2개의 pc에서 딥러닝 모델 학습 테스트했습니다..
2개의 pc사양은
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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
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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
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E5-2620V4 2.1Ghz 8core.
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