关于4060tiAI深度学习性能的小实验

可能部分兄弟有用显卡跑深度学习的需求，而4060ti应该是深度学习入门的不错选择，但是我在升级4060ti后发现性能提升十分有限，发出来供大家参考，避免踩坑。
下表的测试模型是基于Transformer的一个时间序列预测模型，我在从2060s升级到4060ti后，发现性能提升极小，而两者差价却接近三倍。模型训练过程中，2060s满功耗运行，4060ti仅能达到TDP功耗的70%，我觉得可能是由于4060ti及其拉跨的带宽导致的。如果有懂的大佬可以讨论一下。

当然这个模型的数据集比较简单，我猜测由于4060ti拉胯的带宽导致大量时间消耗在数据传输。如果模型比较复杂的话，提升可能稍大一点

不感兴趣

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没有搞深度学习的老哥吗

这卡换的郁闷

所以直接4090

不至于提升那么点，即使只考虑显存，更大的显存能使用更大的批次参数，你参数设置一致就没发挥显存大点的优势

参数没设置好吧，我的4060ti比3060tig6x快了好多的。虽然8G，但是32M的缓存，比4M缓存快了太多了。

这个是跑分，4060ti并不差，但也不强。
比3060ti gddr6x强，比笔记本3080ti强。

还好买的4070

不感兴趣

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老哥可以推荐下配置吗

老哥我想换电脑用用tensorflow和pytorch什么的后面可能用用transformer 有必要买4060 或者60ti 16g吗还是买个2060s或者2060 12g算了

40显卡就是靠dlss3打游戏有点优势。你要搞ai的话3090性价比爆表啊

你好，刚看到你的帖子。虽然有点晚了，但是可以给你提供一些建议：
机器学习并不是只吃算力，还吃io性能，也就是把数据从内存放到gpu上这个过程是十分消耗时间的，你的gpu跑不满可能是因为数据来不及传到gpu上。
建议你使用linux环境，linux的io性能远大于windows，我实测可以快两倍到三倍。
数据集使用多线程读写，单线程读写也很难吃满gpu。
希望能给你一些帮助

我从1060 6G换成4046TI16G，跑yolov5训练，提升也不明显，批参数都调了很高还是没用，不知道什么原因

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