RTX3090，RTX3080，RTX3070到底哪个更适合深度学习
深度学习是一个对计算要求很高的领域，训练阶段确实需要时间和资源。如果您的参数数量增加，您的训练时间会更长。这意味着您的资源使用时间更长，您将不得不等待并浪费宝贵的时间。
图形处理单元 ( GPU) 可以帮助降低这些成本，因为它们可以帮助您并行运行训练任务、在处理器集群之间分配任务并同时执行计算操作。因此，您可以快速高效地运行具有大量参数的模型。
今天，我们来看看对三款GPU 性能的对比，它们是30 系列的最新发布——NVIDIA 的RTX 3090、RTX 3080 和RTX 3070。它们已经成为当今最流行和抢手的显卡。
方法
- 使用来自官方 GitHub 的TensorFlow 标准“ py”基准测试脚本
- 在以下网络上运行测试：ResNet-50、ResNet-152、Inception v3、Inception v4、VGG-16。
- 比较FP16 与 FP32 的性能以及使用的标准批量大小（在大多数情况下为 64）。
- 比较使用最多 2 个 GPU 的所有 30 系列 GPU 和最多使用 4 个 GPU 的 A6000 上的GPU 缩放！
为了准确比较来自多个工作站的基准数据，Bizon-tech 团队通过在每个工作站上安装相同的驱动程序和框架版本来保持一致性。为了获得有效的、可比较的数据，保持受控环境很重要。
硬件
使用 2 个工作站进行此测试。
第一个工作站：
- CPU：英特尔酷睿 i9-10980XE 18 核 3.00GHz
- 超频：Stage #3 +600 MHz（高达 +30% 的性能）
- 冷却：液体冷却系统（CPU；额外的稳定性和低噪音）
- 内存：256 GB（8 x 32 GB）DDR4 3200 MHz
- 操作系统：BIZON Z–Stack（Ubuntu 20.04 (Bionic)，预装深度学习框架）
- 硬盘：1TB PCIe SSD
- 网络：10 GBIT
第二个工作站：
- CPU：英特尔酷睿 i9-10980XE 18 核 3.00GHz
- 超频：第 3 阶段 +600 MHz（高达 + 30% 的性能）
- 冷却：定制水冷系统（CPU + GPU）
- 内存：256 GB（8 x 32 GB）DDR4 3200 MHz
- 操作系统：BIZON Z–Stack（Ubuntu 20.04 (Bionic)，预装深度学习框架）
- 硬盘：1TB PCIe SSD
- 网络：10 GBIT
软件
深度学习模型：
- Resnet50
- Resnet152
- Inception V3
- Inception V4
- VGG16
驱动程序和批量大小：
- 英伟达驱动：455
- CUDA：11.1
- TensorFlow：1.x
- Batch size：64
基准
结论
如果您想要出色的性能，RTX 3090是最佳选择。RTX 3090 是 30 系列中唯一能够使用 NVLink 桥进行扩展的 GPU 型号。当与NVLink桥配对使用时，一个有效地拥有 48 GB 的内存来训练大型模型。
RTX 3080 也是一款出色的深度学习 GPU。但是，它有一个限制，那就是 VRAM 大小。在 RTX 3080 上训练将需要小批量，因此那些拥有较大模型的人可能无法训练它们。
RTX 3070相比RTX3090和RTX3080来说，并不是一个好的选择（性能真的很低）。它就像RTX3080，在显存大小上有限制。在 RTX 3070 上进行训练将需要更小的批量。
对于大多数用户来说，RTX 3090 或 RTX 3080 将提供最佳性能。3080 的唯一限制是其 10 GB VRAM 大小。使用大批量可以让模型更快、更准确地训练，从而节省大量时间。对于最新一代，这仅适用于 A6000 或 RTX 3090。
使用 FP16 可以让模型适合 VRAM 不足的 GPU。在图表 #3 和 #4 中，RTX 3080 无法使用 FP32 在 Resnet-152 和 inception-4 上拟合模型。一旦改成FP16，模型就可以完美贴合。RTX 3090 上的 24 GB VRAM对于大多数用例来说已经绰绰有余，几乎可以为任何模型和大批量提供空间。
其他选择
由此可以看出深度学习对显卡要求都非常的高，不过在现在显卡价格都涨幅过高，那么还是否有更划算的方式呢？随着现在云计算的发展，越来越多的用户跟着也享受到了科技带来的进步，所以针对很多用户配置跟不上的问题，还有赞奇云工作站可以帮你。
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