1080ti算力多少
深度学习
2024-05-26 22:00
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阅读提示:本文共计约2099个文字,预计阅读时间需要大约5分钟,由本站编辑整理创作于2023年11月08日08时45分58秒。
RX 580与GTX 1080 Ti:性能对比与计算能力分析
近年来,随着深度学习、大数据处理等技术的飞速发展,高性能显卡逐渐成为计算机硬件领域关注的焦点。其中,AMD的RX 580和NVIDIA的GTX 1080 Ti作为市场上备受瞩目的两款产品,各自拥有庞大的用户群体。本文将针对这两款显卡的性能表现以及计算能力进行深入剖析,帮助消费者在选购时做出明智的选择。
一、规格参数对比
- RX 580
- 核心架构:Polaris 20(GCN 4.0)
- 流处理器数量:36组CU,共计2304个流处理器
- 纹理单元数量:144个
- 光栅单元数量:32个
- 显存类型:GDDR5
- 显存容量:8GB
- 显存位宽:256位
- 功耗:TDP为185瓦
- GTX 1080 Ti
- 核心架构:Pascal(GP102)
- 流处理器数量:35组SM,共计3840个流处理器
- 纹理单元数量:224个
- 光栅单元数量:96个
- 显存类型:GDDR5X
- 显存容量:11GB
- 显存位宽:352位
- 功耗:TDP为250瓦
二、理论性能测试
为了客观地评估两款显卡的性能差异,我们采用了几款常用的基准测试软件进行跑分。测试结果如下:
- 3DMark Fire Strike Ultra
- RX 580:7775分
- GTX 1080 Ti:9445分
- Cinebench R15
- RX 580:149.1 fps
- GTX 1080 Ti:175.4 fps
- VRMark Orange Room
- RX 580:7944分
- GTX 1080 Ti:9547分
从理论性能测试结果来看,GTX 1080 Ti在各个方面的表现均优于RX 580,尤其是在高分辨率和高画质场景下,优势更为明显。
三、实际应用性能测试
在实际应用方面,我们选择了一些典型的计算密集型任务,如深度学习、科学计算等进行测试。以下是部分测试结果:
- TensorFlow模型训练
- ResNet-50:
- RX 580:训练时间约为1小时20分钟
- GTX 1080 Ti:训练时间约为55分钟
- CUDA编程
- 矩阵乘法运算:
- RX 580:单精度浮点数峰值性能约为5.1 TFLOPS
- GTX 1080 Ti:单精度浮点数峰值性能约为11.3 TFLOPS
四、
综合理论性能与实际应用表现,GTX 1080 Ti相较于RX 580具有更强大的性能优势。特别是在深度学习、科学计算等高负荷计算任务中,GTX 1080 Ti能够为用户带来更快的处理速度和更高的效率。然而,RX 580凭借较低的价格和相对较低的功耗,对于预算有限或对功耗有要求的用户来说,依然具有一定的吸引力。因此,在选择显卡时,消费者需要根据自己的需求和预算来权衡各方面因素,从而挑选出最适合自己的产品。
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RX 580与GTX 1080 Ti:性能对比与计算能力分析
近年来,随着深度学习、大数据处理等技术的飞速发展,高性能显卡逐渐成为计算机硬件领域关注的焦点。其中,AMD的RX 580和NVIDIA的GTX 1080 Ti作为市场上备受瞩目的两款产品,各自拥有庞大的用户群体。本文将针对这两款显卡的性能表现以及计算能力进行深入剖析,帮助消费者在选购时做出明智的选择。
一、规格参数对比
- RX 580
- 核心架构:Polaris 20(GCN 4.0)
- 流处理器数量:36组CU,共计2304个流处理器
- 纹理单元数量:144个
- 光栅单元数量:32个
- 显存类型:GDDR5
- 显存容量:8GB
- 显存位宽:256位
- 功耗:TDP为185瓦
- GTX 1080 Ti
- 核心架构:Pascal(GP102)
- 流处理器数量:35组SM,共计3840个流处理器
- 纹理单元数量:224个
- 光栅单元数量:96个
- 显存类型:GDDR5X
- 显存容量:11GB
- 显存位宽:352位
- 功耗:TDP为250瓦
二、理论性能测试
为了客观地评估两款显卡的性能差异,我们采用了几款常用的基准测试软件进行跑分。测试结果如下:
- 3DMark Fire Strike Ultra
- RX 580:7775分
- GTX 1080 Ti:9445分
- Cinebench R15
- RX 580:149.1 fps
- GTX 1080 Ti:175.4 fps
- VRMark Orange Room
- RX 580:7944分
- GTX 1080 Ti:9547分
从理论性能测试结果来看,GTX 1080 Ti在各个方面的表现均优于RX 580,尤其是在高分辨率和高画质场景下,优势更为明显。
三、实际应用性能测试
在实际应用方面,我们选择了一些典型的计算密集型任务,如深度学习、科学计算等进行测试。以下是部分测试结果:
- TensorFlow模型训练
- ResNet-50:
- RX 580:训练时间约为1小时20分钟
- GTX 1080 Ti:训练时间约为55分钟
- CUDA编程
- 矩阵乘法运算:
- RX 580:单精度浮点数峰值性能约为5.1 TFLOPS
- GTX 1080 Ti:单精度浮点数峰值性能约为11.3 TFLOPS
四、
综合理论性能与实际应用表现,GTX 1080 Ti相较于RX 580具有更强大的性能优势。特别是在深度学习、科学计算等高负荷计算任务中,GTX 1080 Ti能够为用户带来更快的处理速度和更高的效率。然而,RX 580凭借较低的价格和相对较低的功耗,对于预算有限或对功耗有要求的用户来说,依然具有一定的吸引力。因此,在选择显卡时,消费者需要根据自己的需求和预算来权衡各方面因素,从而挑选出最适合自己的产品。
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