游戏显卡中RTX2080Ti可以说是业界翘楚了，虽然不是专门为深度学习而设计，但是在深度学习上的性能表现也是不错滴。而云端深度学习卡一般都是以Tesla系列为主，虽然号称专业的深度学习卡，但是某些型号也是很渣。

不知道有没有人想过把2080ti也扔到云端，然后可以按需付费，或者进行月租。肯定有吧，而且现在也有人做了。

滴滴云正在公测G4云服务（就是2080ti）。之前我做过GPU服务器的比较，滴滴云的性价比是非常高，质量基本也是有保障。很幸运我也拿到了免费测试的机会（真香）。

下面就分享下在滴滴云的2080ti 跑DeepFaceLab的体验。同时也可以回答下部分群友的问题。具体而完整的安装过程我会在另一篇文章中说明，本文主要就是看看跑DFL性能如何。

测试系统为: Windows Server 2019

测试的DFL版本为：20200315

测试素材：软件自带

 

登陆系统，安装完驱动后可以通过设备管理器或者GPU-Z或者任务管理器看到看到显卡型号为NVIDIA Ge Force RTX2080Ti，显存11GB

通过娱乐大师可以看到这台云端电脑的基本配置。其他配置我不关心，我就抓两个核心，显存11G，内存16G。下面就直接跑软件了，分别测试了，提取，模型，合成这几个环节的速度，大家可以对比一下自己的显卡，有2080ti的也可以看看有啥差别。

提取环节：

 

提取dst 头像的时候花了25分钟，每秒钟只处理了1张图片，这个性能让我陷入深深的怀疑，我怀疑这个阶段主要用的不是GPU而是CPU，否则没有理由2080ti不如我的1070吧？

训练环节。

这个环节没其他的，就是看单次迭代速度。

训练Quick96模型, 单次迭代时间为94ms

训练SAEHD模型，默认参数，单次迭代时间为249ms左右

训练SAEHD模型，结构archi为dfhd，其他默认，单次迭代时间为650ms左右。

训练SAEHD模型，像素Resolution 为192，其他默认，单次迭代时间为500ms左右。

 

训练SAEHD模型，像素Resolution 为256 ，bs=4，其他默认，单次迭代时间为600ms左右。

合成环节：

使用时间5分16秒，每秒处理4.85张图片。

下面以训练环节，做一个简单的横向对比。

Colab上P100默认参数时的数据，单次迭代299ms。

1070默认参数下的数据，单次迭代时间449ms。

2080ti 上面已经给出了，单次迭代时间为249ms的样子。

2080ti吊打1070这是必然，快得不是一丁半点。同时2080ti 还略强于P100。K80,P4,P40,T4这些也只能是弟弟了。虽然是游戏卡，但是干起来还是挺猛。

所以不管是云端还是本地，只要钱管够，买2080ti跑换脸还是非常不错的选择。做其他深度学习的研究也不错。如果不想本地烧显卡，占用游戏时间，或者想做一些云端服务搞APP之类，那么搞个云端的最爽了。只需要通过远程桌面连接，操作和本地没啥差别，无论何时何都可以轻松接入。

 

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