Deep Learning GPU Benchmark VGG16 (FP16): Тестирование видеокарт

Сравнение видеокарт, тесты видеокарт VGG16 (FP16) для оценки производительности.
О приложении: VGG-16 — это сверточная нейронная сеть глубиной 16 слоев. Вы можете загрузить предварительно обученную версию сети, обученную более чем на миллионе изображений из базы данных ImageNet. Предварительно обученная сеть может классифицировать изображения по 1000 категориям объектов, таким как клавиатура, мышь, карандаш и множество животных. В результате сеть освоила богатое представление функций для широкого спектра изображений.

Производительность видеокарт в других приложениях:

Deep Learning GPU Benchmark Resnet50 (FP16)

Deep Learning GPU Benchmark Resnet152 (FP16)

Deep Learning GPU Benchmark Inception V3 (FP16)

Deep Learning GPU Benchmark Inception V4 (FP16)

Deep Learning GPU Benchmark VGG16 (FP32)

Показывать товары в магазине: Наименование	Наличие	Сравнить	Цена (руб.) от до		Результат (балл)	КПД, процентов	КПД
+ - компьютер (Z0850751) Minitower: Core i7-10700KF / 2x8 Гб / 500 Гб NVMe SSD / 4 Гб T1000 / 1 Гбит /	08.04		90 215	102 136	904	100%
+ - Сервер Искусственного Интеллекта с GPU для тренировки нейросетей (Z0818724) gS9600a / pro2U: EPYC 7742 / 8x64 Гб / 4x3.84 Тб SSD / 2x480 Гб SSD / RAID / 2x80 Гб Tesla A100 /	17.04		6 512 802		904	2%
+ - Сервер Искусственного Интеллекта с GPU для тренировки нейросетей (Z0870558) gS9600a / pro2U: EPYC 7742 / 8 x 64 Гб / 4 x 3.84 Тб SATA SSD + 2 x 480 Гб SATA SSD / RAID / 2 x 80 Гб Tesla A100	17.04		6 534 954		904	2%
+ - Компьютер (Z0858129) C6200: Core i5-12400 / 2x8 Гб / 512 Гб NVMe SSD / Win10 Pro /	07.04		53 689	59 354	378	72%
+ - компьютер (Z0862455) C6200: Core i5-12400 / 2x8 Гб / 512 Гб NVMe SSD / Win11 Pro /	07.04		54 704	62 482	378	68%
+ - компьютер (Z0868007) Miditower: Core i5-12400 / 16 Гб / 1 Тб SATA / 512 Гб NVMe SSD / 2 Гб GeForce^® GT730 / 1 Гбит / Win10 Pro /	07.04		71 445	79 477	378	54%
+ - компьютер (Z0823479) Miditower: Core i5-13400F / 2x16 Гб / 2 Тб NVMe SSD / 8 Гб GeForce^® RTX4060 Ti / 2.5 Гбит /	07.04		136 210	145 257	378	29%
+ - компьютер (Z0862435) Miditower: Core i7-14700K / 64 Гб / 4 Тб NVMe SSD / 16 Гб GeForce^® RTX4070 Ti SUPER / 2.5 Гбит / WiFi / Win11 Pro /	11.04		347 640	358 407	378	12%
+ - Компьютер (Z0858618) Miditower: Core i5-12400F / 64 Гб / 1 Тб NVMe SSD / 8 Тб SATA / 8 Гб GeForce^® RTX4060 / 2.5 Гбит /	17.04		150 837	161 406	378	26%
+ - компьютер (Z0836486) Miditower: Core i5-13400F / 2x16 Гб / 2 Тб NVMe SSD / 8 Гб GeForce^® RTX4060 / 1 Гбит /	ЗАВТРА		105 688	119 256	378	36%
+ - компьютер (Z0862459) zS9500 / pro1U: 2xXeon Silver 4214R / 6x32 Гб / 2x960 Гб SATA SSD /	17.04		319 599	330 844	378	13%
+ - Сервер Искусственного Интеллекта с GPU для тренировки нейросетей (Z0871886) aS9900a / pro2U: 2xEPYC 9754 / 24x64 Гб / 1.6 Тб NVMe SSD / 2x12 Тб SAS / RAID / 24 Гб RTX A5000 / Win11 Pro /	07.04		2 670 512		378	2%

Deep Learning GPU Benchmark VGG16 (FP16): Тестирование видеокарт

Производительность видеокарт в других приложениях:

Смотрите также: