NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti Mining Обзор: до 50 МЗ / с и выше

Published in

Cortex Labs

5 min readOct 15, 2018

23 сентября последняя флагманская видеокарта GeForce RTX 2080 Ti от NVIDIA наконец прибыла в офис Cortex Labs — нового флагманского графического процессора, который очаровывает геймеров и энтузиастов оборудования.

Есть несколько подробных обзоров производительности видеоигр, но мы в Cortex Labs больше заботимся о производительности машинного обучения и производительности Mining . Как это сравнить с GTX 1080 Ti? Пойдем, узнай!

Внешность

Давайте посмотрим на эту элегантную флагманскую красоту от NVIDIA.Конкретная модель у нас есть GIGABYTE GeForce RTX 2080 Ti Windforce OC 11G.

Давайте посмотрим на фактический продукт и сравним его с 1080 Ti ( MSI GeForce GTX 1080 Ti AERO 11G OC ).

подготовка

Среда

Мы используем сервер обучения SuperMicro SuperServer 4028GR-TR.Конфигурация базы сервера следующая:

Материнская плата: Super X10DRG-O + -CPU
Процессор: процессор Intel® Xeon® E5–2600 v4 † / v3 (до 160 Вт TDP) *
Dual Socket R3 (LGA 2011)
Память: 2400 MHZ DDR4 SDRAM 72-бит
Система: Linux Ubuntu 18.04
Версия драйвера 1080 Ti: NVIDIA-Linux-x86_64–390.87.run
Версия драйвера 2080 Ti: NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run

Алгоритм добычи

В общем, алгоритм Ethash ETH и алгоритм Equihash ZEC являются популярным выбором для тестирования производительности GPU. Для этих двух алгоритмов производители горных машин разработали и серийно выпускают ASIC. Однако из-за высокого спроса на алгоритм Ethash, машинный станок для обработки данных Ethash ASIC мало влияет на разработку графического процессора, в то время как экскаваторы Equihash ASIC оказывают большое влияние на добычу GPU, например, A9, Z9 mini и т. Д. Поэтому ETH’s Ethash алгоритм — лучший выбор для тестирования.

Горное программное обеспечение

Для программного обеспечения для добычи полезных ископаемых мы изначально выбрали более известное программное обеспечение для разработки Claymore. Тем не менее, Claymore еще не приспособился к 2080 Ti. В результате мы выбрали EthMiner в качестве программного обеспечения для добычи полезных ископаемых.

Горный тест

И теперь пришло время сделать тест. Мы видим, что оба драйвера карт работают и работают.

Частичная информация с обеих графических карт

Полная информация при использовании обеих карт

Запуск EthMiner, обе карты могут работать плавно без каких-либо проблем.

Производительность двух графических процессоров по алгоритму Ethash:

GTX 1080 Ti — Расчет : 32.46 MH / s | Потребляемая мощность : 212 Вт
RTX 2080 Ti — Расчет : 50,90 MH / с | Потребляемая мощность : 257 Вт

2080 Ti, очевидно, превзошел 1080 Ti, вычислительная мощность по алгоритму Ethash увеличилась на 56,8%, а энергопотребление только увеличилось на 21,2%.

Однако на рынке существует много инструментов для оптимизации 1080 Ti, и на данный момент нет подобного инструмента для 2080 Ti.Разрыв в производительности между 1080 Ti и 2080 Ti следующий после использования инструмента оптимизации для 1080 Ti:

При включенном инструменте оптимизации вычислительная мощность для 1080 Ti увеличилась с 32,46 МГ / с до 45,19 МЗ / с, скачок 12,73 МГ / с! (Этот инструмент оптимизации не влияет на 2080 Ti). В результате разность вычислительных мощностей между 1080 Ti и 2080 Ti по алгоритму Ethash составляет всего около 5,7 МЗ / с.

Хотя окончательный пробел в нашем тесте невелик, это по существу сравнение между «экстремальной оптимизацией продукта последнего поколения» и «оригинальной формой нового продукта». Было много людей, которые многократно обновляли и оптимизировали 1080 Ti. С другой стороны, 2080 Ti не было достаточно долго, чтобы люди могли тестировать и оптимизировать.

Тест ИИ

Для тестирования ИИ мы проводили обучение и выводя на оба графических карты.

Мы провели тесты в наборе данных CIFAR-10, используя ResNet-50 для задач классификации изображений (классификация 10, размер по размеру (224, 224)), работающий под последней средой CUDA 10.0 + PyTorch 0.4.1 + cuDNN 7.3. Результаты теста следующие:

Время обучения 1080 Ti составляло около 280,66 секунд, а предполагаемое время составляло около 18,54 секунды.

Время обучения 2080 Ti составляло около 235,30 секунд, а предполагаемое время составляло около 17,12 секунды.

С помощью вышеуказанных тестов мы обнаружили, что время обучения сократилось на 16,16%, а предполагаемое время — на 7,7%.

Окончательный вердикт

Являетесь ли вы министром или исследователями ИИ, результат неудовлетворительный. Если вы сделаете обновление, если у вас уже есть GTX 1080 Ti? Мы бы сказали, вероятно, нет. Разница в производительности не настолько велика, чтобы сделать обновление.Для большинства людей, 1080 Ti будет более чем достаточно хорошим на долгие годы.

Однако, учитывая, что существующая поддержка программного обеспечения недостаточно зрелая, результаты являются лишь предварительной ссылкой. Когда все больше и больше людей адаптируются к 2080 Ti, будет создано больше программных средств для оптимизации платы графического процессора и максимального ее потенциала. В будущем мы проведем более глубокие тесты и поделимся результатами тестирования.

О Кортексе

Cortex — это первая технология blockchain, которая позволяет выполнять алгоритмы AI на блочной цепочке. Мы выпустили нашу TestNet для разработки и интеллектуального договора на интеллектуальную собственность, нажмите здесь, чтобы узнать больше!

TestNet

Где нас найти

телеграмма