[ETC] RTX 3080 1 - 4 °³ resnet50 FP16 ¹× octane º¥Ä¡ ºñ±³ PCIE 4.0 vs 3.0

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간단한 내용과 함께 BMT결과화면1012; 캡쳐Ȣ16;셔서 업/196;드 Ȣ16;시면 .121;니다.

(SPEC Viewpert/Vray Rendering / HD Tune / HD Tach / CINEBENCH / CrystalDiskMark / IOMeter / AJA / 소비1204;/141;)


멀티 GPU 연산 컴퓨터에서 딥러닝 벤치 1473;1032; Ȣ16;나1064; FP16 resnet50 벤치와 octane 벤치가 PCIE 4.0 과 3.0에서 성능 차1060;가 나나 확1064;Ȣ16;기 위Ȣ16;여 비교 시험1012; 시행Ȣ16;였습니다.

사용.108; 컴퓨터 시스템1008; 다1020;과 같습니다.

 1. CPU : AMD Epyc 7262 (8 cores/16threads) 3.2GHz

2. MB : Gigabyte MZ32-AR0

3. RAM : Hynix 16GB DDR4 2666MHz * 8 128Gbytes

4. Storage : Samsung 980 Pro 1TB

5. Graphic cards : Gigabyte RTX3080 blower 3 EAs & MSI RTX 3080 1EA 

6. Power : EVGA 2000W & Supermicro 600W

7. OS : Ubuntu 22.04

8. Benchmark software : phoronix-test-suite octanebench & FP16 resnet50 benchmark


벤치마크 테스트 1473; RTX 3080 blower Ȣ16;나가 1453;Ǻ12; /112;노버 RTX 3080(MSI RTX 3080) 1개를 긴급 투1077;Ȣ16;여 시험1012; 1652;행Ȣ16;였습니다.

 PCIE 4.01004;/196; 테스트 후 0148;1060;오스에서 3.01004;/196; /112;1064; 속도를 변ᅆ116;여 비교 테스트를  시행Ȣ16;였습니다.

결과lj16; 아래와 같습니다.




octane 벤치lj16; PCIE 3.0 0143; 4.0에 관계 없1060; 성능 차1060;가 ,144;1032; 없습니다.

0152;면 딥러닝 벤치1064; FP16 resnet50lj16; GPU 2개 까1648;lj16; 성능1060; 같,172; 나오고 3개에서lj16; PCIE 4.0에서 PCIE 3.0에 비해 1개 GPU 성능1032; 30% 차1060;가 나고 4개1064; ᅆ1;우  1개 GPU 성능1032; 50% 차1060;가 납니다. 

octane 벤치lj16; PCIE 대역폭에 관계 없1060; 각각1032; GPU에서 병/148; 연산1012; Ȣ16;기에 성능 차1060;가 없,172; 나오고, FP16 resnet50 벤치lj16; octane 벤치와 달리 PCIE /112;1064;1012; 통한 메모리 대역폭1060; 연산에 영향1012; 1452;lj16; ,163; 같습니다.

GPU간 데1060;타 1204;송 속도를 p2pBandwidthLatencyTest 프/196;그ǖ16;1012; 1060;용Ȣ16;여 측122116;였습니다.

4개 GPU에서 PCIE 4.01032; ᅆ1;우 단0169;향 11GB/s 양0169;향 15GB/s 1060;고, PCIE 3.01032; ᅆ1;우 단0169;향 6GB/s 양0169;향 9GB/s 1077;니다. latencylj16; PCIE 4.0 과 3.01060; 비슷Ȣ16;며 오7176;/140; 4.0에서 1068;ǥ12; 더 길,172; 나Ꮢ1;니다.

멀티 GPU를 1060;용Ȣ16;lj16; 목1201;1060; octane 벤치처/100; 병/148; 연산1012; Ȣ16;lj16; ᅆ1;우 PCIE 3.0도 1339;1008; 선택1077;니다.

Ȣ16;1648;만 딥러닝 연산1012; Ȣ16;lj16; ᅆ1;우 RTX 3080에서lj16; GPU 2개 까1648;lj16; 차1060;가 없1004;나 3개 0143; 4개에서 차1060;가 나기에 3개 1060;상1032; 멀티 GPU 딥러닝 연산 컴퓨터에서lj16; PCIE 4.0 x161012; 1648;원Ȣ16;lj16; 메1064; 보드를 1060;용Ȣ16;lj16; ,163;1060; 1339;,192;습니다.  


스스로 만들자.
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TubeAmp 2023-10
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