以 NVIDIA 最新 RTX-3090-24G 顯示卡實測 YOLOv4 訓練及推論之性能，並與 TitanRTX-24G 相比較

實測結果截圖：

 

 

RTX-3090-24G 執行 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 訓練結果：

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP-RTX-3090-24G.png

 

 

TitanRTX-24G 執行 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 訓練結果：

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP-TitanRTX-24G.png

 

 

RTX-3090-24G 執行 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 推論結果：

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP-RTX-3090-24G.png

 

 

TitanRTX-24G 執行 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 推論結果：

Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP-TitanRTX-24G.png

 

 

 

測試使用軟體版本如下：

 

顯示卡驅動程式: 456.38

 

CUDA: 11.0

 

cuDNN: 8.0.4

 

LEADERG AppForAI - 人工智慧開發工具: 2040

 

 

 

測試結果：

 

1. 以 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 實測: RTX-3090-24G 訓練速度比 Titan RTX 快約 40% 。

 

2. 以 LEADERG AppForAI - Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-Multiple-Object-Tracking-CPP 實測: RTX-3090-24G 推論速度比 Titan RTX 快約 10% 。

 

3. RTX-3090-24G 的 CUDA core 是 Titan RTX 的兩倍，訓練速度提升40%較為顯著，推論速度提昇10%不顯著。

 

4. YOLOv4 darknet 用 CUDA 11.0 編譯時，目前只能用 CUDNN_HALF = 1模式編譯，也就是說，只能跑 FP16 。 FP16 的速度較快，但是精度較差，不適合用於精細的瑕疵檢測。如果應用對於精度要求較高，需要用  CUDNN_HALF = 0 模式，跑 FP32。FP32 須等 YOLOv4 darknet 作者更新程式才有辦法使用，或是改用 PyTorch 版的 YOLOv4 。 

 

 

 

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