딥러닝은 아니고 딥러닝의 결과물인 가중치 화일을 사용하는 lizzie 복기프로그램을 사용하려고 합니다.
현재 GTX1650 (CUDA core 896 개) 을 사용하고 있습니다.
1080TI(CUDA core 3584 개) 로 교체하는 것이 좋을 까요?
아니면 GTX1650 3개를 추가구매해서 4개로 구성(CUDA core 896x4=3584 개로 동일) 하는 것이 좋을 까요?
단가 측면은 1650 3개 추가구매가 더 저렴합니다.
성능측면에서 조언해 주시면 좋겠습니다.
1080TI 소비전력(TDP) : 250W
1650 x 4 TDP : 75W x 4 = 300W
참고로 제 PC 마더보드 및 파워 사양입니다.
[ASUS] PRIME X570-P/CSM STCOM (AMD X570/ATX) 
[잘만] ZM1200-EBT 80PLUS GOLD (ATX/1200W
자료출처: https://hwtips.tistory.com/2095
자료출처: https://quasarzone.co.kr/bbs/qn_hardware/views/259112
https://quasarzone.co.kr/bbs/qc_qsz/views/231956
요새 칼럼보니 2080ti FE는 200%를 상회하는 성능이 나오는 구간도 있네요.
벤치 자체는 게임을 제외하면 SLI도 경쟁력이 있어 보입니다. 게임은 아직은 무리네요.
구성 하시려는 그래픽카드 벤치 보시고 사용하는 영역에 대한 확인이 필요해 보입니다.
붙어있는 그래픽카드때문에 발열이 문제될거 같은데요
공기를 흡입해서 식혀야 하는데 바로 옆 카드때문에 힘들지 않을까요?
이런식일때 수냉킷으로 변경하여 돌리는 유투브 있던데 수냉킷 가격이 그래픽카드 가격에 근접할겁니다.
그리고 그래픽 카드 1개당 몇개의 전원선이 필요한지 모르겠지만 4개면 파워에서 지원하는 선 갯수가 맞는지도 확인필요할 거 같습니다.
일반성을 고려한다면 큰 카드가 연산에서 훨씬 더 유리합니다.
분산형으로 넘어가면 커뮤니케이션과 스케쥴링에 의한 지연도 발생하고,
각각의 메모리가 작으면 space-time tradeoff도 제한적이라 같은 코어 수 + 메모리 총량이라도 시간단축은 덜 됩니다.
물론 애당초 tradeoff 할게 없다면 카드를 병렬로 연결하는게 여러모로 장점이 큽니다만,
대다수의 경우에는 해당되지 않아서 일반적으로는 추천하지 않습니다.
그리고 1660 같은 경우에는 텐저코어도 없다고 알고있어서, 범용성 측면에서도 문제가 좀 있습니다.
대체로 1080TI 로 추천을 하시는 군요.
답변 감사드립니다.