と言うわけで、RTX2080を買ってみました
計算速度を比較するためにVGG16のファインチューニングを
下記の設定でやってみました。
GTX1080Tiは違うパソコンでやったため参考でお願いします
GTX1080TiとRTX2080との速度比較ですが
RTX2080のほうが11%ほど早い結果となりました。
GTX1080Tiの端末に新しく仮想環境を作成しRTX2080と各種ライブラリを
同じバージョンにしたところGTX1080Tiのほうが3%ほど早くなりました（泣
機械学習をするだけであればメモリが3GB多く、値段が4万円安い
GTX1080Tiのほうが良さそうですね・・・
※△１ CUDAを9.0->9.2の計算結果も掲載
※△２ GTX1080Tiの結果を追加
※△３ GTX1080Tiのライブラリのバージョン等を同じに
※△４ GTX1070のノートとGV100追加
計算内容
・トータルパラメーター：18,918,213
・training：2548枚
・validation：150枚
・バッチサイズ：32
・エポック：50
計測環境
CPU:i7-8086K
メモリ：16GB
OS:Windows10Home
cuda:9.0.176
CuDNN：v7.3
python：3.6.6
tensorflow：1.10.0
keras：2.2.2
計測結果(CUDA9.0+CuDNNv7.3)
timeはスタートから50エポック完までです。
| GPU | CUDA Cores | Tensor Core | Memory Bandwidth | time(sec) |
|---|---|---|---|---|
| GTX1070 | 1920 | N.A | 256.3 GB/s | 1547 |
| GTX1080Ti | 3584 | N.A | 547.2 GB/s | 実施無 |
| RTX2080 | 2944 | 368 | 448 GB/s | 1065 |
計測結果(CUDA9.2+CuDNNv7.3)
timeはスタートから50エポック完までです。
GTX1080Tiはマシーンが違う（CPU:Xeon）ので、参考記録としてください
| GPU | CUDA Cores | Tensor Core | Memory Bandwidth | time(sec) |
|---|---|---|---|---|
| GTX1070 | 1920 | N.A | 256.3 GB/s | 1530 |
| GTX1070_note | 1920 | N.A | ? | 2000 |
| GTX1080Ti | 3584 | N.A | 547.2 GB/s | 1015 |
| RTX2080 | 2944 | 368 | 448 GB/s | 1048 |
| GV100 | 5120 | 640 | 870GB/s | 730 |