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Tensorflow Benchmarks
tf_cnn_benchmarks
Google社がディープラーニング向けに開発したフレームワーク「Tensorflow」について、公開されているベンチマークテスト(tf_cnn_benchmarks : https://github.com/tensorflow/benchmarks/tree/master/scripts/tf_cnn_benchmarks ) について、様々な構成による実機を用いて実行したテスト結果を公開します。それぞれの機械学習モデルに対するシステム性能を比較することができます。ベンチマークの値(total images/sec)の大きいものが、性能が高いことを示します。
ベンチマーク結果詳細
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NVIDIA TITAN RTX (DPeR740) Tensorflow v1.12.0 Anaconda3 CuDNN v7.5 pdf
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NVIDIA Tesla V100 PCIe 32G Tensorflow v1.12.0 Nvidia-Docker pdf
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NVIDIA GeForce RTX 2080Ti (DPeR740) Tensorflow v1.12.0 pip pdf
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NVIDIA GeForce GTX 1080Ti 4枚構成 (DPeT640) Tensorflow v1.12.0 pip pdf
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NVIDIA GeForce RTX 2080 (DPeR740) Tensorflow v1.11.0 Anaconda/Nvidia-Docker pdf
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NVIDIA TITAN V (DPeR740) Tensorflow v1.10 Source/Anaconda/Nvidia-Docker pdf
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NVIDIA GeForce GTX 1080Ti (DPeR730) Tensorflow v1.10 CuDNN v7.1 pdf
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AMD Radeon Vega Frontier Edition (DPrT7910) Tensorflow v1.3 ROCm v1.8.118 pdf
テスト結果 抜粋
GPU搭載サーバー
※GPU搭載製品選定の際の御注意事項
NVIDIA社製GPU製品には大きく分けて、サーバー向け製品及びコンシューマー向け製品の 2 つのブランドが存在します。
サーバー向け製品は、TESLA ブランド、コンシューマー向け製品は、Geforce または、TITAN ブランドです。
以下の注意事項は、2019年12月時点のものです。
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サーバー向け製品、コンシューマー向け製品によらず、一般にGPU製品は、搭載されるGPUコア数やアルゴリズムによって、大きく性能が異なります。特に計算精度に応じて性能が大きく異なる場合がある点に御注意ください。
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Geforce または TITAN ブランドの GPU に搭載されるキャッシュメモリは、ECC に対応していません。ECC メモリを必要とされる場合には、TESLA ブランドを選択ください。
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弊社製品に組み込まれた Geforce または TITAN ブランドの GPU について、障害が発生し修理が必要な場合は、弊社 HPCテクノロジーズ が現地でのパーツ交換等の対応を実施します。
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Geforce または TITAN ブランドの GPU については、同一の製品を長期間にわたって保守用に確保することができないため、障害が発生し修理が必要な場合は 、相当品または相当品以上の代替製品にて対応させて頂く場合があります。
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GeForce製品については、特にドライバの利用許可条件を確認の上、導入を検討ください。NVIDIA GeForceソフトウェアお客様使用ライセンス (NVIDIA社のサイトが開きます)