际850W以上也挺好的。
定制RTX 30系列工作站
高校科研用户可领专属补贴
Cloudhin®云轩专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）进行了优化和设置，为计算系统提供强大的深度学习功能。
工作站CPU可选R7-3700X/R7-3800XT/R9-3900XT/R9-3950X等多线程处理器，7nm先进制程工艺，功耗更低，性能更强，频率更高，同步多任务更快速。支持更强PCIe 4.0接口，32GB/s带宽，数据传输更迅猛，扩展能力更强。
PCIe 4.0两倍于过去的CPU通信带宽，可以带来更好的GPU计算能力，NVIDIA新一代RTX 30系列GPU，全系支持PCIe 4.0 ，助力开发者们构建并加速HPC、基因组学、计算金融、数据科学、人工智能、影视后期等领域的应用。
专业勤修，锐意进取。云轩技术工程师毕业于NVIDIA深度学习研究所，丰富经验，值得信赖。更多定制方案请联系客服，我们将实时响应您的定制需求。
联系我们
如果您有合作需求或宝贵建议，欢迎来信。
邮箱：hezuo@kuanfans
合作热线：021-5415 5559
版权声明：本文标题：GPU必知 | 不为RTX 30设限，这般配置发挥每一分能力 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.freenas.com.cn/jishu/1725895687h888945.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
发表评论