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1080T、2080T、4070T显卡的深度学习性能测试和结论

先说结论:

4070T显卡FP32的训练和推理速度跟3090应该基本类似。但由于显存12G偏低,4070T不太适合如今的深度学习模型训练(新手列外,大部分模型都能训练起来,耗电也相对很低),更适合测试最新的一些算法效果(只用推理)。

环境:

pytorch环境:conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.6 -c pytorch -c conda-forge

测试代码:霹雳吧啦Wz的GitHub中的swin-L和FastRCNN。 

深度学习模型个人测试结果 

swin-L模型单位是 图像/秒,FastRCNN模型单位是 秒/图像

备注1:主流显卡的测评分

备注2:其他显卡的测试性能(SSD模型,FP32训练)

备注3:另一个网站上的综合评分

 备注4:各类GPU的FP16和FP8训练和推理性能

wAAACH5BAEKAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==编辑

感觉备注4和我真实测试的有较大差异,FP16的训练,4070ti竟然和2080Ti几乎一样,不知道为什么作者会得出此结论。

个人总结

  • timespy 4K跑分非常适合深度学习性能评估:作为经过本人验证,4070ti的深度学习性能(FP32训练和推理)相对1080T和2080T显卡的差异,几乎跟time spy 4K跑分差异几乎一致。至于FP16和FP8,还未测试。
  • 操作系统基本不影响显卡深度学习性能:Ubuntu 22.04和win11系统下,4070ti的训练和推理速度几乎一模一样。
  • 12G显存是硬伤:4070T相对3090速度上并不差,只是显存12G真的是硬伤,分类网络swin-L的batchsize都只能设为8(图像224*224)。

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