Jan 01, 1970
3,096 測定値
Nvidia RTX A4000 ADA は機械学習タスクを処理できますか?
長すぎる; 読むには
4 月、Nvidia はワークステーション アプリケーション向けに設計されたスモール フォーム ファクター GPU である新製品 RTX A4000 ADA を発売しました。このプロセッサは A2000 に代わるもので、科学研究、工学計算、データ視覚化などの複雑なタスクに使用できます。新しい GPU の 20 GB メモリ容量により、大規模な環境に対応できます。4 月、 Nvidia はワークステーション アプリケーション向けに設計されたスモール フォーム ファクター GPU である新製品 RTX A4000 ADA を発売しました。このプロセッサは A2000 に代わるもので、科学研究、工学計算、データ視覚化などの複雑なタスクに使用できます。
RTX A4000 ADA は、6,144 個の CUDA コア、192 個の Tensor コアと 48 個の RT コア、および 20GB GDDR6 ECC VRAM を備えています。新しい GPU の主な利点の 1 つは電力効率です。RTX A4000 ADA の消費電力はわずか 70 W で、電力コストとシステムの発熱の両方が低減されます。 GPU では、4x Mini-DisplayPort 1.4a 接続により、複数のディスプレイを駆動することもできます。
RTX 4000 SFF ADA GPU を同じクラスの他のデバイスと比較する場合、単精度モードで実行すると、2 倍の電力を消費する最新世代の RTX A4000 GPU と同様のパフォーマンスを示すことに注意してください (140W 対 140W)。 70W）。
ADA RTX 4000 SFF は、ADA Lovelace アーキテクチャと 5nm プロセス テクノロジーに基づいて構築されています。これにより、次世代の Tensor コアとレイ トレーシング コアが有効になり、RTX A4000 よりも高速かつ効率的なレイ トレーシング コアと Tensor コアを提供することでパフォーマンスが大幅に向上します。さらに、ADA の RTX 4000 SFF は小さなパッケージで提供されます。カードの長さは 168 mm、拡張スロット 2 つと同じ厚さです。
改善されたレイ トレーシング カーネルにより、3D デザインやレンダリングなど、テクノロジーが使用される環境で効率的なパフォーマンスが可能になります。さらに、新しい GPU の 20GB メモリ容量により、大規模な環境に対応できます。
メーカーによれば、第 4 世代 Tensor コアは、前世代に比べて 2 倍の高い AI 計算パフォーマンスを実現します。新しい Tensor コアは FP8 アクセラレーションをサポートします。この革新的な機能は、ゲノミクスやコンピューター ビジョンなどの環境で AI モデルを開発および展開する場合にうまく機能する可能性があります。
エンコードおよびデコード メカニズムの増加により、RTX 4000 SFF ADA がビデオなどのマルチメディア ワークロードに適したソリューションになっている点にも注目してください。
NVIDIA RTX A4000 および RTX A5000 グラフィックス カード、RTX 3090 の技術仕様
| RTX A4000 ADA | NVIDIA RTX A4000 | NVIDIA RTX A5000 | RTX3090 |
|---|---|---|---|---|
建築 | エイダ・ラブレス | アンペア | アンペア | アンペア |
技術プロセス | 5nm | 8nm | 8nm | 8nm |
GPU | AD104 | GA102 | GA104 | GA102 |
トランジスタの数 (百万) | 35,800 | 17,400 | 28,300 | 28,300 |
メモリ帯域幅 (Gb/秒) | 280.0 | 448 | 768 | 936.2 |
ビデオメモリ容量（ビット） | 160 | 256 | 384 | 384 |
GPUメモリ(GB) | 20 | 16 | 24 | 24 |
メモリの種類 | GDDR6 | GDDR6 | GDDR6 | GDDR6X |
CUDAコア | 6,144 | 6 144 | 8192 | 10496 |
テンソルコア | 192 | 192 | 256 | 328 |
RTコア | 48 | 48 | 64 | 82 |
SP パフォーマンス (テラフロップス) | 19.2 | 19,2 | 27.8 | 35,6 |
RT コアのパフォーマンス (テラフロップス) | 44.3 | 37,4 | 54,2 | 69,5 |
テンソルのパフォーマンス (テラフロップス) | 306.8 | 153,4 | 222,2 | 285 |
最大電力 (ワット) | 70 | 140 | 230 | 350 |
インターフェース | PCIe4.0×16 | PCI-E 4.0 x16 | PCI-E 4.0 x16 | PCIe 4.0 x16 |
コネクタ | 4x ミニ DisplayPort 1.4a | DP 1.4 (4) | DP 1.4 (4) | DP 1.4 (4) |
フォームファクタ | 2スロット | 1スロット | 2スロット | 2～3スロット |
vGPU ソフトウェア | いいえ | いいえ | はい、無制限です | はい。制限付き |
Nvlink | いいえ | いいえ | 2x RTX A5000 | はい |
CUDAのサポート | 11.6 | 8.6 | 8.6 | 8.6 |
バルカンのサポート | 1.3 | はい | はい | はい、1.2 |
価格 (米ドル) | 1,250 | 1000 | 2500 | 1400 |
テスト環境の説明
| RTX A4000 ADA | RTX A4000 |
|---|---|---|
CPU | AMD Ryzen 9 5950X 3.4GHz (16コア) | オクタコア インテル Xeon E-2288G、3.5 GHz |
RAM | 4x 32 Gb DDR4 ECC SO-DIMM | 2x 32 GB DDR4-3200 ECC DDR4 SDRAM 1600 MHz |
ドライブ | 1Tb NVMe SSD | サムスン SSD 980 PRO 1TB |
マザーボード | ASRock X570D4I-2T | ASUS P11C-Iシリーズ |
オペレーティング·システム | マイクロソフト Windows 10 | マイクロソフト Windows 10 |
試験結果
V-Ray 5 ベンチマーク
V-Ray GPU CUDA および RTX テストは、相対的な GPU レンダリング パフォーマンスを測定します。 RTX A4000 GPU は RTX A4000 ADA よりわずかに遅れています (それぞれ 4% と 11%)。
機械学習
「犬vs猫」
ニューラル ネットワークの GPU のパフォーマンスを比較するために、「犬 vs 猫」データセットを使用しました。テストでは写真の内容を分析し、写真に猫が写っているのか犬が写っているのかを区別します。必要な生データはすべて見つかります
このテストでは、RTX A4000 ADA のパフォーマンスは RTX A4000 をわずかに 9% 上回りましたが、新しい GPU の小型サイズと低消費電力に留意してください。
AI-Benchmark を使用すると、AI モデル出力タスク中にデバイスのパフォーマンスを測定できます。測定単位はテストによって異なりますが、通常は 1 秒あたりの操作数 (OPS) または 1 秒あたりのフレーム数 (FPS) です。
| RTX A4000 | RTX A4000 ADA |
|---|---|---|
1/19。モバイルネット V2 | 1.1 — 推論 |バッチ=50、サイズ=224x224: 38.5 ± 2.4 ms1.2 — トレーニング |バッチ=50、サイズ=224x224: 109 ± 4 ミリ秒 | 1.1 — 推論 |バッチ = 50、サイズ = 224x224: 53.5 ± 0.7 ms1.2 — トレーニング |バッチ=50、サイズ=224x224: 130.1 ± 0.6 ミリ秒 |
2/19。インセプション V3 | 2.1 — 推論 |バッチ = 20、サイズ = 346x346: 36.1 ± 1.8 ms2.2 — トレーニング |バッチ=20、サイズ=346x346: 137.4 ± 0.6 ミリ秒 | 2.1 — 推論 |バッチ = 20、サイズ = 346x346: 36.8 ± 1.1 ms2.2 — トレーニング |バッチ=20、サイズ=346x346: 147.5 ± 0.8 ミリ秒 |
3/19。インセプション V4 | 3.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 346x346: 34.0 ± 0.9 ms3.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=346x346: 139.4 ± 1.0 ミリ秒 | 3.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=346x346: 33.0 ± 0.8 ms3.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=346x346: 135.7 ± 0.9 ミリ秒 |
4/19。インセプション-ResNet-V2 | 4.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 346x346: 45.7 ± 0.6 ms4.2 — トレーニング |バッチ=8、サイズ=346x346: 153.4 ± 0.8 ミリ秒 | 4.1 — 推論バッチ = 10、サイズ = 346x346: 33.6 ± 0.7 ミリ秒4.2 — トレーニング バッチ = 8、サイズ = 346x346: 132 ± 1 ミリ秒 |
5/19。レスネット-V2-50 | 5.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 346x346: 25.3 ± 0.5 ミリ秒5.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=346x346: 91.1 ± 0.8 ミリ秒 | 5.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=346x346: 26.1 ± 0.5 ms5.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=346x346: 92.3 ± 0.6 ミリ秒 |
6/19。レスネット-V2-152 | 6.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=256x256: 32.4 ± 0.5 ms6.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=256x256: 131.4 ± 0.7 ミリ秒 | 6.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=256x256: 23.7 ± 0.6 ms6.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=256x256: 107.1 ± 0.9 ミリ秒 |
7/19。 VGG-16 | 7.1 — 推論 |バッチ = 20、サイズ = 224x224: 54.9 ± 0.9 ミリ秒7.2 — トレーニング |バッチ=2、サイズ=224x224: 83.6 ± 0.7 ミリ秒 | 7.1 — 推論 |バッチ = 20、サイズ = 224x224: 66.3 ± 0.9 ミリ秒7.2 — トレーニング |バッチ=2、サイズ=224x224: 109.3 ± 0.8 ミリ秒 |
8/19。 SRCNN 9-5-5 | 8.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 512x512: 51.5 ± 0.9 ミリ秒8.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1536x1536: 45.7 ± 0.9 ミリ秒8.3 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=512x512: 183 ± 1 ミリ秒 | 8.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 512x512: 59.9 ± 1.6 ミリ秒8.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1536x1536: 53.1 ± 0.7 ミリ秒8.3 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=512x512: 176 ± 2 ミリ秒 |
9/19。 VGG-19 超解像度 | 9.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=256x256: 99.5 ± 0.8 ms9.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1024x1024: 162 ± 1 ミリ秒9.3 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=224x224: 204 ± 2 ミリ秒 | |
10/19。 ResNet-SRGAN | 10.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=512x512: 85.8 ± 0.6 ms10.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1536x1536: 82.4 ± 1.9 ミリ秒10.3 — トレーニング |バッチ=5、サイズ=512x512: 133 ± 1 ミリ秒 | 10.1 — 推論 |バッチ=10、サイズ=512x512: 98.9 ± 0.8 ms10.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1536x1536: 86.1 ± 0.6 ミリ秒10.3 — トレーニング |バッチ=5、サイズ=512x512: 130.9 ± 0.6 ミリ秒 |
11/19。 ResNet-DPED | 11.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 256x256: 114.9 ± 0.6 ミリ秒11.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1024x1024: 182 ± 2 ミリ秒11.3 — トレーニング |バッチ=15、サイズ=128x128: 178.1 ± 0.8 ミリ秒 | 11.1 — 推論 |バッチ = 10、サイズ = 256x256: 146.4 ± 0.5 ミリ秒11.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1024x1024: 234.3 ± 0.5 ミリ秒11.3 — トレーニング |バッチ=15、サイズ=128x128: 234.7 ± 0.6 ミリ秒 |
12/19。ユーネット | 12.1 — 推論 |バッチ = 4、サイズ = 512x512: 180.8 ± 0.7 ミリ秒12.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1024x1024: 177.0 ± 0.4 ミリ秒12.3 — トレーニング |バッチ=4、サイズ=256x256: 198.6 ± 0.5 ミリ秒 | 12.1 — 推論 |バッチ = 4、サイズ = 512x512: 222.9 ± 0.5 ミリ秒12.2 — 推論 |バッチ = 1、サイズ = 1024x1024: 220.4 ± 0.6 ミリ秒12.3 — トレーニング |バッチ=4、サイズ=256x256: 229.1 ± 0.7 ミリ秒 |
13/19。 Nvidia-SPADE | 13.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 128x128: 54.5 ± 0.5 ミリ秒13.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=128x128: 103.6 ± 0.6 ミリ秒 | 13.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 128x128: 59.6 ± 0.6 ミリ秒13.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=128x128: 94.6 ± 0.6 ミリ秒 |
14/19。 ICネット | 14.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 1024x1536: 126.3 ± 0.8 ミリ秒14.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=1024x1536: 426 ± 9 ミリ秒 | 14.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 1024x1536: 144 ± 4 ミリ秒14.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=1024x1536: 475 ± 17 ミリ秒 |
15/19。 PSPネット | 15.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 720x720: 249 ± 12 ミリ秒15.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=512x512: 104.6 ± 0.6 ミリ秒 | 15.1 — 推論 |バッチ = 5、サイズ = 720x720: 291.4 ± 0.5 ミリ秒15.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=512x512: 99.8 ± 0.9 ミリ秒 |
16/19。ディープラボ | 16.1 — 推論 |バッチ = 2、サイズ = 512x512: 71.7 ± 0.6 ミリ秒16.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=384x384: 84.9 ± 0.5 ミリ秒 | 16.1 — 推論 |バッチ = 2、サイズ = 512x512: 71.5 ± 0.7 ミリ秒16.2 — トレーニング |バッチ=1、サイズ=384x384: 69.4 ± 0.6 ミリ秒 |
17/19。ピクセルRNN | 17.1 — 推論 |バッチ = 50、サイズ = 64x64: 299 ± 14 ミリ秒17.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=64x64: 1258 ± 64 ミリ秒 | 17.1 — 推論 |バッチ = 50、サイズ = 64x64: 321 ± 30 ミリ秒17.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=64x64: 1278 ± 74 ミリ秒 |
18/19。 LSTM-センチメント | 18.1 — 推論 |バッチ = 100、サイズ = 1024x300: 395 ± 11 ミリ秒18.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=1024x300: 676 ± 15 ミリ秒 | 18.1 — 推論 |バッチ = 100、サイズ = 1024x300: 345 ± 10 ミリ秒18.2 — トレーニング |バッチ=10、サイズ=1024x300: 774 ± 17 ミリ秒 |
19/19。 GNMT-翻訳 | 19.1 — 推論 |バッチ=1、サイズ=1x20: 119 ± 2 ミリ秒 | 19.1 — 推論 |バッチ=1、サイズ=1x20: 156 ± 1 ミリ秒 |
このテストの結果は、RTX A4000 のパフォーマンスが RTX A4000 ADA よりも 6% 高いことを示していますが、テスト結果は使用する特定のタスクや動作条件によって異なる可能性があることに注意してください。
RTXA4000
ベンチマーク | モデルの平均トレーニング時間 (ミリ秒) |
|---|---|
学習倍精度型 mnasnet0_5 | 62.995805740356445 |
トレーニング倍精度型 mnasnet0_75 | 98.39066505432129 |
学習倍精度型 mnasnet1_0 | 126.60405158996582 |
学習倍精度型 mnasnet1_3 | 186.89460277557373 |
トレーニング倍精度型 resnet18 | 428.08079719543457 |
トレーニング倍精度型 resnet34 | 883.5790348052979 |
トレーニング倍精度型 resnet50 | 1016.3950300216675 |
トレーニング倍精度型 resnet101 | 1927.2308254241943 |
トレーニング倍精度型 resnet152 | 2815.663013458252 |
トレーニング倍精度型 resnext50_32x4d | 1075.4373741149902 |
トレーニング倍精度型 resnext101_32x8d | 4050.0641918182373 |
トレーニング倍精度型 Wide_resnet50_2 | 2615.9953451156616 |
トレーニング倍精度型 Wide_resnet101_2 | 5218.524832725525 |
トレーニング倍精度型densenet121 | 751.9759511947632 |
トレーニング倍精度型densenet169 | 910.3225564956665 |
学習倍精度型densenet201 | 1163.036551475525 |
トレーニング倍精度型densenet161 | 2141.505298614502 |
学習倍精度型squeezenet1_0 | 203.14435005187988 |
学習倍精度型squeezenet1_1 | 98.04857730865479 |
トレーニング倍精度型 vgg11 | 1697.710485458374 |
トレーニング倍精度型 vgg11_bn | 1729.2972660064697 |
トレーニング倍精度型 vgg13 | 2491.615080833435 |
トレーニング倍精度型 vgg13_bn | 2545.1631927490234 |
トレーニング倍精度型 vgg16 | 3371.1953449249268 |
トレーニング倍精度型 vgg16_bn | 3423.8639068603516 |
トレーニング倍精度型 vgg19_bn | 4314.5153522491455 |
トレーニング倍精度型 vgg19 | 4249.422650337219 |
トレーニング倍精度型 mobilenet_v3_large | 105.54619789123535 |
トレーニング倍精度型 mobilenet_v3_small | 37.6680850982666 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x0_5 | 26.51611328125 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x1_0 | 61.260504722595215 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x1_5 | 105.30067920684814 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x2_0 | 181.03694438934326 |
推論倍精度型 mnasnet0_5 | 17.397074699401855 |
推論倍精度型 mnasnet0_75 | 28.902697563171387 |
推論倍精度型 mnasnet1_0 | 38.387718200683594 |
推論倍精度型 mnasnet1_3 | 58.228821754455566 |
推論倍精度型 resnet18 | 147.95727252960205 |
推論倍精度型 resnet34 | 293.519492149353 |
推論倍精度型 resnet50 | 336.44991874694824 |
推論倍精度型 resnet101 | 637.9982376098633 |
推論倍精度型 resnet152 | 948.9351654052734 |
推論倍精度型 resnext50_32x4d | 372.80876636505127 |
推論倍精度型 resnext101_32x8d | 1385.1624917984009 |
推論倍精度型 Wide_resnet50_2 | 873.048791885376 |
推論倍精度型 Wide_resnet101_2 | 1729.2765426635742 |
推論倍精度型densenet121 | 270.13323307037354 |
推論倍精度型densenet169 | 327.1932888031006 |
推論倍精度型densenet201 | 414.733362197876 |
推論倍精度型densenet161 | 766.3542318344116 |
推論倍精度型squeezenet1_0 | 74.86292839050293 |
推論倍精度型squeezenet1_1 | 34.04905319213867 |
推論倍精度型 vgg11 | 576.3767147064209 |
推論倍精度型 vgg11_bn | 580.5839586257935 |
推論倍精度型 vgg13 | 853.4365510940552 |
推論倍精度型 vgg13_bn | 860.3136301040649 |
推論倍精度型 vgg16 | 1145.091052055359 |
推論倍精度型 vgg16_bn | 1152.8028392791748 |
推論倍精度型 vgg19_bn | 1444.9562692642212 |
推論倍精度型 vgg19 | 1437.0987701416016 |
推論倍精度型 mobilenet_v3_large | 30.876317024230957 |
推論倍精度型 mobilenet_v3_small | 11.234536170959473 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x0_5 | 7.425284385681152 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x1_0 | 18.25782299041748 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x1_5 | 33.34946632385254 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x2_0 | 57.84676551818848 |
RTX A4000 ADA
ベンチマーク | モデルの平均列車時間 |
|---|---|
トレーニング半精度型 mnasnet0_5 | 20.266618728637695 |
トレーニング半精度型 mnasnet0_75 | 21.445374488830566 |
トレーニング半精度型 mnasnet1_0 | 26.714019775390625 |
トレーニング半精度型 mnasnet1_3 | 26.5126371383667 |
トレーニング半精度型 resnet18 | 19.624991416931152 |
トレーニング半精度型 resnet34 | 32.46446132659912 |
トレーニング半精度型 resnet50 | 57.17473030090332 |
トレーニング半精度型 resnet101 | 98.20127010345459 |
トレーニング半精度型 resnet152 | 138.18389415740967 |
トレーニング半精度型 resnext50_32x4d | 75.56005001068115 |
トレーニング半精度型 resnext101_32x8d | 228.8706636428833 |
トレーニング半精度型 Wide_resnet50_2 | 113.76442432403564 |
トレーニング半精度型 Wide_resnet101_2 | 204.17311191558838 |
トレーニング半精度型densenet121 | 68.97401332855225 |
トレーニング半精度型densenet169 | 85.16453742980957 |
トレーニング半精度型densenet201 | 103.299241065979 |
トレーニング半精度型densenet161 | 137.54578113555908 |
学習用半精度型squeezenet1_0 | 16.71830177307129 |
学習用半精度型squeezenet1_1 | 12.906527519226074 |
トレーニング半精度タイプ vgg11 | 51.7004919052124 |
トレーニング半精度型 vgg11_bn | 57.63327598571777 |
トレーニング半精度タイプ vgg13 | 86.10869407653809 |
トレーニング半精度型 vgg13_bn | 95.86676120758057 |
トレーニング半精度タイプ vgg16 | 102.91589260101318 |
トレーニング半精度型 vgg16_bn | 113.74778270721436 |
トレーニング半精度型 vgg19_bn | 131.56734943389893 |
トレーニング半精度タイプ vgg19 | 119.70191955566406 |
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推論半精度型densenet201 | 27.85182476043701 |
推論半精度型densenet161 | 37.41891860961914 |
推論半精度型squeezenet1_0 | 4.391803741455078 |
推論半精度型squeezenet1_1 | 2.4281740188598633 |
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推論半精度型 vgg13_bn | 30.672597885131836 |
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推論半精度型 vgg19_bn | 43.144264221191406 |
推論半精度型 vgg19 | 40.5385684967041 |
推論半精度型 mobilenet_v3_large | 5.350713729858398 |
推論半精度型 mobilenet_v3_small | 4.016985893249512 |
推論半精度型 shufflenet_v2_x0_5 | 5.079126358032227 |
推論半精度型 shufflenet_v2_x1_0 | 5.593156814575195 |
推論半精度型 shufflenet_v2_x1_5 | 5.649552345275879 |
推論半精度型 shufflenet_v2_x2_0 | 5.355663299560547 |
学習倍精度型 mnasnet0_5 | 50.2386999130249 |
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学習倍精度型 mnasnet1_0 | 103.32422733306885 |
学習倍精度型 mnasnet1_3 | 154.6230697631836 |
トレーニング倍精度型 resnet18 | 337.94031620025635 |
トレーニング倍精度型 resnet34 | 677.7706575393677 |
トレーニング倍精度型 resnet50 | 789.9243211746216 |
トレーニング倍精度型 resnet101 | 1484.3351316452026 |
トレーニング倍精度型 resnet152 | 2170.570478439331 |
トレーニング倍精度型 resnext50_32x4d | 877.3719882965088 |
トレーニング倍精度型 resnext101_32x8d | 3652.4944639205933 |
トレーニング倍精度型 Wide_resnet50_2 | 2154.612874984741 |
トレーニング倍精度型 Wide_resnet101_2 | 4176.522083282471 |
トレーニング倍精度型densenet121 | 607.8699731826782 |
トレーニング倍精度型densenet169 | 744.6409797668457 |
学習倍精度型densenet201 | 962.677731513977 |
トレーニング倍精度型densenet161 | 1759.772515296936 |
学習倍精度型squeezenet1_0 | 164.3690824508667 |
学習倍精度型squeezenet1_1 | 78.70647430419922 |
トレーニング倍精度型 vgg11 | 1362.6095294952393 |
トレーニング倍精度型 vgg11_bn | 1387.2539138793945 |
トレーニング倍精度型 vgg13 | 2006.0230445861816 |
トレーニング倍精度型 vgg13_bn | 2047.526364326477 |
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トレーニング倍精度型 vgg16_bn | 2747.241234779358 |
トレーニング倍精度型 vgg19_bn | 3447.1724700927734 |
トレーニング倍精度型 vgg19 | 3397.990345954895 |
トレーニング倍精度型 mobilenet_v3_large | 84.65698719024658 |
トレーニング倍精度型 mobilenet_v3_small | 29.816465377807617 |
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トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x1_0 | 48.322744369506836 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x1_5 | 82.22103118896484 |
トレーニング倍精度型 shufflenet_v2_x2_0 | 141.7021369934082 |
推論倍精度型 mnasnet0_5 | 12.988653182983398 |
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推論倍精度型 mnasnet1_3 | 46.953935623168945 |
推論倍精度型 resnet18 | 118.04479122161865 |
推論倍精度型 resnet34 | 231.52336597442627 |
推論倍精度型 resnet50 | 268.63497734069824 |
推論倍精度型 resnet101 | 495.2010440826416 |
推論倍精度型 resnet152 | 726.4922094345093 |
推論倍精度型 resnext50_32x4d | 291.47679328918457 |
推論倍精度型 resnext101_32x8d | 1055.10901927948 |
推論倍精度型 Wide_resnet50_2 | 690.6917667388916 |
推論倍精度型 Wide_resnet101_2 | 1347.5529861450195 |
推論倍精度型densenet121 | 224.35829639434814 |
推論倍精度型densenet169 | 268.9145278930664 |
推論倍精度型densenet201 | 343.1972026824951 |
推論倍精度型densenet161 | 635.866231918335 |
推論倍精度型squeezenet1_0 | 61.92759037017822 |
推論倍精度型squeezenet1_1 | 27.009410858154297 |
推論倍精度型 vgg11 | 462.3375129699707 |
推論倍精度型 vgg11_bn | 468.4495782852173 |
推論倍精度型 vgg13 | 692.8219032287598 |
推論倍精度型 vgg13_bn | 703.3538103103638 |
推論倍精度型 vgg16 | 924.4353818893433 |
推論倍精度型 vgg16_bn | 936.5075063705444 |
推論倍精度型 vgg19_bn | 1169.098300933838 |
推論倍精度型 vgg19 | 1156.3771772384644 |
推論倍精度型 mobilenet_v3_large | 24.2356014251709 |
推論倍精度型 mobilenet_v3_small | 8.85490894317627 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x0_5 | 6.360034942626953 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x1_0 | 14.301743507385254 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x1_5 | 24.863481521606445 |
推論倍精度型 shufflenet_v2_x2_0 | 43.8505744934082 |
結論
新しいグラフィックス カードは、多くの作業タスクに対して効果的なソリューションであることが証明されています。コンパクトなサイズのため、強力な SFF (スモール フォーム ファクター) コンピュータに最適です。また、6,144 の CUDA コアと 160 ビット バスの 20 GB のメモリにより、このカードが市場で最も生産性の高いカードの 1 つになっている点も注目に値します。さらに、TDP が 70W と低いため、消費電力コストの削減に役立ちます。 4 つの Mini-DisplayPort ポートにより、カードを複数のモニターで使用したり、マルチチャネル グラフィックス ソリューションとして使用したりできます。
RTX 4000 SFF ADA は前世代に比べて大幅な進歩を示し、消費電力が 2 倍のカードと同等のパフォーマンスを実現します。 PCIe 電源コネクタがないため、RTX 4000 SFF ADA は、高性能を犠牲にすることなく低電力ワークステーションに簡単に統合できます。
L O A D I N G
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