最強のGTX対決：NVIDIA TITAN X vs GeForce GTX 1080を試してみた(2016年10月現在) - 技ラボ
メモリ量は1.5倍、floatの計算速度の指標である単精度浮動小数点演算性能は1.25倍になっていることがわかります。また、メモリ量だけではなく、転送速度も1.5倍と高速化されています。 Pascal世代の1つ前であるMaxwell世代で最高性能であったGeForce GTX TITAN Xと比べても、大幅に機能強化されていることがわかります。 ベンチマーク 早速ベンチマークしてみましょう。普通はGPUのベンチマークだとゲームを動かしたりするのですが、ISPならではということで、もちろん題材はDeep Learningです。 実験1: GoogLeNet まずはさくっとGoogLeNetで評価してみました。 Deep Learningの処理時間は1 epochの実行時間がわかれば基本的に掛け算で見積もれるため、ImageNetを1 epochやってみました。1 batch動かせばよいという
TITAN XとGTX1080の比較メモ - Qiita
cnn-benchmarksでGPUやCNNによる実行時間の比較していたので、メモしておきます。 GPUの比較ではGPU,CPUの比較をしています。 GeForce GTX 1080 GeForce GTX TITAN X dual Intel Xeon E5-2630 v3 また、CNNでは以下のネットワークの比較をしています。 AlexNet VGG-16 VGG-19 ResNet-18 ResNet-34 ResNet-50 ResNet-101 ResNet-152 ResNet-200 比較結果で参考になったところ TITAN X より GTX1080のほうが1.1～1.15倍程度速い。 ResNet-50がVGG-16より1.5倍速い。 ResNet-200はメモリが8GBのGTX1080では動かない(それ以外はGTX1080でも動く) ただし上記比較の際のバッチサイズは16
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