30系列显卡抢不到，为了训练大型CNN，我该不该入手2080 Ti？

作者 | 青暮

截至2020年11月，NVidia RTX 3090和3080显卡仍然非常短缺。而读者们肯定也很好奇，30系列GPU与20系列相比，在训练AI模型上的表现如何。由于新系列显卡稀缺，很少有人可以做基准测试。

近日，reddit上的一位博主u/xxx-symbol近期晒出了自己做的基准测试结果，Ta以TensorFlow Docker容器作为主要变量，对比了2080 Ti、3090和3080显卡在ResNet上的训练表现，对挑选好用的炼丹神器而言，是个不错的参考。而Ta仅选用TensorFlow作为框架，是因为目前PyTorch还不支持3080和3090显卡。

博主总共对3到7个不同的TensorFlow容器进行了基准测试，并在TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.x NGC容器中测试了4种不同的ResNet变体。这四种变体分别标记为Resnet50、resnet50、resnext101-32x4d、se-resnext101-32x4d，具体的GitHub地址和模型配置见参考资料。测试设计的变量有4个，显卡型号、TF容器、批量大小和XLA优化。

测试数据如下图所示，例如，图中标记的740表示：使用2080 Ti显卡、TensorFlow v1 20.10容器、批量160、XLA优化时，训练速度为740img/s（每秒740张图像），记为（2080 Ti，20.10 TF v1，160，XLA），使用的网络架构是Resnet50（右上角）。“mem lim”表示内存过载（批量太大），“fail”表示训练失败。完整数据表格见文末。

此外，在resnet50、resnext101-32x4d、se-resnext101-32x4d上，博主还测试了A100和V100的性能，不过测试数据只有一个。

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参数

所有测试均采用了自动混合精度训练，也称为FP16训练。如今，按照测试数据来看，至少在Volta系列显卡上训练已经没有比较意义。

显卡

在Resnet50和resnet50上，三款显卡的测试结果为2080 Ti

TensorFlow Docker容器

从结果来看，使用不同的TensorFlow容器，显卡的性能差异很大。对于3080和3090显卡，TensorFlow官方仅支持20.10以上版本的 NGC容器。但实际上在20.08的容器上，通常能获得比20.09容器更好的性能，有时甚至能超越20.10容器。

总体而言，在ResNet50上，20.10容器好于20.08容器；在resnext101-32x4d和se-resnext101-32x4d上，20.08容器好于20.10容器。

批量大小

训练速度和批量大小有一定关系。通常随着批量增加，训练速度一开始会随着增加，但增加幅度很小，并且会在某个批量下达到峰值，随后增加批量训练速度会降低。如果批量太大，会导致内存过载。

不过最重要的，还是探索3090相对于3080的2.4倍内存带来的优势，这也是3090如此香的原因。

30系列显卡和2080 Ti的参数表

在相近的批量大小下，3090的训练速度有时不会比3080快多少。但是3090的批量大小可以超过3080的2.4倍，因为批量大小和激活值占用的空间相关，而模型和梯度大小具有固定的内存消耗，这让3090能取得比3080大得多的训练速度。比如，在Resnet50上，（3080，XLA优化，20.10容器，TF v1）的最高训练速度是1052img/s（批量160），（3090，XLA优化，20.10容器，TF v1）的最高训练速度是1355img/s（批量448）。

XLA优化

博主还探索了XLA优化对训练性能的影响。不知什么原因，在NGC 20.09 TF v1容器上，RTX 3080/3090在XLA优化情况下的性能较差。比如，在Resnet50上，（3090，XLA优化，20.09容器，TF v1，448）的训练速度为765img/s，（3090，无XLA优化，20.09容器，TF v1，448）的训练速度为895img/s。博主表示，Ta会提醒TensorFlow开发人员这一点。

A100/V100

在resnet50、resnext101-32x4d、se-resnext101-32x4d三个架构上，V100都取得了和3090相似的性能，而A100的表现基本都达到V100的两倍。另一位博主Tim Dettmers的测试数据与上述结论不谋而合。

相对于RTX 2080 Ti的归一化GPU深度学习性能。

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结论

如果打算训练大型卷积神经网络，3090比V100更好，并且在性价比上肯定更具优势。而且因为有了更大的内存，在3090上可以运行更大的网络，而且训练批量更大，训练速度也更快。

如果只需要训练小型网络，并且数据量也不大，那么3080将更具成本效益。

有趣的是，在i7-4960X还是i9-7980X CPU上训练是没有区别的。如果硬要说有的话，大多数基准测试在i7-4960X上都略胜一筹。因此，不必为升级CPU操心。

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完整测试数据

Resnet50

resnet50

resnext101-32x4d

se-resnext101-32x4d

参考资料：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/jrj6ry/r_extensive_rtx_3080_and_3090_benchmarks_on/

https://fsymbols.com/3080-3090-benchmarks/

https://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/#How_do_I_cool_4x_RTX_3090_or_4x_RTX_3080