Актуальна ли еще GTX 1080? Изучаем бенчмарки - Академия Selectel
В панель

Актуальна ли еще GTX 1080? Изучаем бенчмарки

Владислав Ефименко Владислав Ефименко Технический писатель 12 февраля 2024

Насколько GTX 1080 отвечает современным запросам? Удалось ли ей сохранить актуальность в машинном обучении? Разбираемся в статье.

Изображение записи

За что полюбили 1080

Видеокарты GTX 1080 появились на рынке в 2016 году, но за семь лет не утратили своей актуальности. Наоборот — закрепили за собой статус надежной железки, как и все десятое поколение GPU.

Тогда даже никто не мог поверить, что появится GPU с TDP 180 Вт. Низкое энергопотребление закалило видеокарту, поэтому на ней не видны даже шрамы от майнинга.

Изображение. NVIDIA GeForce GTX 1080.
NVIDIA GeForce GTX 1080. Источник.

GTX 1080 опередила свое время по части характеристик. Обогнать ее по количеству CUDA-ядер удастся только RTX 2080 (2944), но видеокарта будет стоить уже в 2,5 раза дороже.

Характеристики видеокарты звучат актуально до сих пор. Ведь пользователи приобретают железо, которое когда-то сильно опередило свое время.

На борту видеокарты

  • Архитектура: Pascal (GP104).
  • Ядра CUDA: 2560.
  • Частота ядра: 1607 (1733) МГц.
  • Память: 8 ГБ GDDR5X. 
  • Шина: 256 бит.
  • Пропускная способность: 320 ГБ/с.
Для большинства игр GTX 1080 до сих пор хватает. Но как хорошо видеокарта справляется с рабочими вычислениями?

Проведем тестирование

Возьмем три готовые конфигурации облачных серверов с разными видеокартами и прогоним на через GeekBench и AI-Benchmark.

Изображение. Конфигурации облачных серверов для тестирования.
Конфигурации облачных серверов для тестирования.

1. Переходим в раздел Облачная платформа внутри панели управления.

Скриншот из панели управления Selectel.

2. Создаем сервер. Сначала выберем конфигурацию в пуле ru-7: GTX 1080 8 ГБ, RAM 24 ГБ, 8 vCPU. Для примера: такая конфигурация будет стоить всего около 24 ₽/час. Точную стоимость можно узнать в конфигураторе облачных серверов.

Скриншот из панели управления Selectel.

3. Устанавливаем GeekBench и AI-Benchmark и запускаем тестирование. О том, как это сделать, можно узнать в документации Primate Labs и описания в PyPi соответственно.

Анализируем бенчмарки

AI-Benchmark

С результатами тестирования можно ознакомиться по ссылке. Если все «сложить», получится такая картина:

Изображение. Результаты сравнения конфигураций, AI-Benchmark.
Результаты сравнения конфигураций, AI-Benchmark.

По производительности в машинном обучении GTX 1080 показал себя лучше, чем Tesla T4, но хуже, чем A2000. Посмотрим, какие результаты покажут видеокарты в других задачах.

GeekBench

С результатами тестирования конфигураций можно ознакомиться с помощью онлайн-выгрузок для Testa T4, GTX 1080 и A2000. Отбираем значения и собираем в сводную таблицу:

Результаты сравнения конфигураций, GeekBench.

Описание всех параметров доступно по ссылке. Мы выделили основное и сделали вывод: в части бенчмарков GTX 1080 показала себя на уровне T4 и лучше, чем A2000. Это видно в задачах на Background Blur и Gaussian Blur..

Выводы

Для начальных задач необязательно брать топовые самые новые видеокарты. Попробуйте реализовать свой проект на 1080, которую можно легко арендовать в облаке Selectel.

Читайте также: