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CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

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jetson AGX vs RTX 2800 ti

Flan.

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CUDA

CUDAは並列計算プラットフォームであり、Nvidia GPU(Graphics Processing Units)向けのプログラミングモデルです。CUDAは様々なプログラミング言語、ライブラリ、APIを通してNvidiaにインターフェイスを提供します。

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

並列処理

複数の計算が同時に実行される手法

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投稿2020/06/25 16:05

jetson AGX とRTX 2800 ti どっちのほうが性能がいいですか?
用途 深層学習に使う

自分なりに調べた結果
コアクロックやコア数はRTX 2800 tiのほうが上ですが 
tflopsはfp16でRTX=11.3 AGX=21 とjetson AGXのほうがなぜか高いです

どっちを買ったほうがいいんでしょうか?

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RTX2080Ti はデスクトップパソコン用のグラボなので、単体で買ってもそれに対応したマザボや電源があるデスクトップパソコンがないと使えません。(PCを新規購入するなら別ですが)

イメージ説明
↑ PCのマザボに挿して使います。

一方、Jetson AGX Xavier はエッジ向けで、それ単体で PC として機能します。

イメージ説明
↑ モニタやキーボード、マウスを指してパソコンとして使えます。実物を見たことがありますが、片手でつかめるぐらいの大きさ

公式ページ Jetson AGX Xavier を見るとわかりますが、自動運転やロボットなどエッジ用途を想定していることがわかります。高機能のラズパイと思えばよいでしょう。

tflopsはfp16でRTX=11.3 AGX=21 とjetson AGXのほうがなぜか高いです

詳しい理由はわかりませんが、エッジ用途なので、省電力化するために FP16 の演算能力が強化されているのではないでしょうか。デスクトップ用の RTX シリーズは、ゲームなど 3D グラフィックが主な用途なので、FP32 演算がメインです。


よって、深層学習をどのような状況で使うのかで決めればいいのではないでしょうか
あくまで、デスクトップパソコン上でしか深層学習をしないのであれば、RTX シリーズでいいと思います。

投稿2020/06/25 16:33

編集2020/06/25 16:35
tiitoi

総合スコア21956

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Flan.

2020/06/25 16:40

ホストPCは既にあります AGXはホストPCと連動してやることになりますが fp16で深層学習やるなら GPU代わりにAGXを使うのはよくないってことですか?
tiitoi

2020/06/25 17:09 編集

> GPU代わりにAGXを使うのはよくないってことですか? Jetson AGX Xavier もちゃんとした GPU がついてますが、GPU の使用目的が学習用であれば、RTX シリーズを買ったほうがいいですね Jetson シリーズは学習用途というよりは、学習したモデルを使ったソフトウェアをデプロイするためのデバイスです。 ちなみに FP16 演算の能力が Jetson AGX Xavier のほうが RTX2080Ti より高いというソースはありますか?調べてでてきたサイトには RTX のほうが高いと書いてありました。 RTX2080Ti FP16 28.5 TFLOPS https://www.hpctech.co.jp/gpuproduct/nvidia-rtx-2080-ti.html Jetson AGX Xavier FP16 11 TFLOPS https://www.macnica.co.jp/business/semiconductor/articles/nvidia/133162/
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