ベンチマーク・検証

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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...

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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...

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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。

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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。

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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...

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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。

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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。

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4GPU: GeForce RTX 3090 Deep Learning Benchmarks

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 tf_cnn_benchmarks.py（ダウンロートはこちら）を実行してみました。 TensorFlow...

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4GPU: HPCDIY-ERM1GPU4TS に RTX3090を4枚実装してGPU100%での消費電力と温度

HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）にGeForce RTX 3090 を4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。

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4GPU: GeForce RTX 3090 の nvidia-smi と deviceQuery

HPCDIY-ERM1GPU4TS（こちら）に GeForce RTX 3090 を４枚実装して、nvidia-smi と deviceQuery を実行してみた。