Revision del minado NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti: Desde 50 MH/s al más allá.
El 23 de septiembre finalmente llegó a la oficina de Cortex Labs la última tarjeta gráfica insignia GeForce RTX 2080 Ti de NVIDIA. Esta nueva GPU fascina a los jugadores y entusiastas de los hardwares.
Hay varias revisiones sobre el rendimiento de los videojuegos, pero en Cortex Labs nos preocupamos más por el rendimiento en Machine Learning y el rendimiento en la minería. ¿Cómo compararla con la GTX 1080 Ti? ¡Vamos a averiguarlo!
Apariencia
Echemos un vistazo a la elegante belleza emblemática de NVIDIA. El modelo específico que estamos describiendo es GIGABYTE GeForce RTX 2080 Ti Windforce OC 11G.
Veamos el producto y comparemos con 1080 Ti (MSI GeForce GTX 1080 Ti AERO 11G OC).
Preparación
Ambiente
Estamos utilizando el servidor de aprendizaje automático SuperMicro SuperServer 4028GR-TR. La configuración base del servidor es la siguiente:
Motherboard: Super X10DRG-O + -CPU
CPU: procesador Intel® Xeon® E5–2600 v4†/ v3 (hasta 160W TDP) *
Dual Socket R3 (LGA 2011)
Memoria: 2400 MHZ DDR4 SDRAM de 72 bits
Sistema: Linux Ubuntu 18.04
Versión del controlador de 1080 Ti: NVIDIA-Linux-x86_64–390.87.run
Versión del controlador del 2080 Ti: NVIDIA-Linux-x86_64–410.57.run
Algoritmo minero
En general, el algoritmo Ethash de ETH y el algoritmo Equihash de ZEC son las opciones populares para probar el rendimiento de minería en un GPU. Los fabricantes de máquinas de minería han desarrollado y producido en masa máquinas de minería ASIC para estos dos algoritmos. Sin embargo, debido a la alta demanda del algoritmo Ethash, la máquina minera Ethash ASIC tiene poco efecto en la minería de GPU, mientras que la máquina minera Equihash ASIC tiene una gran influencia (por ejemplo A9, Z9 mini, etc.). Por lo tanto, el algoritmo Ethash de ETH es una mejor opción para la prueba.
Software de mineria
Inicialmente habíamos elegido el software de minería Claymore. Sin embargo, Claymore aún tiene que adaptarse al 2080 Ti, así que elegimos EthMiner como el software de minería.
Prueba minera
Referente a la prueba minera, podemos ver que ambos controladores de tarjetas están funcionando perfectamente.
Al ejecutar EthMiner, ambas tarjetas pueden funcionar sin ningún problema.
Rendimiento de las dos GPUs bajo el algoritmo Ethash:
GTX 1080 Ti — Cálculo: 32.46 MH / s | Consumo de energía: 212W
RTX 2080 Ti — Cálculo: 50.90 MH / s | Consumo de energía: 257W
Evidentemente 2080 Ti supera al 1080 Ti, la potencia de cálculo bajo el algoritmo Ethash aumenta en un 56.8% y el consumo de energía tan solo aumenta en un 21.2%.
Sin embargo, existen muchas herramientas en el mercado para optimizar 1080 Ti pero no es el caso para 2080 en este momento.
La brecha de rendimiento entre 1080 Ti y 2080 Ti después de usar una herramienta de optimización para 1080 Ti es la siguiente:
Con la herramienta de optimización activada, la potencia de cálculo para 1080 Ti ha aumentado de 32.46 MH / s a 45.19 MH / s, lo que significa un salto de 12.73 MH / s. (Esta herramienta de optimización no tiene efecto en el 2080 Ti). Como resultado, la brecha de potencia computacional entre 1080 Ti y 2080 Ti bajo el algoritmo Ethash es de solo 5.7 MH / s.
Aunque la brecha final en nuestra prueba no es significativa, es esencialmente una comparación entre “optimización extrema del producto de última generación” y “la forma original del nuevo producto”. Han habido innumerables personas que han actualizado y optimizado repetidamente 1080 Ti, mientras que 2080 Ti no ha estado disponible el tiempo suficiente como para que las personas lo prueben y optimicen.
Prueba de IA
Para las pruebas de inteligencia artificial, hicimos entrenamiento e inferimos en ambas tarjetas de GPU.
Ejecutamos las pruebas en el conjunto de datos CIFAR-10, utilizando ResNet-50 para tareas de clasificación de imágenes (clasificación 10, tamaño de tamaño a (224, 224)) que se ejecutan en el último entorno CUDA 10.0 + PyTorch 0.4.1 + cuDNN 7.3. Los resultados de la prueba son los siguientes:
El tiempo de entrenamiento de 1080 Ti fue de unos 280,66 segundos, y el tiempo inferido fue de unos 18,54 segundos.
El tiempo de entrenamiento de 2080 Ti fue de aproximadamente 235.30 segundos, y el tiempo inferido fue de aproximadamente 17.12 segundos.
A través de las pruebas anteriores, encontramos que el tiempo de entrenamiento se redujo en 16.16% y el tiempo inferido se redujo en 7.7%.
Veredicto final
Si eres un minero o un investigador de la IA, el resultado es insatisfactorio. ¿Deberías actualizarte si ya posees un GTX 1080 Ti? Diríamos que probablemente no. La diferencia de rendimiento no es tan grande para hacer una actualización. Para la mayoría de las personas, el 1080 Ti será más que suficiente para los próximos años.
Sin embargo, teniendo en cuenta que el soporte de software existente no es lo suficientemente maduro, los resultados son solo una referencia preliminar. Cada vez habrán más personas que se adaptarán a 2080 Ti, habrán más herramientas de software para optimizar la tarjeta GPU y maximizar su potencial. Haremos más pruebas en profundidad en el futuro y compartiremos los resultados de las pruebas.
Acerca de Cortex
Cortex es la primera tecnología de blockchain que permite la ejecución de algoritmos de inteligencia artificial en la blockchain. Hemos lanzado nuestro TestNet para minería y AI- Smart Contract. Haz clic aquí para obtener más información.
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