NVIDIA RTX A6000/RTX3090/3080/3070深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2021

本文主要是介绍NVIDIA RTX A6000/RTX3090/3080/3070深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2021,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

本方案中,推荐配置报价更新日期:2021/03/06

变更原因:

1)近期唯利是图的厂家将RTX显卡大部分卖给挖矿的,造成断货、暴涨

2)RTX A6000上市、增加新GPU配置方案

3)GX630M保证6块GPU卡全部在Pcie 16X(6个 16x)带宽,而不是市场其他品牌机型是4个16x+2个8x

 

nvidia的 Ampere架构-RTX 3090上市,该卡是第一个拥有超1万个流处理器的最强算力GPU卡,由于该卡外形尺寸巨大,长度达313mm,厚度3个槽,另外功耗到350w,常规GPU计算机/工作站最多支持1~2块,市场上是否有支持更多RTX3090的硬件配置?
西安坤隆公司的UltraLAB GX630M深度学习工作站可支持到最大6块RTX3090卡或7块RTX3070,用于深度学习训练和推理,该配置的深度学习工作站的张量计算单元(Tensor Core)FP16性能理论达到1.7PTflops

(一)UltraLAB深度学习工作站支持RTX30情况

 

No

机型

关键配置

备注

1

GX380i

/GX390i

intel第9/10代高频

(8核@5Ghz-10核5.2GHz)

最大2块RTX30系列

内存最大128GB

静音级

2块RTX3090性能超4块Titan RTX,

2块RTX3080性能超4块RTX2080ti

2

GT410P

intel第10代至尊处理器

(10核4.6GHz-18核4.2GHz),

内存最大256GB

最大5块RTX30系列,

20个硬盘位

静音级

4块RTX3080性能超7块Titan RTX和8块2080Ti

3

GX630M

2颗Xeon(最大56核)

最大6-7块RTX30系列

20个硬盘位

静音级

是目前具有最高GPU算力的工作站


UltraLAB深度学习工作站-GPU配备规格

下表是UltraLAB深度学习机型可供配置组合(按最高性能指标降序)

 

No

型号

卡数

CUDA核数

FP32 (单位Tflops)

张量计算FP16(单位Tflops)

显存带宽GBs

显存合计GB

应用推荐

 

1

A6000

7

75264

280

2184

768

336

CNN+RNN

2

RTX3090

7

73472

249

1995

936

168

CNN+RNN

3

A6000

6

64512

240

1872

768

288

CNN+RNN

4

RTX3080

8

69632

238

1904

760

80

CNN

5

Tesla V100

16

81920

238

1760

653

192

CNN+RNN

6

RTX3090

6

62976

213

1710

936

144

CNN+RNN

7

RTX3080

6

52224

179

1428

760

60

CNN

8

RTX3090

5

52480

178

1425

936

120

CNN+RNN

9

A6000

4

83968

160

1248

768

192

CNN+RNN

10

RTX3080

5

43520

149

1190

760

50

CNN

11

RTX3090

4

41984

142

1140

936

96

CNN+RNN

12

RTX3070

7

41216

142

1141

448

56

CNN

13

RTX2080Ti

9

39168

121

990

616

99

CNN

14

RTX3070

6

35328

122

978

448

48

CNN

15

RTX3080

4

34816

119

952

760

40

CNN

16

Titan RTX

7

32256

114

910

672

168

CNN+RNN

17

RTX2080Ti

8

34816

108

880

616

88

CNN

18

RTX3090

3

41984

107

855

936

72

CNN+RNN

19

RTX3070

5

29440

102

815

448

40

CNN

20

RTX3080

3

34816

89

714

760

40

CNN

21

RTX3070

4

23552

81

652

448

32

CNN

22

A6000

2

21504

80

624

768

96

CNN+RNN

23

RTX3090

2

20992

71

570

936

48

CNN+RNN

24

Titan RTX

4

18432

65

520

672

96

CNN+RNN

25

RTX3070

3

23552

61

489

448

24

CNN

26

RTX3080

2

17408

60

476

760

20

CNN

27

RTX2080Ti

4

17408

54

440

616

44

CNN

28

RTX2080s

4

12288

44

252

496

32

CNN

29

RTX3070

2

11776

41

326

448

16

CNN

30

A6000

1

10752

40

312

768

48

CNN+RNN

31

RTX3090

1

10496

36

285

936

24

CNN+RNN

32

Titan RTX

2

9216

32

260

672

48

CNN+RNN

33

RTX3080

1

8704

30

238

760

10

CNN

34

RTX2080Ti

2

8704

28

220

616

22

CNN

35

RTX2080s

2

3072

22

126

496

16

CNN

36

RTX3070

1

5888

20

163

448

8

CNN

37

Titan RTX

1

4608

16

130

672

24

CNN+RNN

38

TITAN V

1

5120

14.90

110

652.80

12

 

39

RTX2080Ti

1

4352

13

110

616

11

CNN

 

 

从上述表格看:

(1) 6块RTX3090(6个全pcie 16x)已经接近nvidia DGX-2性能

(2) 4块RTX3090性能超9块RTX2080Ti或7块Titan RTX

(3)2块RTX3080性能超4块Titan RTX

(二)UltraLAB 深度学习工作站配置方案2020v4

2.1 图灵超算工作站GX380i配置方案-科研型

 

GX480i-01.jpg

 

No

产品型号

主要配置

显存

CUDA处理器FP16性能指标

单位:Tflops

张量处理器FP16性能指标

单位:Tflops

理想算法

价格

1.1

UltraLAB GX380i 14932-SAX

intel第9代处理器(6核@4.9Ghz) /32GB DDR4/RTX3080 10GB/960GB SSD /4TB SATA/双塔式(2000w) /23"图显

10GB

30

238

CNNRNN

¥35,500

1.2

UltraLAB GX380i 14932-SBT

intel第9代处理器(8核@4.9Ghz) /32GB DDR4/

RTX3090 24GB/1.9TB SSD /8TB SATA/双塔式(2000w) /23"图显

24GB

36

285

CNNRNN

¥49,990

1.3

UltraLAB GX380i 14932-SA2X

intel第9代处理器(8核@4.9Ghz ) /32GB DDR4 /2*RTX3070/1.9TB SSD /6TB SATA/双塔式(2000w)/23"图显

16GB

41

326

CNN

¥49,990

1.4

UltraLAB GX390i 15064-SB2X

intel第10代处理器(10核@5.0Ghz) /64GB DDR4 /2*RTX3080/1.9TB SSD /6TB SATA/双塔式(2000w)/23"图显

20GB

60

476

CNN

¥62,600

1.5

UltraLAB GX390i 15096-SC2T

intel第10代处理器(10核5.0Ghz) /96GB DDR4 /2*RTX3090/3.84TB SSD /8TB SATA/双塔式(2000w)/23"图显

48GB

71

570

CNNRNN

¥79,990

1.6UltraLAB GX390i 15096-SC2E

intel第10代处理器(10核5.0Ghz) /96GB DDR4 /2*A6000/3.84TB SSD /8TB SATA/双塔式(2000w)/23"图显

96GB80624

CNNRNN

¥145,000


2.2 图灵超算工作站(GT410P)配置推荐-高性能型
 

GX490M-4.jpg

 

No

产品型号

主要配置

显存

CUDA处理器FP16性能指标

单位:Tflops

张量处理器FP16性能指标

单位:Tflops

理想算法

价格

2.1

UltraLAB GT410P 14664-MB4X

intel第10代至尊处理器

(10核4.6Ghz )、64GB DDR4 /4*RTX3070/2TB SSD M2.SSD +6TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

32GB

81

652

CNN

¥94,500

2.2

UltraLAB GT410P 14596-MB5X

intel第10代至尊处理器

(12核4.5Ghz )、96GB DDR4 /5*RTX3070/2TB SSD M2.SSD +8TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

40GB

102

815

CNN

¥110,000

2.3

UltraLAB GT410P 145128-PC3T

intel第10代至尊处理器

(12核4.5Ghz )、128GB DDR4 /3*RTX3090/ 4TB Pci-SSD+ 10TB SATA/ 双塔式(双2000w)/27"-4K图显

72GB

107

855

CNNRNN

¥135,000

2.4

UltraLAB GT410P 14596-PC4X

intel第10代至尊处理器

(12核4.5Ghz )、96GB DDR4 /4*RTX3080/4TB Pci-SSD+ 10TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

40GB

119

952

CNN

¥119,000

2.5

UltraLAB GT410P 144192-PC4T

intel第10代至尊处理器

(14核4.4Ghz )、192GB DDR4 /4*RTX30904TB Pci-SSD+ 12TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

96GB

142

1140

CNNRNN

¥159,990

2.6

UltraLAB GT410P 144128-PC5X

intel第10代至尊处理器

(14核4.4Ghz )、128GB DDR4 /5*RTX3080/4TB Pci-SSD+ 10TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

50GB

149

1190

CNN

¥139,990

2.7

UltraLAB GT410P 144256-PD5T

intel第10代至尊处理器

(14核4.4Ghz)、256GB DDR4 /5*RTX3090/6.4TB Pci-SSD+ 12TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

120GB

178

1425

CNNRNN

¥185,000

2.8UltraLAB GT410P 144256-PD5E

intel第10代至尊处理器

(14核4.4Ghz)、256GB DDR4 /5*A6000/6.4TB Pci-SSD+ 12TB SATA/双塔式(双2000w) /27"-4K图显

240GB2001560

CNNRNN

¥335,000

 


2.3 图灵超算工作站(GX630M)配置推荐-极致型

 

GX480M-02D1.jpg

 

No

产品型号

主要配置

显存

CUDA处理器FP16性能指标

单位:Tflops

张量处理器FP16性能指标

单位:Tflops

理想算法

价格

3.1

UltraLAB GX630M 243192-MB6X

2*Xeon金6244(16核4.3GHz)/睿频4.4GHz/192GB DDR4 /6*RTX3070 /1.92TB SSD+2TB M2.SSD/42TB存储/双塔式(双2000w)/27"-4K图显

48GB

122

978

CNN

¥199,990

3.2

UltraLAB GX630M 243256-MB7X

2*Xeon金6244(16核4.3GHz)/睿频4.4GHz/192GB DDR4 /7*RTX3070 /1.92TB SSD+2TB M2.SSD/56TB存储/双塔式(双2000w)/27"-4K图显

56GB

142

1141

CNN

¥220,000

3.3

ltraLAB GX630M 243256-PC5X

2*Xeon金6244(16核4.3GHz)/睿频4.4GHz/256GB DDR4 /5*RTX3080 /1.92TB SSD+4TB P-SSD/70TB存储/双塔式(双2000w)/27"-4K图显

50GB

149

1190

CNN

¥223,000

3.4UltraLAB GX630M 241384-PC6X

2*Xeon金6246(24核4.1GHz)/睿频4.2GHz /384GB DDR4 /6*RTX3080 /1.9TB SSD+4TB P-SSD/70TB并行存储/双塔式(双2000w)/27"-4K图显

60GB1791428CNN¥248,000

3.5

UltraLAB GX630M 243192-MB4T

2*Xeon金6244(16核4.3GHz)/睿频4.3GHz/192GB DDR4 /4*RTX3090 /1.9TB SSD+2TB M2.SSD/56TB存储/双塔式(双2000w)/27"-4K图显

96GB1421140

CNNRNN

¥256,000

3.6

UltraLAB GX630M 241384-PD5T2*Xeon金6246(24核4.1GHz)/睿频4.2GHz /384GB DDR4 /5*RTX3090 /1.92TB SSD+4TB P-SSD/90TB并行存储/双塔/27"-4K图120GB1781425

CNNRNN

¥299,000

3.7

UltraLAB GX630M 243768-180T6T

2*Xeon金6256(24核4.3GHz)/   睿频4.5GHz /768GB DDR4 /6*RTX3090(三槽)/3.84TB SSD +180TB并行存储/双塔式(双2000w)/32"-4K图显

144GB

213

1710

性能近16块Titan V

¥375,000

 3.8UltraLAB GX630M 243768-180T7T

2*Xeon金6256(24核4.3GHz)/   睿频4.5GHz /768GB DDR4 /7*RTX3090(双槽)/4TB P-SSD +180TB并行存储/双塔式(双2000w)/32"-4K图显

168GB2491990

最快最完美,性能超DGX-2

 ¥399,900
 3.9UltraLAB GX630M 243384-150T4E

2*Xeon金6256(24核4.3GHz)/睿频4.5GHz /384GB DDR4 /4*A6000  /4TB P-SSD+150TB并行存储/双塔式(双2000w)/32"-4K图显

192GB1601250

CNN+  RNN+  推理

 ¥399,900

3.10

UltraLAB GX630M 2331T-150T7E

2*Xeon金6254(36核3.9GHz)/睿频4.0GHz/1TB DDR4 /7*A6000 /双3.84TB SSD+6.4TB-P-SSD/240TB 并行存储/双塔式(双2000w) /32"-4K图显

336GB

280

2180

最强最完整

¥650,000

 

上述配置可以看出:

(1)UltraLAB GX630M大部分配置都已超越9块RTX2080ti/7块Titan RTX性能

(2)UltraLAB GX630M(编号3.7)的配置规格,其性能已经接近nvidia DGX-2,但其价格是DGX-2的1/10价格

 

欢迎测试验证

 

 

这篇关于NVIDIA RTX A6000/RTX3090/3080/3070深度学习训练/GPU服务器硬件配置推荐2021的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/757101

相关文章

Debian系和Redhat系防火墙配置方式

《Debian系和Redhat系防火墙配置方式》文章对比了Debian系UFW和Redhat系Firewalld防火墙的安装、启用禁用、端口管理、规则查看及注意事项,强调SSH端口需开放、规则持久化,... 目录Debian系UFW防火墙1. 安装2. 启用与禁用3. 基本命令4. 注意事项5. 示例配置R

Python极速搭建局域网文件共享服务器完整指南

《Python极速搭建局域网文件共享服务器完整指南》在办公室或家庭局域网中快速共享文件时,许多人会选择第三方工具或云存储服务,但这些方案往往存在隐私泄露风险或需要复杂配置,下面我们就来看看如何使用Py... 目录一、android基础版:HTTP文件共享的魔法命令1. 一行代码启动HTTP服务器2. 关键参

深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决

《深度解析Nginx日志分析与499状态码问题解决》在Web服务器运维和性能优化过程中,Nginx日志是排查问题的重要依据,本文将围绕Nginx日志分析、499状态码的成因、排查方法及解决方案展开讨论... 目录前言1. Nginx日志基础1.1 Nginx日志存放位置1.2 Nginx日志格式2. 499

PyCharm中配置PyQt的实现步骤

《PyCharm中配置PyQt的实现步骤》PyCharm是JetBrains推出的一款强大的PythonIDE,结合PyQt可以进行pythion高效开发桌面GUI应用程序,本文就来介绍一下PyCha... 目录1. 安装China编程PyQt1.PyQt 核心组件2. 基础 PyQt 应用程序结构3. 使用 Q

Redis MCP 安装与配置指南

《RedisMCP安装与配置指南》本文将详细介绍如何安装和配置RedisMCP,包括快速启动、源码安装、Docker安装、以及相关的配置参数和环境变量设置,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、Redis MCP 简介二、安www.chinasem.cn装 Redis MCP 服务2.1 快速启动(推荐)2.

Spring Boot配置和使用两个数据源的实现步骤

《SpringBoot配置和使用两个数据源的实现步骤》本文详解SpringBoot配置双数据源方法,包含配置文件设置、Bean创建、事务管理器配置及@Qualifier注解使用,强调主数据源标记、代... 目录Spring Boot配置和使用两个数据源技术背景实现步骤1. 配置数据源信息2. 创建数据源Be

SpringBoot改造MCP服务器的详细说明(StreamableHTTP 类型)

《SpringBoot改造MCP服务器的详细说明(StreamableHTTP类型)》本文介绍了SpringBoot如何实现MCPStreamableHTTP服务器,并且使用CherryStudio... 目录SpringBoot改造MCP服务器(StreamableHTTP)1 项目说明2 使用说明2.1

Spring Boot Maven 插件如何构建可执行 JAR 的核心配置

《SpringBootMaven插件如何构建可执行JAR的核心配置》SpringBoot核心Maven插件,用于生成可执行JAR/WAR,内置服务器简化部署,支持热部署、多环境配置及依赖管理... 目录前言一、插件的核心功能与目标1.1 插件的定位1.2 插件的 Goals(目标)1.3 插件定位1.4 核

RabbitMQ消息总线方式刷新配置服务全过程

《RabbitMQ消息总线方式刷新配置服务全过程》SpringCloudBus通过消息总线与MQ实现微服务配置统一刷新,结合GitWebhooks自动触发更新,避免手动重启,提升效率与可靠性,适用于配... 目录前言介绍环境准备代码示例测试验证总结前言介绍在微服务架构中,为了更方便的向微服务实例广播消息,

nginx 负载均衡配置及如何解决重复登录问题

《nginx负载均衡配置及如何解决重复登录问题》文章详解Nginx源码安装与Docker部署,介绍四层/七层代理区别及负载均衡策略,通过ip_hash解决重复登录问题,对nginx负载均衡配置及如何... 目录一:源码安装:1.配置编译参数2.编译3.编译安装 二,四层代理和七层代理区别1.二者混合使用举例