GeForce GTX 1080 Ti 구매 후기 및 성능
NVIDIA의 GTX 1080 Ti 모델 GPU 구매 후기 및 성능에 대해서 알려드립니다. GeForce GTX 1080 Ti 11G DUKE 모델로 구매는 이베이에서 하였습니다. 이더리움 GTX1080Ti 채굴과 머신러닝 모델 학습 테스트 결과등의 GTX1080Ti 성능 알려드리도록 하겠습니다.
위의 모델은 Tensorflow등의 딥러닝 프레임워크를 사용하여 모델을 학습하고 평가하기 위해서 구매하였습니다. 기존에는 Tensorflow 에서 최소 환경에 만족하는 GPU를 사용하였는데 이와 관련해서는 아래의 글을 참고해 주시기 바랍니다.
세부 사양 및 구매
구매는 이베이에서 중국 판매자에게서 구매하였고, 국제특급우편(EMS)으로 발송되었습니다. 구매 후 서울에서 수령까지 주말과 연휴 포함되었지만, 7일정도 소요되었습니다. 아래의 내용은 MSI GeForce GTX 1080 Ti 11G DUKE 모델의 세부 사양입니다.
| Graphics Processing Unit | NVIDIA® GeForce® GTX 1080 Ti |
|---|---|
| Interface | PCI Express x16 3.0 |
| Core Name | GP102-350 |
| Cores | 3584 Units |
| Core Clocks | 1645 MHz / 1531 MHz |
| Memory Clock Speed / Size / Type / Bus | 11016 MHz / 11GB / GDDR5X / 352-bit |
| Output | DisplayPort x 2 / HDMI x 2/ DL-DVI-D |
| Power consumption | 250 W |
| Power connectors | 8-pin x 2 |
| Recommended PSU | 600 W |
| Card Dimension(mm) | 320 x 141 x 42 mm |
| Weight (Card / Package) | 1228 g / 1878 g |
| Multi-GPU Technology | SLI, 2-Way |
| Maximum Displays | 4 |
PCI Express x16 3.0를 지원 하지만, 아직 제가 사용하고 있는 메인보드를 업데이트 하지 못해서 PCIe 2.0 x16으로 사용하고 있습니다. 아래의 내용을 보시면 아시겠지만, GeForce GTX 1080 Ti Founders Edition과의 Core Clocks에서 차이가 조금 있습니다.
| GeForce GTX 1080 Ti FE Core Clocks | 1582 MHz / 1480 MHz |
|---|
그래픽 카드의 크기가 있는 만큼 미들타워 케이스의 경우라도 크기가 안 맞을 수도 있습니다. 저 같은 경우는 아래의 부분에서 GPU 쿨러가 HDD가 고정되는 부분에 걸려서 그 부분을 뜯어내서 임시로 장착하였습니다. PC 케이스를 구매하실 경우에도 GeForce GTX 1080 Ti 모델이 지원되는지 확인 후 구매하시는 게 좋을 듯합니다.
테스트 사양
아래의 내용은 테스트 환경입니다. 아직 메인 보드 등을 업그레이드 하지 못한 상태로 GTX 1080 Ti 모델의 성능을 최대한 활용하기 힘든 환경이지만 몇가지 테스트를 수행해봤습니다.
| CPU | Intel(R) Core(TM) i7 CPU 960 / 3.20GHz |
|---|---|
| Motherboard | ASUS P6T SE |
| Chipset | Intel® X58 / ICH10R |
| Memory | DDR3 20GB / 1066 MHz |
| Expansion Slots | 3 x PCIe 2.0 x16 (at x16/x16/x4 mode), 1 x PCIe x1, 2 x PCI |
| PSU | ZM700-TX 80Plus 230V EU 700W |
가상화폐 채굴
가상화폐를 채굴하기 위해서 구입한 건 아니지만, 성능을 테스트 해봤습니다. 성능 측정된 내용으로 Hashing Power가 32.4 MH/s 정도 나타나고 있는데 이와 관련해서는 아래의 글을 참고해 주시기 바랍니다.
텐서플로우 모델 처리 성능
텐서플로우에서 Inception, ReNet, AlexNet, VGG 모델의 처리 능력을 측정해 보았습니다. 성능 측정 방법및 성능에 대해서는 아래의 글을 참고해 주시기 바랍니다.
( 본문 인용시 출처를 밝혀 주시면 감사하겠습니다.)