## 時間點：202011-18 ## 一、背景 2020年9月nvidia釋出了30系列的顯示卡。比起20系列網上的評價是：效能翻倍，價格減半。 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090，所以本人專門對其在深度學習上的效能進行了測試。 ## 二、測試環境 - 硬體：RTX 2080Ti & RTX 3090 - nvidia-driver: 455.45.01(2020-11-17釋出最新版，支援2080ti, 3090) 455.38(支援2080ti, 3090) 455.23.04 455.38(只支援30系列的穩定版) 450.80.02(不支援30系列的穩定版) - pytorch: 官網pytorch 1.6.0, 官網pytorch 1.7.0, 原始碼編譯pytorch 1.8.0a0+4883d39（cuda11.1+cudnn8.0.5+mkl） - 作業系統：nvidia-docker ubuntu18.04(cuda10.2, cuda11.0, cuda11.1三個版本) ## 三、測試結果  某網路：是本人使用的一個網路模型 Conv1d, Conv2d來源於 [https://github.com/pytorch/pytorch/issues/47039](https://github.com/pytorch/pytorch/issues/47039) ## 四、結論 - rtx2080ti: 用pytorch1.6版本 - rtx3090: 用pytorch1.7版本 - pytorch1.8(原始碼編譯)：效能最差。（無法解釋:astonished:，編譯環境如下，如有高人明白請幫忙指明，在此謝過！） - pytorch對30系列的顯示卡還在支援中，期待其更新版本。有網友測試了，tf在[3090上確實能實現比2080Ti翻倍的效能](https://blog.exxactcorp.com/rtx-3090-benchmarks-for-deep-learning-nvidia-rtx-3090-vs-2080-ti-vs-titan-rtx-vs-rtx-6000-8000/)，希望pytorch加油 - 新東西別太早嘗試，其生態不一定完善，需要時間。       ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/369592/202011/369592-20201119174319844-15382923