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【ベンチマーク(完全版)】NVIDIA GeForce RTX 3090 TensorFlow 学習ベンチマーク(ResNet50)　～RTX 3090 8基搭載 ～

2021.01.19　ベンチマークレポート

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【ベンチマーク(完全版)】NVIDIA GeForce RTX 3090 TensorFlow 学習ベンチマーク(ResNet50)　～RTX 3090 8基搭載 ～

NVIDIA GeForce RTX 3090を8基搭載可能なモデルのリリースにあわせてディープラーニング検証結果を報告します。1～8まで搭載基数ごとのパフォーマンスをご覧下さい。

[総評]
これまで行ってきたGeForce RTX 3090複数搭載時のベンチレポートと同じくスケールアウトすることが確認できました。また、8基搭載時でバッチサイズを384にしたときには10338.6/sという結果が得られました。

 

[詳細]

■TensorFlow 学習ベンチマーク（ResNet50）

・OS：Ubuntu 20.04.1 LTS
・GeForce Driver：455.45.01
・CUDA 11.1
・Docker 20.11.tf1.py3

 

ResNet50（fp16 Batch192/Batch256/Batch384）
※画像をクリックすると拡大します。

 

ResNet50（fp32 Batch192/Batch256/Batch384）
※画像をクリックすると拡大します。