Intro
Setelah sempat mengeluarkan review RTX 2080, kali ini Hexatekno mengeluarkan kembali sebuah review yang merupakan review lanjutan dari RTX 2080. Lalu, apa bedanya review yang satu ini dengan review yang sebelumnya?
Pada review sebelumnya, pengujian dan benchmark berfokus pada satu aspek, yaitu pada performa 3D dan gaming yang merupakan salah satu fungsi utama mengapa GPU dibeli. Kegunaan GPU sendiri sebenarnya tidaklah berhenti sampai disitu saja. Masih ada beberapa fungsi GPU yang memang jarang digunakan seperti mining komputasi pada machine learning, atau lebih spesifiknya digunakan untuk komputasi saat training data pada Deep Learning.
Mengapa review kali ini menyinggung performa GPU pada Deep Learning? RTX 2080 sendiri sempat digembar-gemborkan oleh Nvidia sebagai GPU Deep Learning karena mengandung Tensor Cores. Pertama, mari lihat lebih dekat arsitektur Turing pada RTX 2080 dibandingkan dengan arsitektur GP104 seperti pada GTX 1080Ti.
Dapat dilihat, pada GPU Turing seperti pada RTX 2080, terdapat tambahan unit komputasi, yaitu Tensor Cores. Tetapi, apakah Tensor Cores itu?
Singkatnya, Tensor Cores merupakan suatu unit pada GPU yang digunakan untuk melakukan komputasi matrix 4×4 . Perkalian matrix sering kali digunakan salah satunya pada komputasi Deep Learning dimana terdapat operasi komputasi matrix misalkan dalam sebuah CNN (Convolution Neural Network). Tensor Cores inilah yang akan menjadi fokus pada artikel ini.
Pada GPU Turing, Tensor Cores yang terdapat sedikit berbeda dengan yang terdapat pada GPU Volta. Tensor Cores yang terdapat pada Turing sedikit di update sehingga komputasi matrix dapat berjalan dengan INT8 dan INT4 precision, tidak harus FP16.
Penasaran seperti apakah benchmark menggunakan Deep Learning? Mari lihat bagaimana sistem serta metodologi pengujian kali ini di halaman selanjutnya.
