2°³ÀÇ pc¿¡¼­ µö·¯´× ÇнÀ ¼Óµµ ºñ±³ÀÔ´Ï´Ù.. µµ¿òÁ» ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.

Dedge   
   Á¶È¸ 7705   Ãßõ 0    

2개의 pc에서 딥러닝 모델 학습 테스트했습니다..


2개의 pc사양은

========================================================

pc1 (서버pc)

CPU : 제온 E5-2620 v4 * 2개

RAM : DDR4-2400(1200 MHz) 16Gb * 8개 (128Gb)

그래픽카드(GPU) : ZOTAC NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti * 1개

메인보드 : SuperMicro X10DRG-OT +-CPU


pc2

CPU : i7 7700

RAM : DDR4-2400(1200 MHz) 16Gb * 2개 (32Gb)

그래픽카드(GPU) : ZOTAC NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti * 1개

메인보드 : 아수스 B250M-A

==========================================================

동일 조건은 OS, tensorflor-gpu, CUDA, CuDNN 등 버전 모두 동일하고

학습 모델도 같은 상황, 이미지도 같은 이미지 입니다.


그래서 비교는 학습 진행할때 STEP당 시간을 보기로했는데


pc2에서는 step당 0.3, 0.2초가나온 반면 pc1에서는 0.7, 0.8초까지 나오네요...


딥러닝 학습 속도, 성능에 가장 영향을 많이 주는게 CPU GPU로 아는데 


제논 2개인 pc보다 i7 7700인 pc가 더 빠르게 나오는데 어떻게 된걸까요???



pc1이 느린 이유가 있을까요?

good
ªÀº±Û Àϼö·Ï ½ÅÁßÇÏ°Ô.
cpu Ŭ·°°ú ij½Ã¸Þ¸ð¸® ¾çÀÇ Â÷À̵µ ¼º´ÉÀ» ÀÚ¿ì ÇÕ´Ï´Ù.
´ÜÀÏ ¸í·É¿¡¼­´Â ÄÚ¾î Ŭ·°¼Óµµ°¡ ³ôÀº°ÍÀÌ ÁÁ½À´Ï´Ù.
¹Ú¹®Çü 2018-04
i7-7700          3.6Ghz 4core

E5-2620V4    2.1Ghz 8core.

ÇÁ·Î±×·¥ÀÌ Äھ´Ù´Â Ŭ·°¿¡ ´õ ¹ÝÀÀÀ» ÇÏ´Â µíÇÕ´Ï´Ù..(Äھ ´Ù »ç¿ëÇÏÁö ¸øÇÒ¼öµµ ÀÖ½À´Ï´Ù.)

Ŭ·°À» °°ÀÌ ÇØ ³õÀ¸¸é ¾Æ¸¶µµ ÇнÀ ¼Óµµ°¡ ºñ½ÁÇÏÁö ¾ÊÀ»±î ÃßÃøÇغ¾´Ï´Ù..
     
Dedge 2018-04
E5-2620V4 °¡ 2°³ ¹ÚÇôÀִµ¥ ±×·¸´Ù°í 2.1 + 2.1 = 4.2°¡ µÇ´Â°Ô ¾Æ´Ï°ÚÁÒ?
          
ȸ¿øK 2018-04
2.1 ghz¿¡¿ä^^
Ŭ·Ï ³ôÀº°Å ¾²¼Å¾ß ÇÒ°Å °°½À´Ï´Ù
e5-1630 v3 °°Àº...
¹Ú¹®Çü 2018-04
³× ±×·¸°Ô µÇÁö ¾Ê°í ±×³É 2.1Ghz µ¿ÀÛÀÔ´Ï´Ù..

´ë½Å ´ÜÀÏ ÀÛ¾÷(ºÎÇÏ)°¡ ¾Æ´Ñ ¼ö¸¹Àº ºÎÇÏ¿¡¼­´Â Á¦¿ÂÀÌ PCº¸´Ù´Â ¼Óµµ°¡ ¶³¾îÁöÁö ¾Ê°í ´õ ¹öÆÁ´Ï´Ù..

Áï ³×Æ®¿öÅ©¸¦ ÅëÇØ À¯Àú 100¸íÀÌ ºÎÇϸ¦ Áشٰí Çϸé Á¦¿Â½Ã½ºÅÛÀÌ ÄÚ¾î¶û ij½¬°¡ ´õ ¸¹±â¿¡ ±×·± ¸ÖƼ ºÎÇÏ¿¡ ´õ Àß ¹öÆÁ´Ï´Ù..

±×¸®°í ÀÛ¾÷ÀÌ ´ë´ÜÀ§ÀÛ¾÷ÀÌ µÇ¾î¼­ 1´Þ ÀÌ»ó ȤÀº 1³â ³»³» µ¹¸®°Ô µÇ¸é PCº£À̽º´Â ¸ø ¹öƼ´Â °æ¿ì°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù..

¸Þ¸ð¸®°¡ ECC°¡ ¾Æ´Ï¶ó¼­ ¸Þ¸ð¸®¿¡¼­ ¿¡·¯³ª¸é µ¥ÀÌÅÍ°¡ ¿À¿°µÇ°Å³ª µ¥ÀÌÅÍ°¡ ³¯¶ó°¡°Å³ª ÇÏ°ÚÁÒ..
CUDA °æ¿ì´Â cpu ÄÚ¾îÇÏ°í º° »ó°ü¾ø½À´Ï´Ù
ÀüÀûÀ¸·Î gpu¿¡¼­ ¿î¿ëµË´Ï´Ù
¼Óµµ°¡ Â÷ÀÌ°¡ ÀÖ´Â °ÍÀº CUDA°¡ ÀÛ¿ëÇÏÁö ¾Ê´Â ºÎºÐ¿¡¼­ÀÇ Â÷ÀÌ·Î º¸ÀÔ´Ï´Ù
i7ÀÇ °æ¿ì dual ÄÚ¾î 3.6gÂ¥¸® cpu¸¦ »ç¿ëÇصµ ºñ½ÁÇÑ È¤Àº Á¶±Ý ¸ðÀÚ¶õ °á°úÀÏ °ÍÀ̶ó »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù
openCLÀÇ °æ¿ì´Â cpu, gpu ÄÚ¾î ¸ðµÎ »ç¿ëÇÕ´Ï´Ù¸¸ Çö»óȲ¿¡¼­´Â ÅÙ¼­ Ç÷ΰ¡ CUDA¸¸ »ç¿ëÇϱ⠶§¹®¿¡...

Á¦ »ý°¢Àº cpu´Â ÄÚ¾î ¼ö Àû°í Ŭ·° ³ôÀº ³ðÀÌ ÁÁÀ» °ÍÀ̶ó »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù (½Î¸é ´õ ÁÁÀ» °ÍÀ̱¸¿ä)

Á¦¿ÂÀÇ °æ¿ì´Â ¼­¹ö¿ë cpu¶ó ¸ÖƼ ÇÁ·Î¼¼½º¿¡ Àû´çÇÑ ÇÁ·Î¼¼¼­À̱¸¿ä
¸¸ÀÏ µö·¯´× Àü´ã ½Ã½ºÅÛÀ̶ó¸é Á¦¿ÂÀÌ ±×´ÙÁö ¿µÇâÀÌ ¾øÀ» ¼öµµ ¾ø½À´Ï´Ù
¸¸ÀÏ ¾ÈÁ¤¼ºÀÌ ¹®Á¦°¡ µÇ¸é ups°°ÀÌ Àü¿ø °ø±ÞÀ» ¾ÈÁ¤ÀûÀ¸·Î ÇØÁÖ´Â °ÍÀÌ ´õ ÁÁÁö ¾ÊÀ»±î »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù

·¥ÀÌ Å©¸é ÁÁÀ» °Å °°¾Ò´Âµ¥ ±×·± °Íµµ ¾Æ´Ï³×¿ä
¿ä»çÀÌ ·¥ °¡°ÝÀÌ ¾î¸¶Çϴϱî ÀûÀýÈ÷ Å×½ºÆ®Çؼ­ ³Ê¹« ¸¹ÀÌ ¾µ ÇÊ¿ä´Â ¾øÀ» °Å °°½À´Ï´Ù
ÀÌ °á°ú´Â Èï¹Ì·Ó³×¿ä
ÀÌÁö¿µ 2018-04
ÇÁ·Î±×·¥ ¸¶´Ù ´Ù¸£Áö¸¸,
ÃÖ±Ù µö·¯´×µé º¸¸é ´ëºÎºÐ CUDA·Î¸¸ ¿¬»êÇؼ­,
CPU °³¼ö ¸¹Àº°Ç Å©°Ô ¿µÇâµµ¸¦ ¸øÁִµíÇÕ´Ï´Ù.
±×·¡¼­ º¸¸é µö·¯´× ¸Ó½Åµé º¸¸é 1080Ti 2~4WAY ½Ã½ºÅÛÀ» ¾²´Â °æ¿ì¸¦ º¾´Ï´Ù.
¿ì¼± cpu ¸í·É¾î ¼Â Áö¿øµµ Ʋ¸®°í
os °¡ windows ÀÇ °æ¿ì ³»Àå±×·¡ÇÈÀ» »ç¿ëÇؼ­ ±×·¡ÇÈ Ã³¸®ÇÏ°í ¿ÜÀå ±×·¡ÇÈÄ«µå´Â ¿ÂÀüÈ÷ °è»ê¿¡ ÅõÀÔµÈ°Ô ¾Æ´Ò±î¿ä?


QnA
Á¦¸ñPage 4412/5677
2015-12   1474213   ¹é¸Þ°¡
2014-05   4937234   Á¤ÀºÁØ1
2008-10   7426   ±èÅ¿ì
2004-04   7426   °­°æ¸ð
2004-12   7426   ¿À½Å±Ô
2004-06   7426   ±è¼º¼ö
2004-08   7426   ³ª°­¹®
2013-12   7427   ¿¹»ó¾Æºü
2016-06   7427   ¹«¾Æ
2004-06   7427   ¼ÛÈ­½Ä
2009-03   7427   Ǫ¸ªÀÌ
2018-07   7427   ÀϷиӽºÅ©
2008-04   7427   ³²¼º·æ
2016-08   7427   ±è¹Î¼º
2010-10   7428   ¼­µ¿±¹
2011-01   7428   ³ë½Â»ï
2004-12   7428   ¹éÀÎÇÐ
2004-02   7428   ¹Úµ¿¼±
2005-07   7428   ÇϽÂÇù
2004-09   7428   À±Ä¡¿­
2011-04   7428   ³ª³Ê¿ì¸®
2004-05   7429   Á¤ÀçÈÆ