安装环境：

https://blog.csdn.net/wu496963386/article/details/109583045

基本按照上述链接博主方法安装tensorflow1.15.4

本链接在原博主基础上修改了cudnn包，增加了多gpu需要的nccl，openmpi，horvod支持，以及本人安装成功的环境使用conda pack打包好，有缘人可直接使用pack包恢复环境。

链接: https://pan.baidu.com/s/1P49bpgSy4UXJvahs6SajKw 提取码: kgmt

对比：

输入

输入大小：576*1024×3
网络计算量：97GFLOPs

1080Ti主机（四卡，只评测两张卡，即1080Ti *2）环境：

cudatoolkit 10.0.130
cudnn 7.6.5
tensorflow15.1

训练设置：

bathsize=16（batchsize=8 per-gpu）
每 625 steps，时间： 4分10秒（4:10）

3090主机（3090*2）环境：

cuda 11.1
cudnn 8.0.4
tensorflow1.15.4

训练设置：

bathsize=16（batchsize=8 per-gpu）
每 625 steps，时间： 2分30秒（2:30）
bathsize=32（batchsize=16 per-gpu）
每625 steps，时间： 4分04秒（4:04）

只用一张3090启动训练：

batchsize16单卡
每625 steps，时间： 4分0秒（4:00）

结论：

一张更比两张强，但也是真贵，买二手1080Ti还是更香一点，当然，如果只买新卡，相对于2080Ti来说，还是直接上3090。
2021年1月，二手1080Ti：3500+， 3090:17000+， 2080Ti：10000+

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转载自wu496963386 cuda11.1 tensorflow1.15.4进行训练，亲测有效
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RTX3090 与GTX1080Ti Tensorflow1.15训练YOLOv3对比

安装环境：

本链接在原博主基础上修改了cudnn包，增加了多gpu需要的nccl，openmpi，horvod支持，以及本人安装成功的环境使用conda pack打包好，有缘人可直接使用pack包恢复环境。

对比：

输入

1080Ti主机（四卡，只评测两张卡，即1080Ti *2）环境：

3090主机（3090*2）环境：

只用一张3090启动训练：

结论：

RTX3090 与GTX1080Ti Tensorflow1.15训练YOLOv3对比相关推荐

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