NVIDIA GPU 별 딥러닝 계산 성능 측정 결과 – P100 vs TitanX vs Quadro6000

그간 최적 딥러닝 플랫폼 환경을 개발하면서 측정했던 다양한 GPU 의 딥러닝 계산 성능을 정리해 보았습니다.

아래 자료는 1~2년전에 주로 사용했던 GPU 였던 NVIDIA Tesla P100, TitanX, Quadro6000 그리고 조금 나온지 오래된 Tesla K40 에 대한 성능 비교자료입니다.

NVIDIA GPU 제품을 분류 하면 크게 GPGPU 계산 목적의 Tesla 제품, 3D 그래픽 처리를 위한 Quadro 제품, 게임이나 멀티미디어 목적의 GTX 제품,

그리고, 가상 VM 환경에서 vGPU 로 사용할 수 있는 GRID 제품 으로 나누어집니다.

각 제품별로 집중하는 성능 부분이 다르기 때문에 목적에 맞게 구매를 해야 했습니다.

간략한 제품 성능 특징을 분류하면 아래와 같습니다.

FP 64 FP 32 3D 가격
Tesla 매우 높음 매우 높음 매우낮음 매우 높음
Titan 중간 매우 높음 중간 높음
GTX 매우낮음 매우 높음 중간 낮음
Quadro 매우낮음 중간 매우 높음 높음

다만, 딥러닝의 연산 성능은 주로 FP32 성능으로 좌우 되므로 가격대로 보았을때 GTX 를 많이 활용하게 됩니다.

하지만 기업에서는 라이선스 정책때문에 Tesla 를 사용하게 되지요..

참고하시길 바랍니다.

 

서진우

서진우

슈퍼컴퓨팅 전문 기업 클루닉스/ 상무(기술이사)/ 정보시스템감리사/ 시스존 블로그 운영자

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