NVIDIAのRTX 30シリーズと20シリーズの比較(ディープラーニング)
目次:
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【速度】GPUの比較
- 1.1 GTX 1080 Titan X
- 1.2 GTX 2080 Titan X
- 1.3 RTX 30 シリーズの期待
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【性能】GPUのパフォーマンス比較
- 2.1 NVIDIAによるパフォーマンスチャート
- 2.2 ディープラーニングにおけるGPUの重要な要素
- 2.3 CUDAコア数
- 2.4 VRAM(仮想RAM)
- 2.5 浮動小数点ユニット
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【効率】ディープラーニングモデルのトレーニング速度
- 3.1 RTX 20 シリーズと RTX 30 シリーズの比較
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【結論】最適なGPUの選択
- 4.1 価格と性能のバランス
- 4.2 ディープラーニングの要件に合わせた選択
【速度】GPUの比較
1.1 GTX 1080 Titan X
GTX 1080 Titan Xは2017年に発売されたGPUであり、ディープラーニングモデルにおいて最も優れた選択肢とされています。価格が安く、小規模プロジェクトには十分な性能を持っています。
1.2 GTX 2080 Titan X
GTX 2080 Titan Xは2018年に発売されたGPUで、より強力な性能を持っています。しかし、ディープラーニングモデルにおいては1080と比べて大きな性能向上は見られません。高FPSゲームでは2080の方が優れていますが、ディープラーニングモデルには1080が十分です。
1.3 RTX 30 シリーズの期待
NVIDIAは新しいGPUシリーズであるRTX 30シリーズを発表しました。NVIDIAによると、RTX 30シリーズはRTX 20シリーズと比べて1.5倍の速さを誇るとされています。RTX 30シリーズはまだ発売されておらず、9月17日から利用可能となります。
【性能】GPUのパフォーマンス比較
2.1 NVIDIAによるパフォーマンスチャート
NVIDIA自体が提供するパフォーマンスチャートでは、RTX 30シリーズのパフォーマンスが最も優れていることが示されています。グリーンはRTX 30シリーズ、白はRTX 20シリーズ、灰色はGTX 10シリーズを表しています。
2.2 ディープラーニングにおけるGPUの重要な要素
ディープラーニングにおいてGPUを選ぶ際には、以下の要素を考慮する必要があります。
2.3 CUDAコア数
GPUの計算ユニットであるCUDAコアの数は重要な要素です。
2.4 VRAM(仮想RAM)
GPUに搭載されているVRAMの容量も重要な要素です。
2.5 浮動小数点ユニット
FP32(単精度浮動小数点数)やFP16(半精度浮動小数点数)の性能も考慮する必要があります。FP32はより正確ですが、速度は低下します。
【効率】ディープラーニングモデルのトレーニング速度
3.1 RTX 20 シリーズと RTX 30 シリーズの比較
トップの画像は、異なるGPUバージョンを使用したディープラーニングモデルのトレーニング速度を示しています。現時点ではRTX 30シリーズとの比較グラフはありませんが、NVIDIAの発言によれば、RTX 30シリーズは20シリーズと比べて1.5倍から2倍の速さを実現するとされています。
【結論】最適なGPUの選択
4.1 価格と性能のバランス
GPU選びにおいては、価格と性能のバランスを考慮することが重要です。
4.2 ディープラーニングの要件に合わせた選択
ディープラーニングの要件に応じてGPUを選択することも重要です。個々のプロジェクトの特性に合わせて、適切なGPUを選びましょう。