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2020/05/27

[TECH Report] Quadro RTX8000 テスト

TECH Report は HPC テックスタッフからの情報発信です。

 

 

 Quadro RTX 8000 にはアクティブタイプとパッシブタイプがあります。実際に構成するにはどちらが良いのか、大きな違いはなく単純な冷却タイプの違いだけなのかどうか調べました。
 今回は性能評価に N体問題で浮動小数点を測る nbody、HPC 系で使われる NAMD 及び gromacs、Deep learningでよく使われる pytorch の 4つを使いました。

 

検証環境

検証環境1 検証環境2
GPU Quadro RTX8000 active
(GPU MEM 48601MiB )
Quadro RTX8000 passive
(GPU MEM 45556MiB)
サーバ HPCT WR26gs
CPU Intel Xeon Processor Platinum 8270 x2
メモリ DDR4-2933 Total 768GB
SSD 480GB

 

 

Nbody

アクティブタイプの方が 3%程度高速になっています。

 

検証環境1 検証環境2
nbody N=1280000 10788.5325 10462.004

単位 gflops___

 

 

NAMD-2.13

NAMD の公式に置いてあるインプットでは 1%ない程度の差になっています。

 

NAMD-1GPU 16para 検証環境1 検証環境2
apoa1 31.775007 31.806198
f1atpase 45.309689 44.983135
Stmv 72.148338 72.775688

単位 sec___

 

 

Gromacs2020.1

測定誤差もあるとは思いますがおおむね大きな差は無く 1%程度です。
ただ 20k-atoms で 3%程度の差が出ているので、ある程度バラつきがあると考えています。

 

gromacs-1 プロセス 検証環境1 検証環境2
20k-atoms 244.2357 236.8296
61k-atoms 73.8019 73.0124
465k-atoms 2.6701 2.6746
1400k-atoms 1.7772 1.7745
3000k-atoms 0.6478 0.6479

単位 ns/day___

 

 

pytorch

今回試した中では顕著に差があり、アクティブタイプがパッシブタイプに対して 10%程度高速でした。

 

検証環境1 検証環境2
pytorch-cifar10 2894.346 3167.254

単位 sec___

 

 

結果

 Quadro RTX 8000 はアクティブタイプの方が若干高性能だという結果がでました。
 今回のテストを見る限りでは HPC 利用での性能差は小さめなので致命的な差はなさそうですが、Deep Learning 利用では 10%近く差がついています。またパッシブタイプは搭載されている GPU メモリが少なく、映像出力もついていないため、ただの冷却タイプの違いではなくまったくの別ものとして考えた方が良いでしょう。
 エアフローに無理がないのであればアクティブタイプがおすすめです。

 

 

 

HPC TECH Laboratory Staff