pytorch框架对RTX 2080Ti RTX 3090的支持与性能测试
时间点：202011-18
一、背景
2020年9月nvidia发布了30系列的显卡。比起20系列网上的评价是：性能翻倍，价格减半。
最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090，所以本人专门对其在深度学习上的性能进行了测试。
二、测试环境
- 硬件：RTX 2080Ti & RTX 3090
- nvidia-driver:
455.45.01(2020-11-17发布最新版，支持2080ti, 3090)
455.38(支持2080ti, 3090)
455.23.04 455.38(只支持30系列的稳定版)
450.80.02(不支持30系列的稳定版) - pytorch: 官网pytorch 1.6.0, 官网pytorch 1.7.0, 源码编译pytorch 1.8.0a0+4883d39（cuda11.1+cudnn8.0.5+mkl）
- 操作系统：nvidia-docker ubuntu18.04(cuda10.2, cuda11.0, cuda11.1三个版本)
三、测试结果
某网络：是本人使用的一个网络模型
Conv1d, Conv2d来源于 //github.com/pytorch/pytorch/issues/47039
四、结论
- rtx2080ti: 用pytorch1.6版本
- rtx3090: 用pytorch1.7版本
- pytorch1.8(源码编译)：性能最差。（无法解释😲，编译环境如下，如有高人明白请帮忙指明，在此谢过！）
- pytorch对30系列的显卡还在支持中，期待其更新版本。有网友测试了，tf在3090上确实能实现比2080Ti翻倍的性能，希望pytorch加油
- 新东西别太早尝试，其生态不一定完善，需要时间。
