为什么我打王者荣耀sha人了会有负罪感?

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游戏本是做AI学习、训练的一个不错的选择,既可以名正言顺的买来作为生产力工具,也可以顺便玩玩游戏。RTX30系列的显卡一度抢购中,被誉为空气卡,笑称:看得见,买不着!

比起动辄上万的显卡和一万好几的游戏本,华硕天选系列是一款性价比不错的游戏本。春节的时候抢购了一台。

既然作为生产力工具,就要测试一下AI的性能,拿目前比较火的YOLOv5为例,顺便拿几年前的HP OMEN 17游戏本做一个参照。

一、YOLOv5四个模型效果

HBM2以及15TFLOPS的单精度性能),这个时间包括图像预处理,FP16推理,后处理和NMS(非极大值抑制)。 EfficientDet的数据是从 仓库得到的(batch size = 8)。

构架,RTX3070的性能应该至少在GTX1070的两倍以上,但是,考虑到GPU的运行频率、所用显存的频率,以及厂家对散热的处理和功率的限制等,性能会有较大出入。

核心少。(感觉GPU-Z的数据有点低,不确定是不是新出的GPU还不认识?)

单精度理论峰值= GPU芯片数量*GPU Boost主频*核心数量*单个时钟周期内能处理的浮点计算次数,

详细一点的对比,请参看链接:

2. 从摄像头采集图像

--batch 3 以上会报错(显存不够?),所以只能测试--batch 2 以下。

--batch 7 以上会报错(显存不够?),所以只能测试--batch 6 以下。

将显卡的性能调整为“增强”模式,以期发挥RTX的最大性能。可以看到,ASUS 天选 air 的GPU频率与使用率随时在变化,导致深度学习算法的计算时间也不是固定的,计时结果仅供参考:

重新***CUDA11.2,并测试。***过程请见:

从Train的结果来看:

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