Nel seguente articolo ci proponiamo di esporre alcune riflessioni su due delle GPU più discusse all’interno dei campi professionali, la RTX 3090 e la RTX A6000. Con le informazioni raccolte, speriamo di poter indirizzare i nostri clienti verso la giusta direzione per il loro specifico carico di lavoro.

NOTE: I test sono basati sull’uso di una singola GPU per tipo. Inoltre, nei grafici vengono inserite anche le statistiche delle GPU TITAN RTX e RTX 2080Ti come confronto visivo rispetto a quelle indagate nel presente articolo.

La RTX 3090 e la RTX A6000 sono basate sull’ultima architettura Ampere Nvidia, che adotta il processo Samsung a 8nm e presenta un numero di CUDA cores significativamente superiore. Inoltre, le GPU Ampere montano Tensor cores di terza generazione e RT cores di seconda generazione.

PERFORMANCE DEEP LEARNING

Per quanto riguarda il Deep Learning, la RTX A6000 viene considerata come una GPU professionale, infatti le sue performance superano quelle della RTX 3090 approssimativamente del 10%. Inoltre, la RTX A6000 supporta la memoria ECC, a differenza della 3090.

Tuttavia, il prezzo di listino della RTX A6000 è circa il triplo della RTX 3090, rendendo la prima non sempre abbordabile a meno di non poter usufruire dei programmi di sconto* Nvidia “Inception e Educational” dedicati agli sviluppatori e alle scuole/università.

Perciò, se la tecnologia ECC non fosse così importante, la RTX 3090 rappresenterebbe una scelta molto interessante.

PERFORMANCE RENDERING

In questa sezione, consideriamo la differenza fornita dagli RT cores. Gli RT cores di seconda generazione che le GPU Ampere utilizzano, permettono di ottimizzare le performance di ray-tracing introducendo il “motion blur acceleration”. Questo parametro riduce in modo significativo il tempo di rendering di un’immagine.

In questo campo, si può vedere come la RTX 3090 supera la RTX A6000 del 20-30%

CONCLUSIONI

Dalle informazioni acquisite, si può osservare come la RTX 3090 abbia un migliore rapporto prezzo-prestazioni*.

Il nostro consiglio oggi, perciò, è quello di considerare l’acquisto di una RTX 3090 rispetto ad altre GPU, mentre comunque raccomandiamo la RTX A6000 per applicazioni di livello enterprise, quali, ad esempio, grandi attività di Deep Learning, dove la precisione (ECC) dei dati ottenuti è un fattore critico.

*La garanzia diretta di Nvidia su A6000 è 3 anni, che su un prodotto destinato ad un uso intensivo è certamente da tenere in considerazione.