Сравнение видеокарт nvidia по производительности: Сравнение всех видеокарт NVIDIA GeForce

Содержание

Характеристики и обзоры видеокарты NVIDIA GeForce GT 1030 / Overclockers.ua

Новости
Спецификации

Обзоры
Процессоры
Материнские платы
Память

Видеокарты
Системы охлаждения
Корпуса
Блоки питания

Накопители
Периферия
Системы
Ноутбуки

Игры
Аналитика
Конференция

Наименование	GeForce GT 1030
Ядро	GP108
Техпроцесс, нм	14
Транзисторов, млн	?
Частота работы ядра, МГц	1227-1468
Частота работы шейдерных блоков, МГц	1227-1468
Шейдерных блоков	384
TMU	24
ROP	8
Частота работы памяти (DDR), МГц	1502 (6008)
Шина памяти	64-bit GDDR5
Объем памяти	2048
ПСП, ГБ/с	48,06
Shaders Model	5. 0
Fill Rate, Mpix/s	11740
Fill Rate, Mtex/s	35230
DirectX	12
Интерфейс	PCI-E 3.0

Перейти

AMDRadeon RX 7900 XTXRadeon RX 7900 XTRadeon RX 6950 XTRadeon RX 6900 XTRadeon RX 6800 XTRadeon RX 6800Radeon RX 6750 XTRadeon RX 6700 XTRadeon RX 6700Radeon RX 6650 XTRadeon RX 6600 XTRadeon RX 6600Radeon RX 6500 XTRadeon RX 6400Radeon RX 5700 XTRadeon RX 5700Radeon RX 5600 XTRadeon RX 5500 XTRadeon VIIRadeon RX Vega 64Radeon RX Vega 56Radeon RX 590Radeon RX 580 XTRRadeon RX 580Radeon RX 570Radeon RX 560Radeon RX 550Radeon RX 480Radeon RX 470Radeon RX 460Radeon R9 Fury XRadeon R9 FuryRadeon R9 NanoRadeon R9 390XRadeon R9 390Radeon R9 380XRadeon R9 380Radeon R7 370Radeon R7 360Radeon R9 295X2Radeon R9 290XRadeon R9 290Radeon R9 280XRadeon R9 285Radeon R9 280Radeon R9 270XRadeon R9 270Radeon R7 265Radeon R7 260XRadeon R7 260Radeon R7 250Radeon R7 240Radeon HD 7970Radeon HD 7950Radeon HD 7870 XTRadeon HD 7870Radeon HD 7850Radeon HD 7790Radeon HD 7770Radeon HD 7750Radeon HD 6990Radeon HD 6970Radeon HD 6950Radeon HD 6930Radeon HD 6870Radeon HD 6850Radeon HD 6790Radeon HD 6770Radeon HD 6750Radeon HD 6670 GDDR5Radeon HD 6670 GDDR3Radeon HD 6570 GDDR5Radeon HD 6570 GDDR3Radeon HD 6450 GDDR5Radeon HD 6450 GDDR3Radeon HD 5570 GDDR5Radeon HD 3750Radeon HD 3730Radeon HD 5970Radeon HD 5870Radeon HD 5850Radeon HD 5830Radeon HD 5770Radeon HD 5750Radeon HD 5670Radeon HD 5570Radeon HD 5550Radeon HD 5450Radeon HD 4890Radeon HD 4870 X2Radeon HD 4870Radeon HD 4860Radeon HD 4850 X2Radeon HD 4850Radeon HD 4830Radeon HD 4790Radeon HD 4770Radeon HD 4730Radeon HD 4670Radeon HD 4650Radeon HD 4550Radeon HD 4350Radeon HD 4290 (IGP 890GX) Radeon HD 4200 (IGP)Radeon HD 3870 X2Radeon HD 3870Radeon HD 3850Radeon HD 3690Radeon HD 3650Radeon HD 3470Radeon HD 3450Radeon HD 3300 (IGP)Radeon HD 3200 (IGP)Radeon HD 3100 (IGP)Radeon HD 2900 XT 1Gb GDDR4Radeon HD 2900 XTRadeon HD 2900 PRORadeon HD 2900 GTRadeon HD 2600 XT DUALRadeon HD 2600 XT GDDR4Radeon HD 2600 XTRadeon HD 2600 PRORadeon HD 2400 XTRadeon HD 2400 PRORadeon HD 2350Radeon X1950 CrossFire EditionRadeon X1950 XTXRadeon X1950 XTRadeon X1950 PRO DUALRadeon X1950 PRORadeon X1950 GTRadeon X1900 CrossFire EditionRadeon X1900 XTXRadeon X1900 XTRadeon X1900 GT Rev2Radeon X1900 GTRadeon X1800 CrossFire EditionRadeon X1800 XT PE 512MBRadeon X1800 XTRadeon X1800 XLRadeon X1800 GTORadeon X1650 XTRadeon X1650 GTRadeon X1650 XL DDR3Radeon X1650 XL DDR2Radeon X1650 PRO on RV530XTRadeon X1650 PRO on RV535XTRadeon X1650Radeon X1600 XTRadeon X1600 PRORadeon X1550 PRORadeon X1550Radeon X1550 LERadeon X1300 XT on RV530ProRadeon X1300 XT on RV535ProRadeon X1300 CERadeon X1300 ProRadeon X1300Radeon X1300 LERadeon X1300 HMRadeon X1050Radeon X850 XT Platinum EditionRadeon X850 XT CrossFire EditionRadeon X850 XT Radeon X850 Pro Radeon X800 XT Platinum EditionRadeon X800 XTRadeon X800 CrossFire EditionRadeon X800 XLRadeon X800 GTO 256MBRadeon X800 GTO 128MBRadeon X800 GTO2 256MBRadeon X800Radeon X800 ProRadeon X800 GT 256MBRadeon X800 GT 128MBRadeon X800 SERadeon X700 XTRadeon X700 ProRadeon X700Radeon X600 XTRadeon X600 ProRadeon X550 XTRadeon X550Radeon X300 SE 128MB HM-256MBRadeon X300 SE 32MB HM-128MBRadeon X300Radeon X300 SERadeon 9800 XTRadeon 9800 PRO /DDR IIRadeon 9800 PRO /DDRRadeon 9800Radeon 9800 SE-256 bitRadeon 9800 SE-128 bitRadeon 9700 PRORadeon 9700Radeon 9600 XTRadeon 9600 PRORadeon 9600Radeon 9600 SERadeon 9600 TXRadeon 9550 XTRadeon 9550Radeon 9550 SERadeon 9500 PRORadeon 9500 /128 MBRadeon 9500 /64 MBRadeon 9250Radeon 9200 PRORadeon 9200Radeon 9200 SERadeon 9000 PRORadeon 9000Radeon 9000 XTRadeon 8500 LE / 9100Radeon 8500Radeon 7500Radeon 7200 Radeon LE Radeon DDR OEM Radeon DDR Radeon SDR Radeon VE / 7000Rage 128 GL Rage 128 VR Rage 128 PRO AFRRage 128 PRORage 1283D Rage ProIntelArc A770 16GBArc A770 8GBArc A750Arc A380Arc A310NVIDIAGeForce RTX 4090GeForce RTX 4080GeForce RTX 4080 12GBGeForce RTX 4070 TiGeForce RTX 4070GeForce RTX 3090 TiGeForce RTX 3090GeForce RTX 3080 TiGeForce RTX 3080 12GBGeForce RTX 3080GeForce RTX 3070 TiGeForce RTX 3070GeForce RTX 3060 TiGeForce RTX 3060 rev. 2GeForce RTX 3060GeForce RTX 3050GeForce RTX 2080 TiGeForce RTX 2080 SuperGeForce RTX 2080GeForce RTX 2070 SuperGeForce RTX 2070GeForce RTX 2060 SuperGeForce RTX 2060GeForce GTX 1660 TiGeForce GTX 1660 SuperGeForce GTX 1660GeForce GTX 1650 SuperGeForce GTX 1650 GDDR6GeForce GTX 1650 rev.3GeForce GTX 1650 rev.2GeForce GTX 1650GeForce GTX 1630GeForce GTX 1080 TiGeForce GTX 1080GeForce GTX 1070 TiGeForce GTX 1070GeForce GTX 1060GeForce GTX 1060 3GBGeForce GTX 1050 TiGeForce GTX 1050 3GBGeForce GTX 1050GeForce GT 1030GeForce GTX Titan XGeForce GTX 980 TiGeForce GTX 980GeForce GTX 970GeForce GTX 960GeForce GTX 950GeForce GTX TitanGeForce GTX 780 TiGeForce GTX 780GeForce GTX 770GeForce GTX 760GeForce GTX 750 TiGeForce GTX 750GeForce GT 740GeForce GT 730GeForce GTX 690GeForce GTX 680GeForce GTX 670GeForce GTX 660 TiGeForce GTX 660GeForce GTX 650 Ti BoostGeForce GTX 650 TiGeForce GTX 650GeForce GT 640 rev.2GeForce GT 640GeForce GT 630 rev.2GeForce GT 630GeForce GTX 590GeForce GTX 580GeForce GTX 570GeForce GTX 560 TiGeForce GTX 560GeForce GTX 550 TiGeForce GT 520GeForce GTX 480GeForce GTX 470GeForce GTX 465GeForce GTX 460 SEGeForce GTX 460 1024MBGeForce GTX 460 768MBGeForce GTS 450GeForce GT 440 GDDR5GeForce GT 440 GDDR3GeForce GT 430GeForce GT 420GeForce GTX 295GeForce GTX 285GeForce GTX 280GeForce GTX 275GeForce GTX 260 rev. 2GeForce GTX 260GeForce GTS 250GeForce GTS 240GeForce GT 240GeForce GT 230GeForce GT 220GeForce 210Geforce 205GeForce GTS 150GeForce GT 130GeForce GT 120GeForce G100GeForce 9800 GTX+GeForce 9800 GTXGeForce 9800 GTSGeForce 9800 GTGeForce 9800 GX2GeForce 9600 GTGeForce 9600 GSO (G94)GeForce 9600 GSOGeForce 9500 GTGeForce 9500 GSGeForce 9400 GTGeForce 9400GeForce 9300GeForce 8800 ULTRAGeForce 8800 GTXGeForce 8800 GTS Rev2GeForce 8800 GTSGeForce 8800 GTGeForce 8800 GS 768MBGeForce 8800 GS 384MBGeForce 8600 GTSGeForce 8600 GTGeForce 8600 GSGeForce 8500 GT DDR3GeForce 8500 GT DDR2GeForce 8400 GSGeForce 8300GeForce 8200GeForce 8100GeForce 7950 GX2GeForce 7950 GTGeForce 7900 GTXGeForce 7900 GTOGeForce 7900 GTGeForce 7900 GSGeForce 7800 GTX 512MBGeForce 7800 GTXGeForce 7800 GTGeForce 7800 GS AGPGeForce 7800 GSGeForce 7600 GT Rev.2GeForce 7600 GTGeForce 7600 GS 256MBGeForce 7600 GS 512MBGeForce 7300 GT Ver2GeForce 7300 GTGeForce 7300 GSGeForce 7300 LEGeForce 7300 SEGeForce 7200 GSGeForce 7100 GS TC 128 (512)GeForce 6800 Ultra 512MBGeForce 6800 UltraGeForce 6800 GT 256MBGeForce 6800 GT 128MBGeForce 6800 GTOGeForce 6800 256MB PCI-EGeForce 6800 128MB PCI-EGeForce 6800 LE PCI-EGeForce 6800 256MB AGPGeForce 6800 128MB AGPGeForce 6800 LE AGPGeForce 6800 GS AGPGeForce 6800 GS PCI-EGeForce 6800 XTGeForce 6600 GT PCI-EGeForce 6600 GT AGPGeForce 6600 DDR2GeForce 6600 PCI-EGeForce 6600 AGPGeForce 6600 LEGeForce 6200 NV43VGeForce 6200GeForce 6200 NV43AGeForce 6500GeForce 6200 TC 64(256)GeForce 6200 TC 32(128)GeForce 6200 TC 16(128)GeForce PCX 5950GeForce PCX 5900GeForce PCX 5750GeForce PCX 5550GeForce PCX 5300GeForce PCX 4300GeForce FX 5950 UltraGeForce FX 5900 UltraGeForce FX 5900GeForce FX 5900 ZTGeForce FX 5900 XTGeForce FX 5800 UltraGeForce FX 5800GeForce FX 5700 Ultra /DDR-3GeForce FX 5700 Ultra /DDR-2GeForce FX 5700GeForce FX 5700 LEGeForce FX 5600 Ultra (rev. 2)GeForce FX 5600 Ultra (rev.1)GeForce FX 5600 XTGeForce FX 5600GeForce FX 5500GeForce FX 5200 UltraGeForce FX 5200GeForce FX 5200 SEGeForce 4 Ti 4800GeForce 4 Ti 4800-SEGeForce 4 Ti 4200-8xGeForce 4 Ti 4600GeForce 4 Ti 4400GeForce 4 Ti 4200GeForce 4 MX 4000GeForce 4 MX 440-8x / 480GeForce 4 MX 460GeForce 4 MX 440GeForce 4 MX 440-SEGeForce 4 MX 420GeForce 3 Ti500GeForce 3 Ti200GeForce 3GeForce 2 Ti VXGeForce 2 TitaniumGeForce 2 UltraGeForce 2 PROGeForce 2 GTSGeForce 2 MX 400GeForce 2 MX 200GeForce 2 MXGeForce 256 DDRGeForce 256Riva TNT 2 UltraRiva TNT 2 PRORiva TNT 2Riva TNT 2 M64Riva TNT 2 Vanta LTRiva TNT 2 VantaRiva TNTRiva 128 ZXRiva 128

Перейти к списку всех видеокарт

Сравнить

Можно одновременно выбрать
до 10 видеокарт удерживая Ctrl

Обзоры видеокарт NVIDIA GeForce GT 1030:

Знакомство с GeForce GT 1030 на примере видеокарты ASUS Phoenix Fan OC
ASUS PH-GT1030-O2G

UA | RU

GeForce RTX 3050: теоретически лучшая среднебюджетная видеокарта от Nvidia

Первые видеокарты NVIDIA GeForce RTX 3050 должны появиться в продаже в украинских магазинах электроники буквально сегодня (глобальные продажи стартовали 27 января 2022 года). Однако уже сейчас понятно, что реальные розничные цены будут как минимум вдвое выше рекомендованного уровня $249 / 7000 грн. В преддверии первых покупок мы решили изучить материалы западных ресурсов, которые уже успели протестировать новые видеокарты, и ответить на вопрос — стоит ли NVIDIA GeForce RTX 3050 своих денег.

Курс

Вивчай Adobe Premiere

Відкрий для себе цілий новий світ і заробляй на цьому

Записатися

Содержание

1 Характеристики, позиционирование
2 Игровая производительность
3 Максимальные настройки графики
4 Мощность, температура и шум
5 Вывод

Характеристики, позиционирование

Напомним, что Nvidia преподносит новинку RTX 3050 как самую доступную видеокарту с рейтрейсингом. Предлагаю ниже ознакомиться с ее характеристиками:

Объем видеопамяти – 8 ГБ GDDR6,
Шина памяти – 128 бит,
Пропускная способность – 224 Гбайт/с
Энергопотребление – 130 Вт
Базовая частота – 1550 МГц
Частота с ускорением – 1777 МГц
Графический чип – GA106
CUDA-ядра – 2560
Тензорные ядра – 80 (третьего поколения)
РТ-ядра – 20 (второго поколения)
Разъёмы – два DisplayPort 1. 4a и один HDMI 2.1

Nvidia GeForce RTX 3050 ощущается как глоток свежего воздуха после непримечательного запуска AMD Radeon RX 6500 XT на прошлой неделе. На бумаге о каких-либо серьезных отрывах от конкурентов говорить не приходится. Но самое привлекательное — начальная цена. Она просто впечатляет и составляет 249 долларов.

К сожалению, цены на графические процессоры в розничных магазинах по-прежнему будут чрезвычайно завышены. Хотя цены на криптовалюту резко упали, это не означает, что в ближайшее время мы увидим рекомендуемые цены на видеокарты.

NVIDIA не предоставила референсную версию видеокарты, поэтому обозреватели использовали модели графического ускорителя от разных производителей. Судя по результатам бенчмарков, значительной разницы в производительности между ними нет.

В издании Tom’s Hardware протестировали RTX 3050, RTX 2060, GTX 1650 Super и RX 6500 XT в качестве конкурентов в одном ценовом сегменте. Вполне ожидаемо что, реальная цена будет завышена на 50–100%, чем рекомендуемые значения, но вряд ли это изменится в ближайшее время.

Курс Літній IT-табір для дітей.

Відправити свою квіточку на канікули мрії.

Забронювати місце

Ключевое отличие RTX 3050 от ее предшественников: GTX 1650 и GTX 1650 Super, заключается в том, что 3050 использует RT ядра второго поколения и ядра Tensor третьего поколения. Теперь трассировка лучей от Nvidia и поддержка DLSS выходит на новый уровень в сравнении со своими конкурентами.

Очевидно, что реальная цена и доступность физического экземпляра будут решающими факторами при покупке любой текущей видеокарты от Nvidia. Производитель сообщил, что работает над созданием запасов RTX 3050 перед запуском, потому что уверен, что этот видеоускоритель будет пользоваться очень высоким спросом благодаря своей низкой цене.

В обзоре используется Nvidia EVGA RTX 3050 Black, которая поставляется с немного повышенным заводским разгоном тактовой частоты до 1845 МГц. Для сравнения, референсная Nvidia RTX 3050 работает на эталонных 1777 МГц.

Игровая производительность

Средняя производительность в Borderlands 3, Far Cry 6, Flight Simulator, Forza Horizon 5, Horizon Zero Dawn, Red Dead Redemption 2 и Watch Dogs Legion на «средних» настройках

Как видим, RTX 3050 работает значительно лучше, чем RX 6500 XT даже на низких настройках. Это приличный шаг вперед в производительности по сравнению с GTX 1660 Super, которая в свое время также легко превзошла видеокарту от AMD.

Таким образом серьезная конкуренция ожидает RTX 3050 только в более дорогом сегменте, например в виде RTX 3060 и RX 6600. А вот RTX 2060 и RX 5600 XT показали всего лишь немного лучшую производительность и то благодаря наличию 192-битных интерфейсов памяти.

В целом RTX 3050 показала в среднем 98 кадров в секунду на средних настройках. Она была на 26% быстрее чем AMD RX 6500 XT и на 69% быстрее чем GTX 1650 предыдущего поколения, и на 56% быстрее чем GTX 1060 6 ГБ также предыдущего поколения.

GTX 1660 Super удалось превзойти только на 6%. При этом RTX 2060 оказался на 9% быстрее, чем RTX 3050, RTX 3060 опередил его на 33%, RX 5600 XT также оказался быстрее в среднем на 18%, а RX 6600 оказался быстрее на 41%.

Другими словами, RTX 3050 радикально не меняет ситуацию на рынке видеокарт . Если бы не спрос майнеров на видеокарты, RTX 3050 располагался бы в рейтинге чуть ниже трехлетней RTX 2060 6 ГБ. С другой стороны, если бы не цепочка поставок и другие факторы, это могла бы быть отличная карта за 199 или 229 долларов, а не за 249 долларов (которые, как мы помним, в реально жизни легко превращаются совсем в другие числа).

Максимальные настройки графики

RX 6500 XT и другие карты с 4 ГБ видеопамяти могут действительно бороться с ультра-настройками во многих современных играх, но RTX 3050 продолжает работать достаточно хорошо. Средняя производительность в тестовом наборе по-прежнему составляла 58 кадров в секунду.

Что еще более важно, RTX 3050 превзошла AMD RX 6500 XT на 53% и увеличила свое преимущество над другими графическими процессорами с 4 ГБ видеопамяти.

Да, RTX 3050 может обойти RX 6500 XT, но она лишь немного отстает от старой RTX 2060. Если вы готовы отказаться от трассировки лучей – то RX 5600 XT была бы для вас более выгодным предложением показав результат на 14% быстрее.

RTX 3050 отстает от RTX 3060 на 26%, а от RX 6600 на 36%. Хотя объективно эти видеокарты сравнивать нельзя, потому что, RTX 3060 имеет на 50% больше памяти и на 61% больше пропускной способности памяти. Все это дает ей на 36% более высокую производительность при Ultra настройках.

Курс Курс фотографії

Поговоримо не про селфі?

Запишіть мене на курс

В разрешении 1440p и настройках графики на ультра RTX 3050 – определенно не лучшее решение. В то время как большинство карт начали выдавать на 30 кадров меньше, RTX 3050 «упала» на 44 кадра в секунду. Но все равно она более чем в два раза быстрее, чем RX 6500 XT.

Мощность, температура и шум

GeForce RTX 3050 имеет официальный TDP 130 Вт. Данные собирались во время запуска Metro Exodus в разрешении 1080p/1440p Ultra и в стресс-тесте FurMark в разрешении 1600×900. Компьютер использовался с Core i9-9900K

Энергопотребление — один из немногих недостатков RTX 3050 по сравнению с RX 6500 XT. Видеокарта потребляла в среднем 124 Вт во время теста Metro Exodus, по сравнению с 90 Вт у 6500 XT. Энергопотребление RTX 3050 в FurMark было немного выше — в среднем 134 Вт.

Видеокарта во время тестирования достигла пикового уровня шумов 45,3 дБ при скорости вращения вентилятора 71%. В целом это типично для недорогих карт EVGA с более слабыми радиаторами, для которых требуется более высокая скорость вращения вентиляторов.

Видеокарта будет доступна в нескольких пользовательских моделях при запуске у всех основных партнеров NVIDIA:

MSI GeForce RTX 3050
ASUS GeForce RTX 3050
Gigabyte GeForce RTX 3050
ZOTAC GeForce RTX 3050
GALAX GeForce RTX 3050
PNY GeForce RTX 3050
Palit GeForce RTX 3050
Inno3D GeForce RTX 3050
EVGA GeForce RTX 3050
Colorful GeForce RTX 3050
GeForce RTX 3050 от Gainward

Вывод

У NVIDIA GeForce RTX 3050 теоретически очень хорошая цена – гораздо лучше, чем AMD RX 6500 XT. Она поставляется с большим количеством видеопамяти и поддерживает PCIe 4.0 x16. Но она медленнее, чем RTX 2060 и исходя из ситуации на рынке видеокарт очень мало шансов, что RTX 3050 будет продаваться по рекомендованной розничной цене.

Выбрать NVIDIA GeForce RTX 3050 на Hotline.ua

Эпизод 3: Сравнение производительности собственного графического процессора с виртуализированным графическим процессором и масштабируемость виртуализированных графических процессоров для машинного обучения

В нашем третьем эпизоде производительности машинного обучения с vSphere 6.x мы рассматриваем виртуальный графический процессор по сравнению с физическим графическим процессором. Кроме того, мы расширили результаты производительности рабочих нагрузок машинного обучения с использованием VMware DirectPath I/O (сквозной) по сравнению с vGPU NVIDIA GRID, которые были частично рассмотрены в предыдущих эпизодах:

Эпизод 1: Результаты производительности машинного обучения с DirectPath I/ О и GRID vGPU
Эпизод 2. Машинное обучение в vSphere 6 с графическими процессорами NVIDIA

Машинное обучение с виртуализированными графическими процессорами

Производительность — одна из самых больших проблем, которая удерживает пользователей высокопроизводительных вычислений (HPC) от выбора виртуализации в качестве решения для развертывания приложений HPC, несмотря на преимущества виртуализации, такие как снижение затрат на администрирование, эффективность использования ресурсов, энергосбережение и безопасность. Однако с постоянным развитием технологий виртуализации разрыв в производительности между «голым железом» и виртуализацией почти исчез, и в некоторых случаях использования виртуализированные приложения могут достигать более высокой производительности, чем работающие на «голом железе», благодаря интеллектуальному и высокооптимизированному использованию ресурсов. гипервизоры. Например, предыдущее исследование [1] показывает, что приложения векторной машины, работающие в виртуализированном кластере из 10 серверов, имеют лучшее время выполнения, чем работающие на «голом железе».

Виртуальный графический процессор и физический графический процессор

Чтобы понять влияние машинного обучения на графические процессоры с использованием виртуализации на производительность, мы использовали приложение для моделирования сложного языка, предсказывающее следующие слова по истории предыдущих слов с использованием рекуррентной нейронной сети ( RNN) с 1500 единицами долговременной кратковременной памяти (LSTM) на слой в наборе данных Penn Treebank (PTB) [2, 3], который имеет:

929 000 обучающих слов
73 000 проверочных слов
82 000 тестовых слов
10 000 словарных слов

Мы протестировали три случая:

Физический GPU, установленный на «голое железо» (это «родная» конфигурация)
Графический процессор ввода-вывода DirectPath внутри виртуальной машины на vSphere 6
vGPU GRID (то есть профиль M60-8Q vGPU с 8 ГБ памяти) внутри виртуальной машины на vSphere 6

Виртуальная машина в последних двух случаях имеет 12 виртуальных ЦП (вЦП), 60 ГБ ОЗУ и 96 ГБ хранилища SSD.

Тест был реализован с использованием TensorFlow [4], который также использовался для реализации других тестов машинного обучения в наших экспериментах. Мы использовали CUDA 7.5, cuDNN 5.1 и CentOS 7.2 как для собственных, так и для гостевых операционных систем. Эти тестовые случаи выполнялись на сервере Dell PowerEdge R730 с двумя 12-ядерными процессорами Intel Xeon E5-2680 v3, разъемами 2,50 ГГц (24 физических ядра, 48 логических с включенной гиперпоточностью), 768 ГБ памяти и твердотельным накопителем (1,5 ТБ). . Этот сервер также имел две карты NVIDIA Tesla M60 (каждая имеет два графических процессора), всего 4 графических процессора, каждый из которых имел 2048 ядер CUDA, 8 ГБ памяти, 36 видеопотоков H.264 1080p 30 и мог поддерживать 1–32 виртуальных графических процессора GRID, чьи профили памяти варьировались от 512 МБ до 8 ГБ. Эта экспериментальная установка использовалась для всех тестов, представленных в этом блоге (рис. 1 ниже).

Рисунок 1. Конфигурации испытательного стенда для сравнения собственного GPU и виртуального GPU

Результаты на Рисунке 2 (ниже) показывают относительное время выполнения операций ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU по сравнению с собственным GPU. Виртуализация приводит к увеличению накладных расходов на 4 % — производительность операций ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU аналогична. Эти результаты согласуются с предыдущими исследованиями производительности виртуальных графических процессоров со сквозным подключением, где накладные расходы в большинстве случаев составляют менее 5% [5, 6].

Рис. 2. Ввод-вывод DirectPath и NVIDIA GRID в сравнении с собственным GPU

Сравнение GPU и CPU в среде виртуализации

Одним из важных преимуществ использования GPU является сокращение времени обучения задач машинного обучения, что в последние годы повысило результаты исследований и разработок в области ИИ. Во многих случаях это помогает сократить время выполнения с недель/дней до часов/минут. Мы иллюстрируем это преимущество на рисунке 3 (ниже), где показано время обучения с vGPU и без него для двух приложений:

RNN с PTB (описано ранее)
CNN с MNIST — распознаватель рукописного ввода, который использует сверточную нейронную сеть (CNN) в наборе данных MNIST [7].

Из результатов видно, что время обучения RNN на PTB с CPU было в 7,9 раз больше, чем время обучения с vGPU (рис. 3-a). Время обучения CNN на MNIST с ЦП было в 10,1 раза выше, чем с временем обучения vGPU (рис. 3-b). Виртуальная машина, используемая в этом тесте, имеет 1 виртуальный графический процессор, 12 виртуальных ЦП, 60 ГБ памяти, 96 ГБ хранилища SSD, а тестовая установка аналогична описанному выше эксперименту.

Рисунок 3. Нормализованное время обучения PTB, MNIST с vGPU и без него

Как показывают результаты тестирования, мы можем успешно запускать приложения машинного обучения в виртуализированной среде vSphere 6, и его производительность аналогична времени обучения приложений машинного обучения, работающих в собственная конфигурация (не виртуализированная) с использованием физических графических процессоров.

А как насчет сквозного сценария? Как приложение машинного обучения работает на виртуальной машине vSphere 6 с использованием сквозного доступа к физическому графическому процессору по сравнению с использованием виртуализированного графического процессора? Мы представляем наши выводы в следующем разделе.

Сравнение ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU

Мы оцениваем производительность, масштабируемость и другие преимущества ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU. Мы также предоставляем некоторые рекомендации по лучшим вариантам использования каждого виртуального графического процессора.

Производительность

Чтобы сравнить производительность ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU, мы сравнили их с RNN на PTB и CNN на MNIST и CIFAR-10. CIFAR-10 [8] представляет собой приложение для классификации объектов, которое распределяет изображения RGB размером 32×32 пикселя по 10 категориям: самолет, автомобиль, птица, кошка, олень, собака, лягушка, лошадь, корабль и грузовик. MNIST — приложение для распознавания рукописного ввода. И CIFAR-10, и MNIST используют сверточные нейронные сети. Языковая модель, используемая для предсказания слов, основана на истории с использованием рекуррентной нейронной сети. Используемый набор данных — The Penn Tree Bank (PTB).

Рис. 4. Сравнение производительности операций ввода-вывода DirectPath и GRID vGPU.

Результаты на рис. 4 (выше) показывают сравнительную производительность двух решений виртуализации, в которых производительность ввода-вывода DirectPath несколько выше, чем у GRID vGPU. Это улучшение связано с тем, что сквозной механизм ввода-вывода DirectPath добавляет минимальные накладные расходы рабочим нагрузкам на основе графического процессора, выполняемым внутри виртуальной машины. На рисунке 4-a скорость ввода-вывода DirectPath примерно на 5 % выше, чем у GRID vGPU для MNIST, и они имеют одинаковую производительность с PTB. Для CIFAR-10 ввод-вывод DirectPath может обрабатывать примерно на 13 % больше изображений в секунду, чем GRID vGPU. Мы используем изображения в секунду для CIFAR-10, потому что это часто используемый показатель для этого набора данных. Виртуальная машина в этом эксперименте имеет 12 виртуальных ЦП, 60 ГБ видеопамяти и один графический процессор (ввод-вывод DirectPath или виртуальный графический процессор GRID).

Масштабируемость

Мы рассматриваем два типа масштабируемости: пользовательскую и графическую.

Масштабируемость пользователей

В облачной среде несколько пользователей могут совместно использовать физические серверы, что помогает лучше использовать ресурсы и экономить средства. Наш тестовый сервер с 4 графическими процессорами может поддерживать до 4 пользователей, нуждающихся в графическом процессоре. Кроме того, у одного пользователя может быть четыре ВМ с vGPU. Количество виртуальных машин, работающих на одну машину в облачной среде, как правило, велико для увеличения использования и снижения затрат [9].]. Рабочие нагрузки машинного обучения, как правило, гораздо более ресурсоемкие, и использование наших тестовых систем с 4 графическими процессорами только для 4 пользователей отражает это.

Рисунок 5. Масштабирование количества ВМ с vGPU на CIFAR-10

На Рисунке 5 (выше) представлена масштабируемость пользователей на CIFAR-10 от 1 до 4, где каждый использует виртуальную машину с одним GPU, и мы нормализуем количество изображений в секунду до что в случае DirectPath I/O — 1 VM (рис. 5-a). Как и в предыдущем сравнении, DirectPath I/O и GRID vGPU демонстрируют сравнимую производительность по мере увеличения количества ВМ с GPU. В частности, разница в производительности между ними составляет 6–10 % для изображений в секунду и 0–1,5 % для загрузки ЦП. Эта разница несущественна по сравнению с преимуществами, которые дает vGPU. Из-за своей гибкости и эластичности это хороший вариант для рабочих нагрузок машинного обучения. Результаты также показывают, что два решения линейно масштабируются с количеством виртуальных машин как с точки зрения времени выполнения, так и использования ресурсов ЦП. Виртуальные машины, используемые в этом эксперименте, имеют 12 виртуальных ЦП, 16 ГБ памяти и 1 графический процессор (ввод-вывод DirectPath или виртуальный графический процессор GRID).

Масштабируемость графического процессора

Для приложений машинного обучения, которым необходимо создавать очень большие модели или в которых наборы данных не помещаются в один графический процессор, пользователи могут использовать несколько графических процессоров для распределения рабочих нагрузок между ними и ускорения задачи обучения. дальше. В vSphere приложения, которым требуется несколько графических процессоров, могут использовать транзитный ввод-вывод DirectPath для настройки виртуальных машин с любым количеством графических процессоров. Эта возможность ограничена для приложений CUDA, использующих виртуальный графический процессор GRID, поскольку для вычислений CUDA допускается только 1 виртуальный графический процессор на виртуальную машину.

Мы демонстрируем эффективность использования нескольких графических процессоров в vSphere, сравнив рабочую нагрузку CIFAR-10 и используя показатель количества изображений в секунду (изображений в секунду), чтобы сравнить производительность CIFAR-10 на виртуальной машине с различным количеством графических процессоров, масштабируемых от от 1 до 4 графических процессоров.

Из результатов на рис. 6 (ниже) мы обнаружили, что количество изображений, обрабатываемых в секунду, улучшается почти линейно с количеством графических процессоров на хосте (рис. 6-a). В то же время их загрузка ЦП также увеличивается линейно (рис. 6-б). Этот результат показывает, что рабочие нагрузки машинного обучения хорошо масштабируются на платформе vSphere. В случае приложений машинного обучения, которым требуется больше графических процессоров, чем может поддерживать физический сервер, мы можем использовать модель распределенных вычислений с несколькими распределенными процессами, использующими графические процессоры, работающие на кластере физических серверов. При таком подходе можно использовать как ввод-вывод DirectPath, так и виртуальный графический процессор GRID для повышения масштабируемости с очень большим количеством графических процессоров.

Рисунок 6. Масштабирование количества GPU на ВМ на CIFAR-10

Выбор между DirectPath I/O и GRID vGPU

Для DirectPath I/O 9000 3

Из приведенных выше результатов мы можно увидеть, что DirectPath I/O и GRID vGPU имеют аналогичную производительность и низкие накладные расходы по сравнению с производительностью собственного графического процессора, что делает их хорошим выбором для приложений машинного обучения в виртуализированных облачных средах. Для приложений, которые требуют короткого времени обучения и используют несколько графических процессоров для ускорения задач машинного обучения, ввод-вывод DirectPath является подходящим вариантом, поскольку это решение поддерживает несколько графических процессоров на виртуальную машину. Кроме того, DirectPath I/O поддерживает более широкий спектр устройств с графическим процессором и, таким образом, может предоставить пользователям более гибкий выбор графического процессора.

Для GRID vGPU

Когда каждому пользователю требуется один GPU, GRID vGPU может быть хорошим выбором. Эта конфигурация обеспечивает более высокую степень консолидации виртуальных машин и использует преимущества виртуализации:

GRID vGPU позволяет гибко использовать устройство, поскольку vGPU поддерживает как общий GPU (несколько пользователей на физической машине), так и выделенный GPU (один пользователь на физический GPU). ). Смешивание и переключение между рабочими нагрузками машинного обучения, 3D-графики и кодирования/декодирования видео с использованием графических процессоров намного проще и позволяет более эффективно использовать аппаратные ресурсы. Использование решений GRID для машинного обучения и 3D-графики позволяет облачным службам мультиплексировать графические процессоры среди большего числа одновременных пользователей, чем количество физических графических процессоров в системе. Это контрастирует с вводом-выводом DirectPath, который представляет собой решение с выделенным графическим процессором, в котором количество одновременных пользователей ограничено количеством физических графических процессоров.
GRID vGPU снижает затраты на администрирование, поскольку его развертывание и обслуживание не требуют перезагрузки сервера, поэтому конечным пользователям не требуется время простоя. Например, изменение профиля vGPU виртуальной машины не требует перезагрузки сервера. Любые изменения в конфигурации ввода-вывода DirectPath требуют перезагрузки сервера. Простота управления GRID vGPU сокращает время и сложность администрирования и обслуживания графических процессоров. Это преимущество особенно важно в облачной среде, где количество управляемых серверов может быть очень большим.

Заключение

Наши тесты показывают, что виртуализированные рабочие нагрузки машинного обучения в vSphere с vGPU обеспечивают производительность, близкую к производительности «голого железа».

Ссылки

Джаффе Д. Производительность больших данных в vSphere 6 (август 2016 г.). http://www.vmware.com/content/dam/digitalmarketing/vmware/en/pdf/techpaper/bigdata-perf-vsphere6.pdf.
Заремба В., Суцкевер И., Виньялс О. Регуляризация рекуррентных нейронных сетей. В: arXiv:1409.2329 (2014).
Тейлор, А., Маркус, М., Санторини, Б.: Пенсильванский берег дерева: обзор. В: Абей, А. (ред.). Банки деревьев: современное состояние синтаксически аннотированных корпусов. Клювер (2003).
Домашняя страница Tensorflow, https://www.tensorflow.org
Ву, Л., Сивараман, Х., Бидаркар, Р.: Виртуализация графического процессора для высокопроизводительных вычислений общего назначения на гипервизоре ESX. В: Учеб. 22-го симпозиума по высокопроизводительным вычислениям (2014 г.).
Уолтерс, Дж. П., Янг, А. Дж., Канг, Д. И., Яо, К. Т., Канг, М., Краго, С. П., Фокс, Г. К.: Производительность сквозной передачи графического процессора: сравнение KVM, Xen, VMWare ESXi и LXC для CUDA и OpenCL Приложения. В: Материалы 7-й Международной конференции IEEE по облачным вычислениям 2014 г. (2014 г.).
ЛеКун, Ю., Ботту, Л., Бенжио, Ю., Хаффнер, П.: Градиентное обучение в применении к распознаванию документов. В: Proceedings of the IEEE, 86(11):2278-2324 (ноябрь 1998 г.).
Несколько уровней функций из крошечных изображений, https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
Пандей А., Ву Л., Путияветтил В., Сивараман Х., Куркуре У., Баппанаду А.: Платформа автоматизации для сравнительного анализа и оптимизации производительности удаленных рабочих столов в облаке. В: Для публикации в материалах Международной конференции по высокопроизводительным вычислениям и моделированию 2017 г. (2017 г.).

Лучшая видеокарта Nvidia до 500 долларов?

Автор
Кайл Энсина

Обновлено 19 апреля 2023 г.

GeForce RTX 3060 и 3070 — два самых доступных, но мощных графических процессора Nvidia, но какой из них предлагает лучшее соотношение цены и качества?

GeForce RTX 3060 и RTX 3070 являются двумя из самых доступных графических процессоров Nvidia , но при этом обладают высокой производительностью, но выбор между ними зависит от того, для чего пользователи планируют их использовать, а более высокая производительность неизбежно достигается за более высокую цену. RTX 3070 обладает всеми преимуществами, которые может предложить архитектура Ampere, и даже смогла превзойти предыдущий флагман Nvidia, и все это по более низкой цене. Однако позже Nvidia объявила, что еще больше расширяет свою бюджетную линейку с запуском RTX 3060.0003

Тогда возникает животрепещущий вопрос: является ли RTX 3060 лучшим вариантом по сравнению с RTX 3070 только потому, что он дешевле? По данным Nvidia, RTX 3060 оснащен 12 ГБ памяти GDDR6, что значительно больше, чем 8 ГБ у RTX 3070. RTX 3060 также имеет преимущество в тактовой частоте 1,78 ГГц по сравнению с 1,73 ГГц RTX 3070. Тем не менее, у RTX 3070 есть огромная разница в количестве ядер CUDA, которые составляют 5888, что с огромным отрывом превосходит 3584 у RTX 3060.

Связано: NVIDIA RTX 4090 против. RTX 4080: какой графический процессор купить?

RTX 3060 против. RTX 3070: характеристики и тесты

Помимо упомянутых выше различий, остальные характеристики RTX 3060 и 3070 очень похожи. Оба графических процессора используют архитектуру Nvidia Ampere, работают с DirectX 12 Ultimate и поддерживают все эксклюзивные функции Nvidia, включая DLSS, Nvidia Reflex и Nvidia Broadcast. Поддержка дисплея также идентична. Обе карты поддерживают разрешение дисплея до 7680 x 4320, могут работать с четырьмя мониторами и имеют один порт HDMI с тремя выходами DisplayPort.

Несмотря на то, что спецификации схожи, у RTX 3070 есть преимущество в игровой производительности. Согласно собственному тестированию Nvidia, RTX 3070 достигает около 90 кадров в секунду при игре в Control в разрешении 1440p с «самыми высокими» настройками игры и включенным RTX. RTX 3060 достигает более 140 кадров в секунду в Control с RTX, но при более низком разрешении 1080p. Аналогичная ситуация для Minecraft с включенным RTX. Играя в разрешении 1440p, RTX 3070 выдает 80 кадров в секунду. RTX 3060 разгоняется почти до 140 кадров в секунду, но это возможно только при разрешении 1080p.

RTX 3060 против. RTX 3070: какую карту Nvidia купить?

Если вы хорошо играете в 1080p и пытаетесь следить за своими расходами, RTX 3060 — это фантастический графический процессор. Он обеспечивает высокую частоту кадров, красивые игры и немного дешевле для кошелька. Но если у вас есть еще несколько долларов, которые вы можете потратить, и вы хотите еще более быстрые кадры (или играть в игры с разрешением 1440p), RTX 3070 — это хорошее вложение денег.

Как это часто бывает с любым графическим процессором, все это при условии, что вы можете найти RTX 3060 и 3070 по розничной цене. Предполагается, что 3060 будет стоить 329 долларов.а 3070 должен продаваться по цене 499 долларов. Но так будет не всегда, особенно на сторонних платформах, таких как Amazon и Best Buy, где карты доступны более или менее, в зависимости от множества факторов.

Nvidia RTX 3070 против. RTX 3060 Ti

RTX 3060 Ti — это графический процессор с такими же возможностями, выпущенный в декабре 2020 года. С RTX 3070 есть много общего, включая архитектуру Ampere и поддержку DLSS, Nvidia Reflex и Nvidia Broadcast. RTX 3060 Ti имеет 4864 ядра Cuda, что больше, чем у RTX 3060, но значительно меньше, чем у RTX 3070 (5888 ядер). Его тактовая частота ниже 1,67 ГГц против 1,73 ГГц, но оба имеют 8 ГБ ОЗУ GDDR6. RTX 3060i также доступна в версии 8 ГБ GDDR6X, в отличие от RTX 3070.

Что касается разрешения дисплея, то оба поддерживают 7680 x 4320 и возможность подключения до четырех мониторов. Порты тоже одинаковые: два HDMI и три DisplayPort. Когда дело доходит до игровой производительности, по данным Nvidia, RTX 3060i достигает почти 130 кадров в секунду в Control и 120 кадров в секунду в Minecraft , но с разрешением 1080p.