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4GPU: 再計測 GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks

2020年11月5日木曜日 19時00分00秒 Asia/Tokyo

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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8GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks

2020年11月1日日曜日 5時34分00秒 Asia/Tokyo

GeForce 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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HPCDIY-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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8GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery

2020年10月29日木曜日 4時15分00秒 Asia/Tokyo

HPCDIY-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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4GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks

2020年10月23日金曜日 5時34分51秒 Asia/Tokyo

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。
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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HPCDIY-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 で監視してみた。

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4GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery

2020年10月23日金曜日 4時15分02秒 Asia/Tokyo

HPCDIY-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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