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cluster:181

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hmeij07 		cluster:181 [2019/07/31 12:43]
hmeij07
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 ===== 2019 GPU Models ===== ===== 2019 GPU Models =====
 +
 +We do not do AI (yet).  The pattern is mostly one job per GPU for exclusive access.  So no NVlink requirements, CPI connections sufficient.  The application list is Amber, Gromacs, Lammps and some python biosequencing packages. Our current per GPU memory footprint is 8 GB which seems sufficient.
 +
 ^         ^  Quadro  ^^^^^  Tesla  ^^    ^ ^         ^  Quadro  ^^^^^  Tesla  ^^    ^
 ^  Model  ^  RTX 2080 Ti  ^  RTX TITAN  ^  RTX 4000  ^  RTX 6000  ^  RTX 8000  ^  P100  ^  V100  ^  Notes  ^ ^  Model  ^  RTX 2080 Ti  ^  RTX TITAN  ^  RTX 4000  ^  RTX 6000  ^  RTX 8000  ^  P100  ^  V100  ^  Notes  ^
 |  Cores  |  4352  |  4608  |  2304  |  4608  |  4608  |  3584  |  5120  |parallel cuda| |  Cores  |  4352  |  4608  |  2304  |  4608  |  4608  |  3584  |  5120  |parallel cuda|
-| Memory  |  11  |  24  |  8  |  24  |  46  |  12  |  16  |ddr6|+| Memory  |  11  |  24  |  8  |  24  |  46  |  12  |  32  |GB ddr6|
 |  Watts  |  250  |  280  |  250  |  295  |  295  |  250  |  250  |    | |  Watts  |  250  |  280  |  250  |  295  |  295  |  250  |  250  |    |
 |  Tflops  |  -  |  0.5  |  -  |  0.5  |  -  |  4.7  |  7  |double fp64| |  Tflops  |  -  |  0.5  |  -  |  0.5  |  -  |  4.7  |  7  |double fp64|
 |  Tflops  |  13.5  |  16  |  7  |  16  |  16  |  9.3  |  14  |single fp32| |  Tflops  |  13.5  |  16  |  7  |  16  |  16  |  9.3  |  14  |single fp32|
 |  Avg Bench  |  197%  |  215%  |  120%  |  207%  |  219%  |  120%  |  150%  |user bench reporting| |  Avg Bench  |  197%  |  215%  |  120%  |  207%  |  219%  |  120%  |  150%  |user bench reporting|
-|  Price  |  $1,199  |  $2,499  |  $900  |    $4,000  |  $5,500  |  $4,250  |  $7,000  |list price| +|  Price  |  $1,199  |  $2,499  |  $900  |    $4,000  |  $5,500  |  $4,250  |  $9,538  |list price| 
-|  $/fp32  |  $89  |  $156  |  $129  |  $250  |  $344  |  $457  |  $500  |    | +|  $/fp32  |  $89  |  $156  |  $129  |  $250  |  $344  |  $457  |  $681  |    | 
-|  Notes  |  small scale  |  medium scale, some fp64  |  small scale |  medium scale, some fp64  |  large scale  |  versatile  |  most advanced  |    |+|  Notes  |  small scale  |  medium scale  |  small scale |  medium scale  |  large scale  |  versatile but EOL |  most advanced  |    | 
 +|  FP64?  |  -  |  some  |  -  |  some  |  -  |  yes  |  yes  |double fp64|
  
 A lot of information comes from this web site [[https://blog.exxactcorp.com/whats-the-best-gpu-for-deep-learning-rtx-2080-ti-vs-titan-rtx-vs-rtx-8000-vs-rtx-6000/|Best GPU for deep learning]] A lot of information comes from this web site [[https://blog.exxactcorp.com/whats-the-best-gpu-for-deep-learning-rtx-2080-ti-vs-titan-rtx-vs-rtx-8000-vs-rtx-6000/|Best GPU for deep learning]]
cluster/181.txt · Last modified: 2019/08/13 12:15 by hmeij07

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