深度学习GPU性能调研
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| 显卡型号 | NVIDIA CUDA® Cores | Memory | Memory Bandwidth （bit） | 单精度浮点运算 （ FP32 TFlops） |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1060 6G | 1280 | 6 GB GDDR5 | 192 | 4.4 |
| GTX 1070 | 1920 | 8 GB GDDR5 | 256 | 6.5 |
| GTX 1080 | 2560 | 8 GB GDDR5X | 320 | 8.8 |
| GTX 1080 Ti | 3584 | 11 GB GDDR5X | 484 | 11.5 |
| TITAN Xp | 3840 | 12 GB GDDR5X | 547.7 | 12 |
| TITAN X | 3584 | 12 GB GDDR5X | 480 | 7 |
| P100 （阿里云gn5） | 3584 | 16 GB GDDR5X | 549 | 10.6 |
| M40 （阿里云gn4） | 3072 | 12 GB GDDR5 | 288 | 7 |
| K520 （AWS G2） | 1536 | 4 GB GDDR5 | 160 | 4.6 |
| M4000 | 1664 | 8 GB GDDR5 | 192 | 5.3 |
| K80（AWS P2） | 2496 | 12 GB GDDR5 | 280 | 8.7 |
| V100（AWS P3） | 5120 | 16 GB GDDR5 | 900 | 14 |
| M60（AWS G3） | 2048 | 8 GB GDDR5 | 160 | 9.6 |
| P4 （华为Pi1） | 2560 | 8 GB GDDR5 | 256 | 5.5 |
| P40 | 3840 | 24 GB GDDR5 | 384 | 12 |
DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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