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GeForce GTX 1660 SUPER 導入しました

ついに決めた、GeForce GTX 1660 SUPER

本日は、クリスマス。アマゾンサンタが昨日持ってきてくれたぞ!!

YOLO/Darknetなどの画像系の機械学習を動かし始めた当初より困っていたGPU。
やはり、GPUの物理メモリサイズは、画像学習の精度に学習速度に大きく関わります。

10月29日に発表されたようで、今回再度調べた際に、一番のコストパフォーマンスが感じられ、すぐに購入しました。
Amazonで、10%の値引きも入り23,122円で購入出来ました。

最初に、GPUをあれこれ、考えた際の記事はこちら:
2019年8月個人向け深層学習・機械学習向けGPU

  • YOLO, DarknetなどDNN実施時のGPUメモリ不足(out of memory)回避、メモリ不足回避の学習回数増加による学習時間増加
  • 画像関係のDNNでは、GPUメモリ不足により、満足に学習自体実行が出来ないケースあり
  • 趣味の範囲なので、過剰な投資は出来ない(個人的には2−3万円以内)
  • PCで基本的にゲームなどは実施しない、モニタもHDMI接続1台
  • GPUメモリ容量を増やしたい

GeForce GTX 1660 SUPER

GeForce GTX 1660 SUPERは、発売済みのGPUであるGeForce GTX 1660とGeForce GTX 1660 Tiの中間に位置します。

GPUコアのベースクロックは1,530MHzで、ブーストクロックは1,785MHz。これらのスペックはGeForce GTX 1660とまったく同じだ。

VRAMには、14Gbps動作のGDDR6メモリを6GB搭載。VRAMとGPU間は192bitのメモリインターフェイスで接続しており、メモリ帯域幅は336GB/sに達している。これはGDDR5メモリを採用していたGeForce GTX 1660の192GB/sを75%上回り、上位モデルであるGeForce GTX 1660 Tiの288GB/sをも上回る。メモリ帯域は、上位機種の2060同じ。

つまり、1660のGPUコア性能とGDDR6による高速アクセス可能なメモリが実装されました。そして、値段も当然中間の位置づけ。ただし、もっと1660に近い。
驚くのは、各種ベンチマーク結果。
1660 Tiの性能域にすごく近いです。価格は、1660に近く性能は、上位のTiに近い。
これは、絶妙なポジショニングと思います。
さらに、機械学習ではGPUメモリ内のデーターを繰り返し処理するので、学習時間に大きく寄与できると思います。

検討機種の比較表

10%の割引がなくてもGeForce GTX 1660相当です。機械学習にはおすすめだと思います。
特に、私のような学習をGPU、通常時の推論をシングルボードなど、非力なマシンで動作させるケースでは、十分なGPUだと思います。

GPUGeForce GTX 960GeForce RTX 2060GeForce GTX1660TiGeForce 1660 SUPERGeForce GTX1660
価格イメージ
2019/08
当時購入金額
25,000
42,000
38,000
36,000
30,000
23,122円28,000
26,000
メモリサイズ2GB6GB6GB6GB6GB
メモリ規格GDDR5GDDR6GDDR6GDDR6GDDDR5
メモリ帯域112GB/s336GB/s288GB/s336GB/s192GB/s
CUDA(SP数)10241920153614081408
消費電力120W160W120W125W120W

ぜひ、各種ベンチマーク結果なども、WEBで調べて見て下さい。

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