NVIDIA Deep Learning GPU Hardware：深層学習開発環境、構築、最適化情報：GPU（Graphics Processing Unit）ハードウェア要件

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NVIDIA^® Deep Learning （深層学習）開発環境構築情報
GPU（Graphics Processing Unit）ハードウェア要件

こちらは、「NVIDIA^® Deep Learning （深層学習）」を開発するPC（ワークステーション、サーバー）に必要な開発環境を構築する方法の概略や、構築に参考となる情報を集めたページとなります。
各々の情報のサイト・リンク情報、NVIDIA^® CUDA、CUDA GUP ドライバー、NVIDIA^® DIGITS、cuDNN、フレームワーク（Caffe、theano、torch、BIDMach）などをダウンロード、インストールする方法の概略情報があります。
既に Deep Learning の開発環境をお持ちの方も、また、これから導入を考えておられる方にも、何かのご参考になれば幸いです。
インテル^® Xeon^® プロセッサや、Xeon^® Phi™ x200 プロセッサ（Knights Landing）を使用した場合の Deep Learning 開発に関しての情報はこちらをご覧ください。
（2017/04/08 更新）

GPU ハードウェア要件 Turing Architecture GPUs	プロセッサ	ドライバー	CUDA Toolkit	DIGITS	cuDNN
Frameworks
Caffe	theano	torch	BIDMach	Keras	Another Frameworks

Arcbrain Deep Learning GWS Middle Tower Chassis

株式会社アークブレインでは、Deep Learning（深層学習）を研究するためのカスタム・オーダーメイドのワークステーション（GPU × 1～4）や、サーバー（GPU × 1～4）を販売しております。

Intel^® Xeon^® Scalable Processor 搭載
Arcbrain　オリジナル　サーバー、ワークステーション製品最新ラインナップ

GPUを使用せず、Intel^® Xeon^® / Core™ Processor、インテル^® Parallel Studio、インテル^® MKL（Math Kernel Library）の DNN（Deep Neural Network）プリミティブ、インテル^® Distribution for Python^® による Deep Learning（深層学習）の開発環境を構築することも可能です。

お気軽に弊社までお見積り依頼をお願いいたします。
ご希望の仕様に合った構成のカスタマイズに、ご対応させていただきます。

NVIDIA^® Accelerated Computing Developer Program
	NVIDIA^® Deep Learning の開発環境（NVIDIA^® CUDA、NVIDIA^® DIGITS™、cuDNN等）を入手するためには、まず、Accelerated Computing Developer Program に登録する必要があります。 https://developer.nvidia.com/accelerated-computing-developer

GPU バードウェア要件 - Hardware Requirements

NVIDIA^®
GPU

Compute
Capability

NVIDIA^® GPU（Graphics Processing Unit）のハードウェア要件としまして、Deep Learningに必要な、DIGITS、cuDNN や Caffe を動作させるためには、CUDA　のバージョンは 7.0 以上、 Kepler microarchitecture 以降のアーキテクチャの GPU で、Compute Capability が 3.0 以上である必要があります。
Fermi アーキテクチャーの GPU は、Compute Capability が 2.0 / 2.1 であるため、残念ながら Deep Learning 用には使用することができません。
Tesla GPU である C2075 / C2070 / C2050 は、Fermi アーキテクチャーであり、Compute Capability が 2.0 であるため、同様に Deep Learning 用には使用することができません。
GeForce GPUs with Kepler or higher アーキテクチャー (CUDA 7.5 Installation Guide)
CUDA 7.0 and a GPU of compute capability 3.0 or higher are required. (cudnn_install.txt)
Kepler は 3.0 ～ 3.5、Maxwell は、5.0 以上となりますので、勿論 Deep Learning 開発様に使用することが可能です。
Pascal アーキテクチャーは、Compute Capability が 6.0 以上となります。
Turing アーキテクチャーは、Compute Capability が 7.0 以上となります。

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/#compute-capability

http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#compute-capabilities

※NVIDIA^® Deep Learning （深層学習）開発環境に対応したGPUの例
Tesla K20 (3.5) / K40 (3.5) / K80 (3.7) / M40 (5.2)
Quadro 410 (3.0) / K420 (3.0) / K600 (3.0)
Quadro K2000 (3.0) / K4000 (3.0) / K4200 (3.0) / K5000 (3.0) / K5200 (3.2) / K6000 (3.5)
Quadro K620 (5.0) / K1200 (5.0) / K2200 (5.0)
Quadro M2000 (5.2) / M4000 (5.2) / M5000 (5.2) / M6000 (5.2)
Quadro NVS 510 (3.0) / 810 (5.0)
Jetson TK1 (3.2) / Tegra K1 (3.2) / Tegra X1 (5.2)
GT 640 [GDDR5] (3.5) / GTX 650 (3.0) / GTX 660 (3.0) / GTX 670 (3.0)
GeForce GTX 750 (5.0) / GTX 760 (5.0) / GTX 770 (5.0) / GTX 780 (5.0)
GeForce GTX 950 (5.2) / GTX 960 (5.2) / GTX 970 (5.2) / GTX 980 (5.2)
GeForce GTX TITAN (3.5) / GTX TITAN Black (3.5) / GTX TITAN Z (3.5) / GTX TITAN X (5.2)
NVIDIA Quadro M6000 24GB (5.2, 24GB GDDR5, 3072 Core, 384bit, 317GB/s, 250W, ECC対応, DVI-Ix1, DP1.4x4)

● NVIDIA^® Turing™ Microarchitecture RTX GPU 性能比較一覧表
RTX GPU Specification Comparison List（2019年7月22日現在）　【Turing Microarchitecture 詳細情報】

Model	GPU Number	Memory	RTX-OPS ROPs (T)	SM Count	CUDA Core (=SM*64 =FP32 Core =INT32 Core)	RT Core (=SM)	Tensor Core (=SM*8)	FP64 Core (=SM*2)	GPU Clock (MHz)	Bus Width (bits)	Band Width (GB/s)	FP64 double (GFLOPS)	FP32 float (GFLOPS)	FP16 falf (GFLOPS)	FP32/16 Tensor (TFLOPS)	INT32 (TIPS)	INT8 (TIPS)	INT4 (TIPS)	TDP (W) [PIN]	NVLink SLI Bridge (GB/s)	Price (US$)
・NVIDIA^® GeForce^® RTX GPU　 https://www.nvidia.com/en-us/geforce/20-series/ TECHPOWERUP　https://www.techpowerup.com/gpu-specs/（リリース順）
TITAN RTX	TU102	24GB GDDR6	96	72 12*6	4608 [64]*72[SM]	72	576	144?	1350 - 1770 (OC)	384 32*12	672	509.8	16,312	32,625	130.5	16.3	261	522	280 [8+8]	✔ 100	2,499
GeForce RTX 2080 Ti Founders Edition	TU102	11GB GDDR6	78 ～ 88	68 12*6-4	4352 [64]*68[SM]	68	544	136?	1350 - 1635 (OC)	352 32*(12-1)	616	420.2	13,448	26,895	56.9	14.2	227.7	455.4	260 [8+8]	✔ 100	1,199
GeForce RTX 2080 Ti	TU102	11GB GDDR6	76 ～ 88	68 12*6-4	4352 [64]*68[SM]	68 12*6-4	544	136?	1350 - 1545	352 32*(12-1)	616	420.2	13,448	26,895	53.8	13.4	215.2	430.3	250 [8+8]	✔ 100	1,199
GeForce RTX 2080 Super	TU104	8GB GDDR6	64	48 8*6	3072 [64]*48[SM]	48 8*6	384	96?	1650 - 1815	256 32*8	495.9	348.5	11,150	22,300	44.6	11.2	180.2	360.5	215 [6+8]		699
GeForce RTX 2080 Founders Edition	TU104	8GB GDDR6	64	46 8*6-2	2944 [64]*46[SM]	46	368	92?	1515 - 1800 (OC)	256 32*8	448	314.6	10,068	20,137	42.4	10.6	169.6	339.1	225 [6+8]	✔ 50	799 - 999
GeForce RTX 2080	TU104	8GB GDDR6	64	46 8*6-2	2944 [64]*46[SM]	46 8*6-2	368	92?	1515 - 1710	256 32*8	448	314.6	10,068	20,137	40.3	10.0	161.1	322.2	215 [6+8]	✔ 50	799 - 999
GeForce RTX 2070 Super	TU104	8GB GDDR6	64	40 12*4-8	2560 [64]*40[SM]	40	320	80?	1605 - 1770	256 32*8	448	283.2	9,062	18,120	36.0	9.1	144	288	215 [6+8]	-	499
GeForce RTX 2070 Founders Edition	TU106	8GB GDDR6	45 ～ 64	36 12*3	2304 [64]*36[SM]	36	288	72?	1410 - 1710 (OC)	256 32*8	448	233.3	7,465	14,930	31.5	7.9	126	252.1	185 [8]	-	499 - 599
GeForce RTX 2070	TU106	8GB GDDR6	42 ～ 64	36 12*3	2304 [64]*36[SM]	36	288	72?	1410 - 1620	256 32*8	448	233.3	7,465	14,930	29.9	7.5	119.4	238.9	175 [8]	-	499 - 599
GeForce RTX 2060 Super	TU106	8GB GDDR6	64	34 12*3-2	2176 [64]*34[SM]	34	272	64?	1470 - 1650	256 32*(12-4)	448	224.4	7,181	14.360	28.7	7.2	144.8	249.6	160 [8]	-	399
GeForce RTX 2060	TU106	6GB GDDR6	37 ～ 48	30 12*3-6	1920 [64]*30[SM]	30	240	60?	1365 - 1680	192 32*(12-6)	336	201.6	6,451	12,902	25.8	6.5	103	206	160 [8]	-	349
GeForce RTX 2050	TU106	4GB GDDR6	32	14 12*1+2	896 [64]*14[SM]	14	112	28?	1515 - 1695	128 32*(12-8)	224	94.52	3,037	6,075	12.1	3.0	48	97	75 ～ 100? [8?]	-	200 - 250?
・NVIDIA^® Quadro^® RTX GPU　http://www.nvidia.co.jp/object/quadro-jp.html TECHPOWERUP　https://www.techpowerup.com/gpu-specs/（リリース順）
Quadro RTX 8000	TU102	48GB GDDR6	86～96	72 12*6	4608 [64]*72[SM]	72	576	144?	1440 - 1730	384 32*12	672	509.8	16,312	32,625	130.5	16.3	261	522	250? [8+8?]	✔ 100	9,999
Quadro RTX 6000	TU102	24GB GDDR6	84 ～96	72 12*6	4608 [64]*72[SM]	72	576	144?	1440 - 1730	384 32*12	576	509.8	16,312	32,625	130.5	16.3	261	522	295 [8+8]	✔ 100	6,299
Quadro RTX 5000	TU104	16GB GDDR6	64	48 8*6	3072 [64]*48[SM]	48	384	96?	1620 - 1815	256 32*8	448	348.5	11,151	22,303	89.2	11.2	178.4	356.8	265 [6+8]	✔ 50	2,299
Quadro RTX 4000	TU104	16GB GDDR6	43	36 8*4	2034 [64]*36[SM]	36	288	72?	1215 - 1710	256 32*8	416	246.2	7,880	15,759	60	7.9	120	240	160 [8]	-	899
・NVIDIA^® Tesla^® (Turing™) GPU　https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tesla/ TECHPOWERUP　https://www.techpowerup.com/gpu-specs/（Turing™ リリース順）
Tesla T4 (Passive)	TU104	16GB GDDR6	64	40 8*(6-1)	2560 [64]*40[SM]	40	320	80?	585	256 32*8	320	254.4	8.141	65,126	65	8.1	130	260	70 [8?]	-	3,500?
・NVIDIA^® Tesla^® (Volta) GPU　https://www.nvidia.com/en-us/data-center/tesla/ TECHPOWERUP　https://www.techpowerup.com/gpu-specs/（Volta リリース順）
Tesla V100 PCIe 32GB (Passive)	GV100	32GB GDDR5	128 (ROPs>	80	5120 [64]*80[SM]	-	640	2560	1280 - 1380	4096	897.0	7,066	14,131	28.262	112	28	130	260	250 [8+8]	✔ 200 2.0 4 bricks	12,000～
Model	GPU Number	Memory	RTX-OPS ROPs (T)	SM Count	CUDA Core (=SM*64 =FP32 Core =INT32 Core)	RT Core (=SM)	Tensor Core (=SM*8)	FP64 Core (=SM*2)	GPU Clock (MHz)	Bus Width (bits)	Band Width (GB/s)	FP64 double (GFLOPS)	FP32 float (GFLOPS)	FP16 falf (GFLOPS)	FP32/16 Tensor (TFLOPS)	INT32 (TIPS)	INT8 (TIPS)	INT4 (TIPS)	TDP (W) [PIN]	NVLink SLI Bridge (GB/s)	Price (US$)
NVIDIA Turing Microarchitecture Whitepaper Turing™ Architecture GPU の Compute Capability は、7.0 以上となります。 RTX-OPS 計算式 = (TENSOR * 20%) + (FP32 * 80%) + (RTOPS * 40%) + (lNT32 * 28%) （ RTX2080 Ti の場合、RTX-OPs = 77.92 = (14 * 80%) + (14 * 28%) + (100 * 40%) + (114 * 20%) ） NVIDIA^® SLI NVLink™ に対応させるためには、NVLink 対応のGPU、SLI に対応したマザーボード（X299等+SLI対応BIOS）、アプリケーション、ドライバーのSLI設定等が必要となります。

● NVIDIA^® Volta™ アーキテクチャー GPU
TITAN V (7.0, 12GB HBM2, CUDA 5120 Core, Tensor 640 Core, 1200 - 1455 MHz, 3072 bit, 652.8 GB/s, TDP 250W)

● NVIDIA^® Pascal™ アーキテクチャー GPU
・NVIDIA^® GeForce^® GPU http://www.nvidia.co.jp/object/geforce_family_jp.html
CUDA を高速化、最適化するためは、Pascal Architecture に対応した最新の CUDA + ドライバーが理想的
GeForce GTX 1050 (6.1, 4,2GB GDDR5, 768,640 Core, 1354 - 1445 MHz, TDP 75W～)
GeForce GTX 1060 (6.1, 6,3,2GB GDDR5, 1280,1152,1024Core, 1506 - 1708 MHz, TDP 120W～)
~~GeForce GTX 1070 (6.1, 8GB GDDR5, 1920 Core, 1506 - 1708 MHz, TDP 150W～200W) 1809 EOL~~
~~GeForce GTX 1080 (6.1, 8GB GDDR5, 2560 Core, 1607 - 1733 MHz, TDP 180～200W) 1809 EOL~~
~~NVIDIA TITAN X (6.1, 12GB GDDR5X, 3584 Core, 1417 - 1531 MHz, TDP 約250W～) 1809 EOL~~
（GTX の付いた GTX TITAN X は、Pascal ではなく、Maxwell アーキテクチャーとなりますので、ご注意ください）

GeForce TITAN Xp (6.1, 12GB GDDR5x, 3840 Core, 1,582 MHz, 384bit, 547.7GB/s, 12TFLOPS, 7680x4320@60Hz, TDP 250W)
GeForce GTX 1080 Ti (6.1, 11GB GDDR5, 3584 Core, 1480 - 1582 MHz, 352bit, 484GB/s, TDP 250W)
GeForce GTX 1050 Ti (6.1, 4GB GDDR5, 768 Core, 1290 - 1390 MHz, 128bit, TDP 75W)

・NVIDIA^® Quadro^® GPU http://www.nvidia.co.jp/object/quadro-jp.html
NVIDIA Quadro GV100 (6.0, 32GB HMB2, 5120 Core, 4096bit, 870GB/s, 250W, ECC対応, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro GP100 (6.0, 16GB HMB2, 3584 Core, 4096bit, 732GB/s, 235W, ECC対応, DVI-Ix1, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro P6000 (6.1, 24GB GDDR5X, 3840 Core, 384bit, 433GB/s, 250W, ECC対応, DVI-Ix1, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro P5000 (6.1, 16GB GDDR5X, 2560 Core, 256bit, 288GB/s, 180W, ECC対応, DVI-Ix1, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro P4000 (6.1, 16GB GDDR5, 1792 Core, 256bit, 243GB/s, 105W, ECC対応, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro P2000 (6.1, 5GB GDDR5, 1024 Core, 160bit, 140GB/s, 75W, ECC対応, DP 1.4x4)
NVIDIA Quadro P1000 (6.1, 4GB GDDR5, 640 Core, 128bit, 80GB/s, 47W, ECC対応, Mini DP 1.4x4)
~~NVIDIA Quadro P600 (6.1, 2GB GDDR5, 384 Core, 128bit, 64GB/s, 40W, ECC対応, Mini DP 1.4x4) EOL~~
NVIDIA Quadro P400 (6.1, 2GB GDDR5, 256 Core, 64bit, 32GB/s, 30W, ECC対応, Mini DP 1.4x3)

・NVIDIA^® Tesla™ GPU http://www.nvidia.co.jp/object/quadro-jp.html
~~Tesla V100 （7.0, 5120 Core, 7TFLOPS(DP), 14TFLOPS(SP), 18.7TFLOPS(HP), 112TFLOPS(DL), 16GB CoWoS HBM2 with ECC, 4096 bit, 1245-1380MHz, 900 GB/s) EOL~~
Tesla V100 （7.0, 5120 Core, 7TFLOPS(DP), 14TFLOPS(SP), 18.7TFLOPS(HP), 112TFLOPS(DL), 32GB CoWoS HBM2 with ECC, 4096 bit, 1230-1380MHz, 900 GB/s）
~~Tesla P100 for PCIe-Based （6.0, 4.7TFLOPS(DP), 9.3TFLOPS(SP), 18.7TFLOPS(HP), 16 or 12GB, 720 or 540 GB/s, ECC対応） EOL~~
~~Tesla P100 for NVLink-Optimized （6.0, 5.3TFLOPS(DP), 10.6TFLOPS(SP), 21.2TFLOPS(HP), 16GB, 720GB/s, ECC対応）~~
Tesla P40 （6.1, 12TFLOPS(SP), 47TOPS(INT8), 24GB, 346GB/s, 250W, ECC対応）
Tesla P4 （6.1, 5.5TFLOPS(SP), 22TOPS(INT8), 8GB, 192GB/s, 50/75W, ECC対応）
（SP:Single Precision 単精度, DP:Double Precision 倍精度, HP:Half Precision 半精度）

※NVIDIA^® Deep Learning （深層学習）開発環境に非対応なGPUの例
Tesla C2050 (2.0) / C2070 (2.0) / C2075 (2.0) / M20xx (2.0)
Qudro Plex 7000 (2.0)
Qudro NVS 310 (2.0) / NVS 315 (2.0) / NVS 4200M (2.1) / NSV 5200M (2.1)
GeForce GT 430 (2.1) / GT 430 (2.1) / GT 440 (2.1) / GTS 450 (2.1) / GTX 460 (2.1)
GeForce GT 550 Ti (2.1) / GT 560 Ti (2.1) / GTx 570 (2.0) / GTx 580 (2.0) / GTX 590x (2.0)
GeForce GT 610 (2.1) / GT 620 (2.1) / GT 630 (2.1) / GT 640 [GDDR3] (2.1)
(GeForce GT 640 GDDR3 は、 NVIDIA^® のサイトでは 2.1 となっていましたが、 ELSA GeForce GT 640 LP 2GB GD640-2GERGL は、CUDA 「Device Query」でチックしたところ 3.0 でした)
GeForce GT 730 [DDR3,128bit] (2.1)

搭載してあるNVIDIA^®製GPUの種類は、以下のコマンドにより確認ができますので、もし、NVIDIA^®製GPUを搭載されている場合は、確認してみてください。

$ lspci | grep -i nvidia
01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b80 (rev a1)
01:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10f0 (rev a1)

$ nvidia-smi                      (要 CUDA インストール)
Thu Sep 22 22:23:07 2016
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 367.44                 Driver Version: 367.44                    |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  GeForce GT 640      Off  | 0000:01:00.0     N/A |                  N/A |
| 30%   35C    P0    N/A /  N/A |      0MiB /  1997MiB |     N/A      Default |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes:                                                       GPU Memory |
|  GPU       PID  Type  Process name                               Usage      |
|=============================================================================|
|    0                  Not Supported                                         |
+-----------------------------------------------------------------------------+

$ $ ./deviceQuery                (要 CUDA Sample インストール)
./deviceQuery Starting...

 CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)

Detected 1 CUDA Capable device(s)

Device 0: "GeForce GTX 1080"
  CUDA Driver Version / Runtime Version          8.0 / 8.0
  CUDA Capability Major/Minor version number:    6.1
  Total amount of global memory:                 8110 MBytes (8504279040 bytes)
  (20) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP:     2560 CUDA Cores
  GPU Max Clock rate:                            1734 MHz (1.73 GHz)
  Memory Clock rate:                             5005 Mhz
  Memory Bus Width:                              256-bit
  L2 Cache Size:                                 2097152 bytes
  Maximum Texture Dimension Size (x,y,z)         1D=(131072), 2D=(131072, 65536), 
                                                 3D=(16384, 16384, 16384)
  Maximum Layered 1D Texture Size, (num) layers  1D=(32768), 2048 layers
  Maximum Layered 2D Texture Size, (num) layers  2D=(32768, 32768), 2048 layers
  Total amount of constant memory:               65536 bytes
  Total amount of shared memory per block:       49152 bytes
  Total number of registers available per block: 65536
  Warp size:                                     32
  Maximum number of threads per multiprocessor:  2048
  Maximum number of threads per block:           1024
  Max dimension size of a thread block (x,y,z): (1024, 1024, 64)
  Max dimension size of a grid size    (x,y,z): (2147483647, 65535, 65535)
  Maximum memory pitch:                          2147483647 bytes
  Texture alignment:                             512 bytes
  Concurrent copy and kernel execution:          Yes with 2 copy engine(s)
  Run time limit on kernels:                     Yes
  Integrated GPU sharing Host Memory:            No
  Support host page-locked memory mapping:       Yes
  Alignment requirement for Surfaces:            Yes
  Device has ECC support:                        Disabled
  Device supports Unified Addressing (UVA):      Yes
  Device PCI Domain ID / Bus ID / location ID:   0 / 1 / 0
  Compute Mode:
     < Default (multiple host threads can use ::cudaSetDevice() with device 
	 simultaneously) >

deviceQuery, CUDA Driver = CUDART, CUDA Driver Version = 8.0, CUDA Runtime 
Version = 8.0, NumDevs = 1, Device0 = GeForce GTX 1080
Result = PASS


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