Première mise en service de la RTX 3090 et comparaison avec la 2080 Ti

J’ai attendu un mois la livraison et j’ai finalement reçu la Gigabyte 3090 Gaming OC24G de JD.com. J’ai choisi cette carte principalement pour sa garantie de 4 ans. Auparavant, j’avais une 2080 Ti Founders Edition qui a directement affiché des artefacts à l’écran.

Test rapide et comparaison :

L’épaisseur est environ 1,7 fois celle de la 2080 Ti Founders Edition, et la longueur est comme sur la photo. Il faut donc retirer le rack CD/DVD/disque dur du boîtier.

Insertion et mise sous tension, l’alimentation de 850W est suffisante :

En général, la température est un peu plus basse que celle de la 2080 Ti Founders Edition. En fonctionnement à pleine charge CUDA pendant 5 jours, la température se stabilise autour de 70°C, ce qui est logique vu que la carte est bien plus grande.

Mesure de la puissance avec une prise intelligente Xiaomi : consommation totale d’environ 500W. En ajoutant mes 2 écrans, 2 routeurs, etc., on arrive à environ 600W. Ça peut servir de chauffage d’appoint à l’intérieur, l’effet est vraiment bon. Calculer et se chauffer gratuitement, c’est tout bénéfice.

Niveau bruit, à pleine puissance c’est très bruyant. En faible charge, le bruit des ventilateurs de mon boîtier est bien supérieur à celui de la carte graphique. J’ai ajouté un filtre HEPA sur le boîtier, ce qui le rend très bruyant. L’avantage, c’est qu’il n’y a pas de poussière. La photo de la 2080 Ti ci-dessus a été prise directement après 2 ans d’utilisation, elle est propre.

Puissance de calcul

Si vous faites du deep learning ou du calcul parallèle, pensez à passer à CUDA 11. Les anciennes versions comme CUDA 10 ne supportent pas la 3090.

Ma machine a encore un vieux PCIe 3. La vitesse du bus affecte principalement la vitesse de copie des données vers la mémoire vidéo. Je ne copie qu’une fois à l’initialisation, donc je n’ai pas besoin de PCIe 4. Si vous utilisez le deep learning avec des batchs, alors passer au PCIe 4 est nécessaire.

J’ai testé la puissance de calcul de la RTX 3090 en comparaison avec la 2080 Ti. En utilisant Pytorch 1.7 + CUDA 11, j’ai exécuté mon propre programme. Bien que cela ne soit pas représentatif, cela permet de comparer l’écart entre les deux cartes. Résultats :

	3090	2080Ti	CPU
Moyenne simple	88 ms (34x)	144 ms (20x)	3 s (1x)
Algorithme mixte	184 ms (76x)	282 ms (50x)	14 s (1x)