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November 05, 2020 17再計測（NGCのtensorflow:20.10-tf1-py3使用）GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERM1GPU4TS に４枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 前回（こちら）より良い成績になりました。 CPU: AMD EPYC Rome 7252 DP/UP 8C/16T 3.1G 64M 120W, Memory: 128GB, SSD: NVMe M.2 512GB NVIDIA Driver: 455.32.00 TensorFlow: nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.10-tf1-py3
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November 04, 2020 7NVIDIA A100 PCIe 40GB の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERMGPU8R4S に2枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 CPU: 2x AMD EPYC Rome 7302 DP/UP 16C/32T 3.0G 128M 155W, Memory: 512GB, SSD: NVMe U.2 1.92TB NVIDIA Driver: 455.32.00 TensorFlow: nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.10-tf1-py3
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November 04, 2020 27HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）にGeForce NVIDIA A100 PCIe 40GB を枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
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November 04, 2020 56HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に NVIDIA A100 を 2 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。
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November 01, 2020 19GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERMGPU8R4S に8枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 CPU: 2x AMD EPYC Rome 7302 DP/UP 16C/32T 3.0G 128M 155W, Memory: 512GB, SSD: NVMe U.2 1.92TB NVIDIA Driver: 455.32.00 TensorFlow: nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.09-tf1-py3
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October 29, 2020 14HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）にGeForce RTX 3090 を8枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
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October 29, 2020 12HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に GeForce RTX 3090 を 8 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。
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October 23, 2020 15GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERM1GPU4TS に４枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 TensorFlow を新しくして再計測したらもっと高速になりました。その記事はこちら。 CPU: AMD EPYC Rome 7252 DP/UP 8C/16T 3.1G 64M 120W, Memory: 128GB, SSD: NVMe M.2 512GB NVIDIA Driver: 455.32.00 TensorFlow: nvcr.io/nvidia/tensorflow:20.09-tf1-py3
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October 23, 2020 22HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）にGeForce RTX 3090 を4枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
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October 23, 2020 18HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）に GeForce RTX 3090 を４枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみた。
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