深度学习 GPU 最全对比,到底谁才是性价比之王?
机器学习算法与Python实战
共 1051字,需浏览 3分钟
· 2020-12-27
文末赠书福利
最重要的参数
△ GPU和TPU的性能数据
性价比分析
用语言模型Transformer-XL和BERT进行Transformer性能的基准测试。
用最先进的biLSTM进行了单词和字符级RNN的基准测试。
上述两种测试是针对Titan Xp、Titan RTX和RTX 2080 Ti进行的,对于其他GPU则线性缩放了性能差异。
借用了现有的CNN基准测试。
用了亚马逊和eBay上显卡的平均售价作为GPU的参考成本。
△ CNN、RNN和Transformer的每美元性能
所需显存与16位训练
云端or本地?TPU or GPU?
英伟达
AMD
英特尔
谷歌
亚马逊和微软云GPU
初创公司的AI硬件
小结
最终建议
2、购买带有张量核心的RTX GPU;
3、在GPU上进行原型设计,然后在TPU或云GPU上训练模型。
感谢北京大学出版社赞助,共2本
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