以 NVIDIA 最新 RTX-3090-24G 顯示卡實測 YOLOv4 訓練及推論之性能,並與 TitanRTX-24G 相比較

實測結果截圖:

 

 

RTX-3090-24G 執行 LEADERG AI ZOO Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 訓練結果:

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP-RTX-3090-24G.png

 

 

TitanRTX-24G 執行 LEADERG AI ZOO Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 訓練結果:

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP-TitanRTX-24G.png

 

 

RTX-3090-24G 執行 LEADERG AI ZOO Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 推論結果:

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP-RTX-3090-24G.png

 

 

TitanRTX-24G 執行 LEADERG AI ZOO Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 推論結果:

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP-TitanRTX-24G.png

 

 

 

測試使用軟體版本如下:

 

顯示卡驅動程式: 456.38

 

CUDA: 11.0

 

cuDNN: 8.0.4

 

LEADERG AI ZOO 人工智慧軟體: 2040

 

 

 

測試結果:

 

1. 以 LEADERG AI ZOO  Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 實測: RTX-3090-24G 訓練速度比 Titan RTX 快約 40% 。

 

2. 以 LEADERG AI ZOO  Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 實測: RTX-3090-24G 推論速度比 Titan RTX 快約 10% 。

 

3. RTX-3090-24G 的 CUDA core 是 Titan RTX 的兩倍,訓練速度提升40%較為顯著,推論速度提昇10%不顯著。

 

4. YOLOv4 darknet 用 CUDA 11.0 編譯時,目前只能用 CUDNN_HALF = 1模式編譯,也就是說,只能跑 FP16 。 FP16 的速度較快,但是精度較差,不適合用於精細的瑕疵檢測。如果應用對於精度要求較高,需要用  CUDNN_HALF = 0 模式,跑 FP32。FP32 須等 YOLOv4 darknet 作者更新程式才有辦法使用,或是改用 PyTorch 版的 YOLOv4 。 

 

 

 


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