ベンチマーク・検証
8GPU: A6000 の nvidia-smi と deviceQuery
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に A6000 を 8 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。
Kenetsu Hanabusa
ベンチマーク・検証
A6000 1, 2, 4, 8 GPUでの網羅的な tf_cnn_benchmarks 計測
A6000を1, 2, 4, 8 GPU 使い、batch size を64, 128, 256, 512, 1024 と変化させてtf_cnn_benchmarks での学習速度を計測しました。 modelは、resnet50, inception3, vgg16, nasnet, resnet152,...
ベンチマーク・検証
RTX3090 1, 2, 4, 8 GPUでの網羅的な tf_cnn_benchmarks 計測
GeForce RTX 3090を1, 2, 4, 8 GPU 使い、batch size を64, 128, 256, 512と変化させてtf_cnn_benchmarks での学習速度を計測しました。 modelは、resnet50, inception3, vgg16, nasnet, resnet152,...
ベンチマーク・検証
A6000 x8 と RTX3090 x8 を tf_cnn_benchmarks で学習速度を比較する
GeForceでは最強のRTX 3090と、NVIDIA RTX A6000とは価格差はかなりありますが（2021年7月12日現在、¥329,220 vs ¥589,850,...
GPUサーバー・ハードウェア
Supermicro製10GPU Serverをラックマウントする動画
同型機のラックマウントの経験がないと苦労する可能性がありますので、動画にしてみました。
ベンチマーク・検証
4GPU: 再計測 GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks
再計測（NGCのtensorflow:20.10-tf1-py3使用）GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERM1GPU4TS に４枚実装して、tensorflow で...
ベンチマーク・検証
2GPU: NVIDIA A100 Deep Learning Benchmarks
NVIDIA A100 PCIe 40GB の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERMGPU8R4S に2枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 CPU: 2x AMD EPYC Rome 7302...
ベンチマーク・検証
2GPU: HPCDIY-ERMGPU8R4S に NVIDIA A100 を2枚実装してGPU100%での消費電力と温度
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）にGeForce NVIDIA A100 PCIe 40GB を枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
ベンチマーク・検証
2GPU: NVIDIA A100 の nvidia-smi と deviceQuery
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に NVIDIA A100 を 2 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。
ベンチマーク・検証
8GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks
GeForce RTX 3090 の Deep Learning 学習での性能評価のため、HPCDIY-ERMGPU8R4S に8枚実装して、tensorflow で tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 CPU: 2x AMD EPYC Rome 7302...
ベンチマーク・検証
8GPU: HPCDIY-ERMGPU8R4S に RTX3090を8枚実装してGPU100%での消費電力と温度
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）にGeForce RTX 3090 を8枚実装し、gpu_burn（こちら）を実行して、消費電力と温度が定常状態になるまでを nvidia-smi -l で監視してみました。
ベンチマーク・検証
8GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery
HPCDIY-ERMGPU8R4S（こちら）に GeForce RTX 3090 を 8 枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみました。