V100显卡与3090显卡的比较(RTX3090)

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一、V100和3090显卡的技术参数对比

1、V100显卡的架构是Volta，而3090显卡的架构是Ampere。

2、V100显卡的运行频率为1.38GHz，而3090显卡的运行频率为1.40GHz。

3、V100显卡的CUDA核心数为5120，而3090显卡的CUDA核心数为10496。

4、V100显卡的显存为16GB，而3090显卡的显存为24GB或者48GB（两个不同的型号）。

5、V100显卡采用的是HBM2显存技术，而3090显卡采用的是GDDR6X显存技术。

二、V100和3090显卡的性能对比

1、由于3090显卡采用了新一代的Ampere架构和GDDR6X显存技术，其性能高于V100显卡。在很多计算机领域（如AI加速度、数据分析、密码学等等），3090显卡都拥有着远远超过V100的表现。

2、不论是在单精度还是双精度计算方面，3090显卡都高于V100显卡。

3、虽然V100显卡采用的是HBM2显存技术，但是3090显卡通过GDDR6X显存技术的突破，其数据传输速率也更快。

三、V100和3090显卡的应用场景

1、V100显卡适用于机器学习、人工智能、大数据分析、密码学、深度学习等需要高计算能力的领域。

2、3090显卡则更适合游戏玩家和需要高性能渲染的专业3D制作人员。同时其在机器学习、人工智能等领域的应用也很广泛。

3、可以看出，虽然两者适用的领域有些重合，但是3090显卡在游戏领域的表现更加突出。

四、代码示例

using namespace tensorflow;

// 定义神经网络模型
class Model {
public:
  Model() {
    input_ = Placeholder(DT_FLOAT32, Placeholder::Shape({None, kInputSize}));
    label_ = Placeholder(DT_FLOAT32, Placeholder::Shape({None, kLabelSize}));

    Variable w1(DT_FLOAT32, TensorShape({kInputSize, kHiddenSize}));
    Variable b1(DT_FLOAT32, TensorShape({kHiddenSize}));
    Variable w2(DT_FLOAT32, TensorShape({kHiddenSize, kLabelSize}));
    Variable b2(DT_FLOAT32, TensorShape({kLabelSize}));

    auto d1 = MatMul(input_, w1) + b1;
    auto o1 = Relu(d1);
    auto d2 = MatMul(o1, w2) + b2;
    auto output = SoftmaxCrossEntropy(d2, label_);

    loss_ = Mean(output.loss, {{0}});
    train_op_ = GradientDescentOptimizer(0.001).Minimize(loss_);
  }

  Output train_op() const { return train_op_; }
  Output loss() const { return loss_; }
  Input input() const { return input_; }
  Input label() const { return label_; }

private:
  Output train_op_;
  Output loss_;
  Input input_;
  Input label_;
};

// 定义训练函数
void Train(Model* model) {
  SessionOptions options;
  options.config.mutable_gpu_options()->set_allow_growth(true);
  options.config.mutable_gpu_options()->set_per_process_gpu_memory_fraction(0.5);

  Session session(options);
  TF_CHECK_OK(session.CreateModelGraph());

  TF_CHECK_OK(session.Initialize());

  Tensor input_data(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({100, kInputSize}));
  Tensor label_data(tensorflow::DT_FLOAT, tensorflow::TensorShape({100, kLabelSize}));

  // 初始化输入数据和标签数据
  AutoFill(&input_data);
  AutoFill(&label_data);

  std::vector outputs;
  // 进行1000次训练迭代
  for (int i = 0; i input(), input_data},
                              {model->label(), label_data}},
                             {model->train_op(), model->loss()},
                             &outputs));
    LOG(INFO) << "step: " << i << ", loss: " << outputs[1].scalar()(0);
  }
}