如果是单玩游戏,那么2080ti最好,光线追踪,而且双卡复用需要游戏支持,所以一般只能发挥单卡性能,那自然2080ti。
如果是深度学习的话,那就有的谈了,
结论:纯综合算力而言1080ti,单卡算力2080ti,性价比1080ti.
float16算力而言:两个1080ti不如2080ti(以两个1080ti并行算力达1.8算)
float32算力而言:能并行任务两个1080ti(以两个1080ti并行算力达1.8倍算)胜。
复杂度而言:2080ti安装维护更简单
任务形式而言:多个学生同时跑不同实验就1080ti,只主要跑一个实验推荐2080ti
但双卡需要耗费更多槽位,功耗提升,散热问题,cpu内存主板也需要同时考虑,而且1080ti二手矿卡多,可能也会造成成本接近类似的情况(2080ti花屏问题不知道解决没有)。
4月20号目前市价假设:
1080ti 6500
2080ti 11000
根据几大网站对于经典网络(VGG,resnet)的统计如下:
https://www.quora.com/Which-GPU-is-better-for-deep-learning-GTX-2080-Ti-or-Titan-V
及另外一个网站统计:
https://bizon-tech.com/us/blog/gtx1080ti-titan-rtx-2080-ti-deep-learning-benchmarks
按照上面统计,从单张1080ti 6500元 去按照算力实际提升算单张2080ti的价格
bizon 16fp 8695元 32fp 8400元
lamdba 16fp 11206元 32fp 8783元
而实际目前观察到的市价是11000,
可以看到除了fp16有足值提升外,32fp是有性价比不足的问题的。
将2080ti相对1080ti的算能提升比在单次评估和多次训练及vgg resnet网络统计对比如下:
长时间 单次评估
‘vgg 0.77 0.74
resnet 0..69 0.72
这意味着,对于网络结构而言,越深越复杂网络训练评估中2080ti相对耗时减少效应越明显。
而同一网络是否会因为训练时间延长而使得2080ti耗时减少越明显尚不得而知。
而如果是fp64的话,那还是titan v吧,理由如下:深度学习 显卡 硬件
https://www.quora.com/Which-GPU-is-better-for-deep-learning-GTX-2080-Ti-or-Titan-V