HASH:這也叫做提升？！ NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti性能隨手測_hashpower

Cortex社區的小伙伴大家好！今天給大家帶來一個特別的內容分享。

首先介紹一下背景：

感謝Cortex社區十分給力的神秘小伙伴協助聯絡，我們在9月23日下午順利拿到了NVIDIA最新發布的旗艦顯卡GeForceRTX2080Ti。這款讓游戲愛好者和硬件愛好者魂牽夢繞的全新旗艦，終于來到了CortexLabs的辦公室。我們后續將會對2080Ti進行深度的測試。

當然，游戲性能等方面的表現，已經有眾多評測機構做過。CortexLabs更關心的是2080Ti的機器學習性能和挖礦表現相對于1080Ti顯卡的提升。

拿到顯卡之后，運營的小伙伴已經按耐不住，用最快的速度，對2080Ti的挖礦性能做了一個簡單的測試。并且同時運行了一張1080Ti顯卡作為參考和對比。我們先從這一個角度，來看一下2080Ti在挖礦性能上的提升。

Celsius：將資金從Signature Bank轉移到其他經批準的授權托管方:金色財經報道，Celsius Network在推特表示，目前已提交了有關現金管理系統的更新，Celsius相信所有從Signature Bank轉出資金的請求都會得到滿足，不會有任何資金損失，Celsius也將繼續努力最大限度地提高現金和加密貨幣持有的安全性，并將在必要時向法院和所有利益相關者提供任何其他更新。Celsius將根據美國受托人指南與顧問合作，將資金從Signature Bank轉移到其他經批準的授權托管方。

此前報道，Celsius債權人披露，Celsius有部分資金存在Signature銀行。[2023/3/14 13:02:24]

我們先看一下2080Ti的產品外觀。

這部分不多介紹，直接看圖。我們拿到的是GIGABYTE的非公版卡，具體產品型號是：GIGABYTEGeForceRTX2080TiWindforceOC11G。

歐洲央行正在研究用于銀行間結算的分散式賬本技術:9月26日消息，歐洲央行執行委員會成員Fabio Panetta表示，歐洲央行 (ECB) 正在研究分散式賬本技術 (DLT) 在提高銀行間結算效率方面的“潛力”。

據悉，分散式賬本（distributed ledger）是一個分散的數據庫，由大型網絡中的各個參與者獨立維護和更新。根據Fabio Panetta的說法，中央銀行數字貨幣（CBDC）通常被定義為一種新型的基于 DLT 的中央銀行數字貨幣，可以專門用于結算銀行間轉賬。（CoinDesk）[2022/9/26 5:51:34]

好了，下面來給大家看一下這款產品的實拍圖，并且和1080Ti進行一下對比。

看完了產品，要對測試環境進行一下準備。

我們使用的是辦公室現成的SuperMicroSuperServer4028GR-TR機器學習服務器作為測試平臺，服務器基礎配置如下：

Ripple CTO表示公司在招人，歡迎FTX員工應聘:11月11日消息，Ripple首席技術官David Schwartz在推特上表示，FTX員工可以去Ripple應聘，只要這些員工不涉及合規、財務或商業道德相關事宜，Ripple一直在招人。

此前，David Schwartz向遭遇大規模裁員的推特員工發出類似的提議。Ripple CTO的提議符合其公司擴大員工隊伍的需求和意愿。（U.Today）[2022/11/11 12:51:59]

主板：SuperX10DRG-O+-CPU

CPU：intel?Xeon?processorE5-2600v4?/v3family(upto160WTDP)*

DualSocketR3(LGA2011)

內存：2400MHZDDR4SDRAM72-bit

以太坊合并后供應量已減少超200ETH:金色財經報道，據ultrasound.money數據顯示，以太坊合并后供應量已減少200.39ETH。數據顯示，截至發稿時的供應量為120,520,941.26ETH。[2022/9/15 6:58:51]

系統：LinuxUbuntu18.04

然后交代一下測試的挖礦算法：

一般來說，GPU做挖礦性能測試，會主要選擇ETH的Ethash算法或者ZEC的Equihash算法。但目前都有礦機廠商針對這兩個算法研發并量產了ASIC礦機。不過，Ethash算法由于對顯存有比較高的需求，EthashASIC礦機對GPU挖礦的影響并不是很大，而EquihashASIC礦機則對GPU挖礦的影響卻很大。因此，我們這里選擇ETH的Ethash算法進行測試。

最后還要介紹一下挖礦軟件的選擇：

我們最初選擇相對礦工更熟悉的Claymore挖礦軟件進行測試。但在實際測試中，Claymore還沒有對2080Ti進行完美適配。最終我們選擇EthMiner作為挖礦軟件。

準備工作都已經完畢，我們正式把兩個顯卡全部裝到服務器機上去，并安裝好驅動。

1080Ti的驅動版本為：NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run

2080Ti的驅動版本為：NVIDIA-Linux-x86_64-410.57.run

激動人心的時刻馬上就要到了！！！

開機，我們可以看到，兩個卡驅動都正常。

運行EthMiner，兩個卡都能順利挖礦，并顯示出本地算力。趨于穩定后，我們截圖來看。

從圖中我們可以看到，兩款顯卡在均未超頻情況下，在Ethash算法下的算力表現分別為：

1080Ti算力：32.46MH/s功耗：212W

2080Ti算力：50.90MH/s功耗：257W

這里我們還能看到，2080Ti相對于1080Ti的提升還是相當明顯的，Ethash算法下的算力提升達到了56.8%。而功耗則只增加21.2%。

不過，在過去使用1080Ti挖礦的過程中，其實已經有很多對1080Ti算力進行優化的工具。而目前2080Ti則還沒有類似的程序出現。我們選擇一款常用的軟件對1080Ti進行算力優化后，看看差距還有多少？

開啟了優化工具后，我們可以看到，GPU1的算力已經從32.46MH/s提升到了45.19MH/s，提升了12.73MH/s。而此優化工具，對2080Ti則沒有優化效果。這樣一來，1080Ti和2080Ti在Ethash算法下的算力差距只有5.7MH/s左右。

測試到這里，可能大家會吐槽，難道2080Ti的性能提升只有這么一點？

其實并不是這樣的，1080Ti的產品周期畢竟已經進入尾聲，經過這么多年的沉淀，已經有無數人針對這款產品進行了反反復復的提升和優化。而2080Ti目前還沒有太多人拿到產品，更談不上進行優化。雖然我們這次測試最終的差距結果不是很大，但這是一個“上代產品優化到極致”與“新生產品純粹原生態”的較量，并且只是在Ethash算法下的性能表現。因此，這個數據測試也僅對當前時間的特定算法下有參考意義。

就在我們運營組的小伙伴測試完挖礦的性能之后，AI部門的小伙伴也迫不及待開始部署機器學習任務到服務器上。用最快的速度，在服務器上實現了以下操作：在cifar10數據集上，使用resnet50進行圖片分類任務）。在最新的cuda10.0+pytorch0.4.1+cuDNN7.3環境上，對2080ti和1080ti兩塊顯卡分別進行了訓練+推斷的測試。測試的結果如下：

通過以上測試，我們發現，2080Ti相對于1080Ti，將訓練耗時縮短了16.16%；將推斷耗時縮短了7.7%。

不過，考慮到現有的軟件支持還不夠成熟，此次的結果只是一個初步的參考。這個結果讓我們感到差強人意。當然，后續我們還會有更深度的測試，會把我們開發團隊的測試進展，分享給全社區的小伙伴。

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