Актуальна ли еще GTX 1080? Изучаем бенчмарки

qz3hna5umleqsjnymxepcco8mhw.png


Видеокарты GTX 1080 появились на рынке в 2016 году, но за семь лет не утратили своей актуальности. Наоборот — закрепили за собой статус надежной железки, как и все десятое поколение GPU.

Тогда даже никто не мог поверить, что появится GPU с TDP 180 Вт. Низкое энергопотребление закалило видеокарту, поэтому на ней не видны даже шрамы от майнинга. Но насколько GTX 1080 отвечает современным запросам в профессиональных задачах? Удалось ли ей сохранить актуальность в машинном обучении? Кратко разбираемся в статье.

Используйте навигацию, если не хотите читать текст полностью:

→ За что полюбили 1080
→ Проведем тестирование
→ Анализируем бенчмарки
→ Выводы

За что полюбили 1080


7jdtekon7cz1pje2ek2yxxlzj_4.jpeg

NVIDIA GeForce GTX 1080. Источник.

GTX 1080 опередила свое время по части характеристик. Обогнать ее по количеству CUDA-ядер удастся только RTX 2080 (2944), но видеокарта будет стоить уже в 2,5 раза дороже.

Характеристики видеокарты звучат актуально до сих пор. Ведь пользователи приобретают железо, которое когда-то сильно опередило свое время.

На борту видеокарты

  • Архитектура: Pascal (GP104).
  • Ядра CUDA: 2560.
  • Частота ядра: 1607 (1733) МГц.
  • Память: 8 ГБ GDDR5X.
  • Шина: 256 бит.
  • Пропускная способность: 320 ГБ/с.


Для большинства игр GTX 1080 до сих пор хватает. Но как хорошо видеокарта справляется с рабочими вычислениями?


yezmxna_wylz9y-pts0_2z8zj4a.png

Проведем тестирование


yu7d3c3xjhuq8fggh-tmg79e-h8.png


Конфигурации облачных серверов для тестирования.

1. Переходим в раздел Облачная платформа внутри панели управления.

ym7uwtp7m04y-fkcbsk5xwg7gcu.png


2. Создаем сервер. Сначала выберем конфигурацию в пуле ru-7: GTX 1080 8 ГБ, RAM 24 ГБ, 8 vCPU. Для примера: такая конфигурация будет стоить всего около 24 ₽/час. Точную стоимость можно узнать в конфигураторе облачных серверов.

rfkzaimu5h9ugwqmfrcwyfuffbg.png


3. Устанавливаем GeekBench и AI-Benchmark и запускаем тестирование. О том, как это сделать, можно узнать в документации Primate Labs и описания в PyPi соответственно.

Анализируем бенчмарки


AI-Benchmark

dpzxzeu-ctus9zebe87yswpzg3g.png


Результаты сравнения конфигураций, AI-Benchmark.

По производительности в машинном обучении GTX 1080 показал себя лучше, чем Tesla T4, но хуже, чем A2000. Посмотрим, какие результаты покажут видеокарты в других задачах.

GeekBench


С результатами тестирования конфигураций можно ознакомиться с помощью онлайн-выгрузок для Testa T4, GTX 1080 и A2000. Отбираем значения и собираем в сводную таблицу:

0b3n7txgxtuyusahyrw2rphd4oa.png


Результаты сравнения конфигураций, GeekBench.

Описание всех параметров доступно по ссылке. Мы выделили основное и сделали вывод: в части бенчмарков GTX 1080 показала себя на уровне T4 и лучше, чем A2000. Это видно в задачах на Face Detection и Gaussian Blur.

Выводы


Для начальных задач необязательно брать топовые самые новые видеокарты. Попробуйте реализовать свой проект на 1080.

Что вы думаете насчет этой видеокарты? Поделитесь своим опытом и мнением в комментариях!

© Habrahabr.ru